Cómo la inteligencia artificial nos ayuda a depurar los programas que desarrollamos

EASYDENT es un programa con muchos años de recorrido y miles de líneas de código: agenda, fichas, presupuestos, cobros, facturación, firma digital, comunicación con el paciente. Cada cambio puede afectar a pantallas que parecen no tener relación entre sí.

Por eso, además de las pruebas de siempre, desde hace un tiempo incorporamos la inteligencia artificial a nuestro trabajo de desarrollo. En concreto usamos un asistente de programación que puede leer el código, ejecutar comandos, lanzar el programa y explicar qué ha encontrado.

1. Reproducir el problema. Con el mensaje de error y los pasos que describe la clínica, la IA busca en el código dónde puede producirse y prepara un caso de prueba.
2. Localizar la causa. Revisa el código implicado, compara con otras pantallas que ya funcionan y propone una explicación que el equipo puede contrastar.
3. Proponer la corrección. El cambio se plantea lo más pequeño posible, para no alterar otras partes del programa ni la compatibilidad con las instalaciones actuales.
4. Compilar y probar. Se compila una versión de prueba y se recorre el programa para comprobar que el error ya no aparece y que no han aparecido otros.
5. Revisar y decidir. Una persona del equipo revisa el cambio, lo prueba y decide si se incorpora a la siguiente versión.

Para probar usamos una copia de EASYDENT con datos completamente inventados: una clínica ficticia, colaboradores y pacientes de ejemplo y una agenda con citas de prueba. Sobre esa copia, la IA maneja el programa como lo haría una persona: abre la agenda, marca colaboradores, cambia el estado de una cita, entra en la ficha del paciente y en la ficha clínica, y sale de ellas.

Si en algún momento aparece un mensaje de error, se anota qué pantalla era y qué se estaba haciendo, para poder corregirlo. Estas pruebas pueden repetirse tras cada cambio sin que nadie tenga que estar delante.

En el vídeo se ve una de estas pruebas sobre la copia con datos inventados. Ningún dato de pacientes ni de colaboradores reales aparece en pantalla.

• Errores corregidos con más rapidez, porque se llega antes a la causa.
• Avisos más claros cuando algo falla, con información útil para el soporte técnico.
• Menos sorpresas al actualizar, porque cada versión se prueba antes sobre una copia.
• Mejoras con más frecuencia, ya que el equipo dedica menos tiempo a tareas repetitivas de comprobación.

La inteligencia artificial puede equivocarse y no conoce por sí sola el contexto de cada clínica. Por eso no sustituye a las pruebas ni a la revisión del equipo: sus propuestas se contrastan, se compilan y se prueban antes de llegar a ninguna instalación.

Además, trabajamos siempre sobre copias de prueba y nunca sobre los datos de una clínica en producción, y cada cambio se diseña para mantener la compatibilidad con las instalaciones que ya están funcionando.

Los datos de salud son una categoría especial en el RGPD. Para depurar y probar no necesitamos datos reales de pacientes y no los utilizamos: los entornos de prueba se construyen con información inventada, de forma que cualquier recorrido, captura o vídeo puede mostrarse sin comprometer a nadie.

Si una clínica nos envía un registro de errores para ayudarnos a resolver una incidencia, procuramos que contenga solo lo imprescindible y lo tratamos con la confidencialidad que exige un programa de gestión clínica.