¿Es la IA realmente una amenaza para los desarrolladores? Devin y Microsoft AutoDev | IA en los negocios #115

¿Es la IA una amenaza para los desarrolladores?

Aunque las preguntas sobre los peligros del desarrollo de la IA han disminuido un poco, y las herramientas de IA utilizadas en el trabajo diario aún dejan mucho que desear, los nuevos desarrollos y avances nos hacen plantear estas preguntas una y otra vez. El desarrollo de la inteligencia artificial en los negocios y la programación está generando mucha emoción y debate.

Viendo a través del lente de la programación, hay una pregunta fundamental sobre el futuro de la profesión: ¿es la IA realmente una amenaza para los programadores, o se convertirá en su mayor aliado, de modo que los programadores hábiles en el uso de la IA podrán construir cualquier aplicación de manera rápida y perfecta? Para responder a esta pregunta, es necesario considerar algunos argumentos clave:

1. La IA no reemplazará a los humanos, pero aquellos que puedan usarla de manera efectiva reemplazarán a quienes no estén dispuestos o no puedan hacerlo.

Un ejemplo de esto es el uso de la IA para automatizar tareas rutinarias, permitiendo a los desarrolladores concentrarse en problemas más complejos.

2. En la etapa actual de desarrollo, la IA no es capaz de reemplazar a programadores experimentados que trabajan en sistemas complejos.

Sin embargo, es capaz de automatizar algunas tareas y aumentar significativamente la eficiencia de estos especialistas. Por ejemplo, puede generar automáticamente código para funciones relativamente simples.

3. Las tareas más simples que los programadores suelen realizar al principio de sus carreras también serán automatizadas.

Sin embargo, esto no debería ser motivo de preocupación. Ejemplos incluyen la verificación automática del código con respecto a los patrones de programación aplicados o la automatización de la creación de pruebas básicas.

4. La IA puede automatizar algunos aspectos del trabajo de un programador, pero no reemplazará completamente al programador.

Los programadores seguirán siendo necesarios para tomar decisiones importantes, resolver problemas complejos y crear software con valor agregado. Por ejemplo, diseñar la arquitectura de sistemas de información, lo que requiere un análisis profundo y comprensión del negocio.

Devin

Pero pasemos a Devin, una herramienta innovadora que, aunque actualmente es solo un avance publicado por Cognition (https://www.cognition-labs.com), muestra el futuro del desarrollo de inteligencia artificial en el campo de la programación.

Devin, el primer ingeniero de software de IA totalmente autónomo del mundo, es la respuesta a la creciente demanda de automatización en la industria del desarrollo de software. Su capacidad para aprender nuevas tecnologías, encontrar y corregir errores en el código, así como entrenar y adaptar sus propios modelos de IA, lo convierte en una herramienta invaluable para los desarrolladores. Las características clave de Devin incluyen:

• capacidad para planificar y ejecutar tareas complejas de manera independiente,
• autonomía en la búsqueda y corrección de errores en el código,
• capacidad para aprender nuevas tecnologías de manera independiente.

Cognition ha publicado una comparación de las capacidades de Devin con el rendimiento de modelos de lenguaje bien conocidos que apoyan la programación. En términos de razonamiento e inferencia, Devin superó a los mejores modelos disponibles hoy en día, como GPT-4 de OpenAI y Claude 2 de Anthropic, por varios puntos porcentuales.

Microsoft AutoDev

El siguiente paso en la automatización de los procesos de desarrollo es AutoDev, un entorno de desarrollo de software basado en IA totalmente automatizado. Sus principios clave son aumentar la autonomía, eficiencia y seguridad de los sistemas de IA. Y lo más importante, a diferencia de Devin, está disponible en un modelo de código abierto, lo que significa que está disponible para todos.

Źródło: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)

El principal beneficio de usar AutoDev es que ayuda enormemente a automatizar tareas repetitivas. Un ejemplo es la generación automática de pruebas unitarias, lo que permite a los desarrolladores concentrarse en aspectos más complejos del proyecto.

El segundo tema es la capacidad de crear agentes que verifiquen el rendimiento de los demás. Esto reduce errores y permite que la inteligencia artificial verifique el rendimiento de las soluciones que crea por sí misma, lo que permitirá a los desarrolladores concentrarse en la resolución creativa de problemas y la innovación. Por ejemplo, AutoDev construye y despliega aplicaciones automáticamente, y esto le da a los desarrolladores más tiempo para diseñar nuevas características.

¿Colaboración con IA o automatización de tareas de programación?

La programación en pareja con IA es la solución que la mayoría de los desarrolladores de software están utilizando hoy en día, según una encuesta de GitHub: hasta el 92% de los desarrolladores en EE. UU. La IA ayuda a acelerar el trabajo en un 55% (https://github.blog/2023-06-13-survey-reveals-ais-impact-on-the-developer-experience/). La inteligencia artificial puede completar líneas de código repetitivas o sugerir funciones adicionales a partir de patrones de programación o ejemplos anteriores.

En el contexto de la colaboración con IA y la automatización de tareas de programación, vale la pena considerar qué enfoque es más beneficioso. Y si necesitamos elegir uno o combinarlos sabiamente. Por un lado, la colaboración con IA puede mejorar significativamente el trabajo de los desarrolladores, por ejemplo, automatizando las pruebas de código, lo que permite una detección más rápida y precisa de posibles errores.

Por otro lado, la automatización completa de las tareas de programación puede llevar a errores de software que son difíciles de detectar y potencialmente peligrosos, así como a la falta de funcionalidades importantes, como la seguridad. Es importante recordar que la IA aprende de los repositorios disponibles creados por programadores de diferentes niveles de sofisticación. Incluso con errores. Además, muchas soluciones de software no tienen documentación completa o un gran número de ejemplos disponibles públicamente, por lo que la inteligencia artificial tiene una comprensión limitada de cómo funcionan. Esto puede llevar a alucinaciones, es decir, a que la IA invente fragmentos de las soluciones utilizadas y sus APIs.

Źródło: ArXiv (https://arxiv.org/html/2403.08299v1)

Resumen. ¿Se convertirá el inglés en el principal lenguaje de programación?

El desarrollo de la IA y herramientas como Devin y AutoDev que utilizan agentes de IA está creando nuevas oportunidades y desafíos para la industria del desarrollo de software. Con el creciente papel del inglés como un nuevo lenguaje de programación – utilizado para dar comandos a los asistentes – se convertirá en otro idioma que muchos programadores necesitarán dominar incluso mejor que antes. Para realizar el pleno potencial de la IA, es importante centrarse no solo en los aspectos técnicos de la programación, sino también en desarrollar habilidades de comunicación y comprender el contexto empresarial y cultural crítico para construir software diseñado… para las personas.

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