GitHub Copilot llega a SSMS 22: IA para acelerar el desarrollo SQL

La inteligencia artificial sigue redefiniendo el desarrollo del software y la gestión de bases de datos. Ejemplo de ello es la llegada de GitHub Copilot a SSMS 22. Desde el pasado 14 de octubre, GitHub Copilot está disponible en modo vista previa dentro de SQL Server Management Studio 22. Así, ofrece una integración directa en el editor de consultas. Gracias a esta novedad, los desarrolladores de SQL tienen acceso a un asistente inteligente capaz de generar preguntas, optimizar el código y explicar scripts en lenguaje natural. En definitiva, se trata de una solución más potente y eficaz que ayuda a reducir tareas repetitivas y a crear soluciones para entornos SQL Server y Azure SQL Database, entre otros.

El funcionamiento es muy sencillo. Aquí te lo explicamos:

1. GitHub Copilot en SSMS requiere una cuenta de GitHub con acceso a Copilot.
2. Desde SSMS puedes escoger el modelo de IA que quieres utilizar para emitir las respuestas.
3. A partir de aquí, ya se envía tu mensaje al modelo seleccionado.
4. El modelo procesa tu indicación y genera la respuesta adecuada.
5. La respuesta llega al editor de SSMS, la cual podrás emplear en tu código.
6. Cabe destacar que Copilot puede incluir datos contextuales como: la versión SQL server a la que estás conectado, información sobre tu base de datos, entre otras cuestiones.

¿Qué novedades aporta esta integración?

Los desarrolladores cuentan con un asistente inteligente integrado. Por ello, no necesitan herramientas externas.

• Copilot puede crear consultas complejas, procesos almacenados y scripts de mantenimiento.
• No sólo se genera código. También, desarrolla scripts existentes y mejoras para conseguir un rendimiento optimizado y reducir los errores.
• Dependiendo de la versión SQL Server y la base de datos conectada, las respuestas serán unas u otras.
• Funciona tanto en SQL Server on-premises como en Azure SQL Database.
• Copilot libera tiempo para que los equipos se puedan centrar en tareas más elaboradas. Desde backups hasta creación de índices y gestión de usuarios.

Personalización del asistente ¿cuándo usar GPT-4 y cuándo GPT-4 Turbo?

Otra de las novedades de esta integración es la posibilidad de seleccionar el modelo de IA que mejor se adapte al proyecto. Gracias a ello, la velocidad de respuesta puede variar positivamente. También, puede mejorar la profundidad de las sugerencias y el coste operativo. 

GitHub Copilot ofrece dos opciones principales en SSMS: GPT-4 y GPT-4 Turbo. Veamos las características de cada uno:

1. Por un lado, GPT-4 está diseñado para ofrecer la máxima precisión en la creación de código. Es perfecto para consultas complejas, optimización avanzada y explicación detallada de scripts. Sin embargo, es importante decir que el tiempo de respuesta con esta solución es más elevado. Un proyecto llevado a cabo por GPT-4 sería una auditoría de código SQL y la optimización de consultas para cargas analíticas más complicadas.
2. Por otro lado, GPT-4 Turbo está preparado para solventar tareas repetitivas, generación rápida de script y operaciones masivas. También, reduce el consumo de recursos y optimiza los tiempos de entrega. En este caso, GPT-4 Turbo se convierte en la opción ideal para producir scripts de mantenimiento y realizar consultas para reporting de manera más rápida.

En resumen, los proyectos críticos pueden beneficiarse de la calidad de GPT-4, mientras que las tareas rutinarias se delegan a GPT-4 Turbo.

Mirando al futuro: nuevas mejoras de SSMS y Copilot

Microsoft ya ha expuesto su intención de continuar la evolución de SSMS. En concreto, quiere convertirla en una herramienta completa para la administración de bases de datos SQL en todo el ecosistema Microsoft.

Entre los cambios en los que quiere trabajar destacamos:

• Ampliación de la compatibilidad con SQL Server 2025 (17.x).
• Refuerzo de la integración con Fabric SQL.
• Optimizar el soporte para arquitecturas Arm64.
• Mejoras de la experiencia de usuario tales como: nuevas opciones de personalización, exportación avanzada en la cuadrícula de resultados y un explorador de objetos más potente.
• Apostar por nuevas herramientas basadas en IA para aumentar la productividad. Como, por ejemplo, auto-completado en el editor de consultas, modo agente para tareas complejas y la posibilidad de exportar conversaciones del chat.

La integración de inteligencia artificial en herramientas como SSMS está redefiniendo la forma en que desarrollamos software, aportando mayor eficiencia, calidad y escalabilidad a los proyectos. En Itequia trabajamos para que empresas como la tuya puedan incorporar IA de manera estratégica en sus soluciones. Y así, optimizar procesos y acelerar la innovación. Nuestro enfoque se centra en desarrollar aplicaciones a medida que aprovechan el potencial de la IA para generar resultados tangibles y sostenibles. Descubre cómo integrar IA en tu entorno SQL con nuestra ayuda. Ponte en contacto con nosotros.