¿Cómo puede la IA ayudar a los desarrolladores a trabajar mejor?

LaMDA. Utiliza una extensa compilación de texto y código, como libros, artículos, fragmentos de código y scripts. También aprovecha las infinitas capacidades de la Búsqueda de Google para acceder a información del mundo real. No pasará mucho tiempo antes de que veamos este chatbot en el campo médico, ya que el chatbot médico de Google ya se está probando en hospitales.

Herramientas de IA para desarrolladores

En la sección anterior, analizamos los tres chatbots de IA más populares creados para fines generales. Pero las siguientes herramientas se diseñaron con el único propósito de ayudar a los desarrolladores a codificar de forma más rápida y eficiente:

Finalización de código

• GitHub Copilot Un favorito de los desarrolladores de todo el mundo. Con tecnología de Github y OpenAI, convierte indicaciones de lenguaje natural en sugerencias de codificación.
• Tabnino Esta solución combina el poder de un sofisticado modelo de código público y un algoritmo personalizado. Esta solución de código aprende códigos y patrones de su equipo y brinda soluciones de nivel empresarial.
• Amazon Code Whisperer Basado en miles de millones de líneas de código, sugiere fragmentos de código para completar funciones basadas en el código existente y sus comentarios.

Revisión de código

• Deep Code es una herramienta de revisión de código impulsada por IA que se destaca por su enfoque híbrido, que combina IA generativa y simbólica con la experiencia de investigadores de seguridad para prevenir alucinaciones (¡más sobre esto más adelante!).
• Veracode está capacitado mediante aprendizaje automático y se basa en investigaciones de expertos en seguridad.

Pruebas automatizadas y control de calidad.

• Katalon Clasificado como uno de los mejores software de pruebas de automatización de IA por Gartner, en julio de 2023. Puede ejecutar pruebas automatizadas para API de escritorio y móviles.
• Testimonio Esto aprovecha el aprendizaje automático para crear, ejecutar y mantener casos de prueba automatizados. Es particularmente útil para la interfaz de usuario, ya que reconoce secuencias para pruebas bien diseñadas.
• LambdaTest goza de una gran reputación entre quienes buscan una plataforma de ejecución de pruebas escalable.

Ya existen muchas herramientas disponibles dirigidas específicamente a desarrolladores de software y roles específicos en equipos de tecnología. Si quieres más información sobre ellos, puedes consultar sus páginas web. Tenga en cuenta que continuamente se lanzan nuevas herramientas de IA, así como mejoras tecnológicas y nuevas funciones. Estar al día con las nuevas tecnologías puede resultar agotador, ¡pero es crucial!

Poniendo a prueba estas herramientas

Hablemos de números y la verdadera pregunta detrás de por qué debería usar cualquiera de estas herramientas: ¿Cuánto aumenta mi productividad?

GitHub lanzó su asistente de codificación basado en IA, Co-Pilot, hace aproximadamente 2 años y ya ha realizado descubrimientos interesantes con desarrolladores que lo han estado usando durante un tiempo. Esto es lo que informan sus hallazgos:

• El 88% se siente más productivo
• El 59% se siente menos frustrado con la codificación.
• El 60% se siente más satisfecho con su trabajo
• El 74% puede centrarse en el aspecto más satisfactorio del trabajo.
• 88% completa tareas más rápido
• El 96% son más rápidos con tareas repetitivas.
• El 77% dedica menos tiempo a investigar o investigar código.
• El 87% pone menos esfuerzo mental en tareas repetitivas.

Esto acaba de empezar. Alejémonos del sector del desarrollo y veamos un caso interesante. Un estudio reciente realizado por la Oficina Nacional de Investigación Económica afirmó que los agentes de atención al cliente aumentaron su productividad en un 14% al utilizar herramientas de inteligencia artificial para ayudar con sus tareas, ayudando dramáticamente a aquellos con menos experiencia y ayudando mínimamente a aquellos con experiencia. Este paralelismo es una buena referencia para explicar el impacto de la IA en otros campos, como el desarrollo de software. Es justo evaluar que las habilidades en IA son esenciales para que los programadores (y prácticamente cualquier persona) sigan siendo competitivos e innovadores en la economía digital. Ayudan a nivelar el campo de juego para los programadores menos experimentados, los programadores mayores y aquellos en transición a nuevas tecnologías, metodologías y lenguajes de programación.

La imperfección de la IA

Si bien los atributos mencionados anteriormente pintan una imagen utópica de la IA como una entidad divina, es necesario disipar esas ilusiones y arrojar luz sobre las limitaciones de la IA.

• Precisión . Contrariamente a la creencia popular, las herramientas de inteligencia artificial no siempre ofrecen una precisión milimétrica y los errores no son raros. Es recomendable cotejar la información obtenida de las herramientas de IA. Bard, por ejemplo, a menudo tiene dificultades para proporcionar fuentes verificables para fundamentar sus afirmaciones. Las máquinas tradicionales expresarán su incapacidad para realizar una tarea debido a un contexto inapropiado u otras razones, mientras que la IA normalmente no lo hará. Más bien, tiende a producir resultados incorrectos. Esto subraya la importancia de la experiencia para discernir la precisión de los resultados generados por la IA.
• Alucinaciones artificiales . Puede mejorar el resultado de una herramienta de inteligencia artificial proporcionando más contexto. Tenga en cuenta que estas herramientas funcionan con LLM que intentan predecir su intención y opinión, lo que a veces puede dar lugar a interpretaciones diferentes. Este comportamiento se conoce como “alucinación” y puede manifestarse incluso en casos de contexto abundante. Esto sucede cuando una IA produce respuestas con confianza sin el apoyo de sus datos de entrenamiento.

Las alucinaciones de IA pueden desencadenarse debido a varios factores, incluidos los siguientes:

• Sesgo en los datos de entrenamiento. Las alucinaciones pueden derivarse de datos de entrenamiento sesgados.
• Datos de entrenamiento insuficientes. Los datos de mala calidad pueden afectar la capacidad del modelo para diferenciar los hechos de los datos ficticios, induciendo así alucinaciones.
• Complejidad del modelo. A medida que los modelos de IA se vuelven más complejos, se vuelven cada vez más propensos a sufrir alucinaciones al identificar patrones inexistentes en los datos.
• Sobreajuste. Aquí es cuando el modelo está entrenado para memorizar efectivamente las entradas y salidas de los datos de entrenamiento, pero no será preciso para los datos nuevos.
• Codificación vectorial de LLM . Esto sucede cuando palabras con más de un significado (por ejemplo, “banco”) tienen una sola codificación, cuando deberían tener una por significado. Los problemas con la codificación y decodificación pueden provocar alucinaciones.

¿Es la IA una amenaza para nuestros puestos de trabajo?

La respuesta corta es no . Y hay algunas razones por las que podemos decir esto categóricamente.

En primer lugar, una desventaja obvia de las herramientas de IA es la falta de contexto sobre una organización específica, lo que llamamos experiencia de su trabajo, para los humanos. Si bien reducen la necesidad de algunos desarrolladores, ya que les permiten hacer más con menos personas, todavía existe la necesidad de supervisión humana. La IA no está equipada para reemplazar los aspectos creativos y estratégicos de la toma de decisiones del desarrollo de software, que son cruciales para crear aplicaciones innovadoras y centradas en el usuario.

La conversación está abierta y es hora de discutir cómo cambiará la industria del desarrollo y qué nuevos roles están surgiendo debido a los avances en IA. Vendrán cambios y aquellos que estén dispuestos a adaptarse prosperarán; aquellos que no lo son... bueno, pueden verse obligados a aprender o cambiar de carrera.

En conclusión, las herramientas de IA tienen ventajas innegables para los desarrolladores, ya que nos permiten hacer nuestro trabajo más rápido y mejor, con menos errores y nos dan más tiempo para ser humanos . Prepárate para montar la ola o dejarte aplastar por ella. Nadie puede afirmar que no hubo ninguna advertencia. Así que nuestros trabajos están seguros... ¡siempre que nos mantengamos actualizados con las herramientas a nuestro alcance y aprendamos a aprovecharlas!

Si le gustó esto, asegúrese de consultar nuestros otros artículos sobre IA.

• ¿Podríamos desarrollar un sistema similar a JARVIS?
• ¿La IA ha matado a la estrella desarrolladora? ¡No, nos dio superpoderes!
• Por qué Edge AI es el futuro
• La ética de la IA en el desarrollo de software
• Tres consejos para encontrar un gran socio de desarrollo de IA