Es comprensible que muchas personas (como, por ejemplo, los periodistas) estén preocupadas por lo que la inteligencia artificial generativa podría significar para el futuro de su profesión. No ayuda que los pronósticos de los expertos sobre el tema ofrezcan un cóctel confuso de emoción con los ojos muy abiertos, escepticismo mordaz y desesperación distópica.
Sin embargo, algunos trabajadores ya viven en una versión potencial del futuro de la IA generativa: los programadores informáticos.
«Los desarrolladores han llegado a la era de la IA», afirma Thomas Dohmke, director ejecutivo de GitHub. “La única pregunta es: ¿a qué velocidad se sube a bordo? ¿O va a quedarse estancado en el pasado, en el lado equivocado de la ‘polaridad de la productividad’?
En junio de 2021, GitHub lanzó una versión preliminar de una ayuda de programación llamada Copilot, que utiliza IA generativa para sugerir cómo completar grandes fragmentos de código tan pronto como una persona comienza a escribir. Copilot es ahora una herramienta paga y un gran éxito. El propietario de GitHub, Microsoft, dijo en sus últimos resultados trimestrales que ahora hay 1,3 millones de cuentas pagas de Copilot (un aumento del 30 por ciento con respecto al trimestre anterior) y señaló que 50.000 empresas diferentes utilizan el software.
Dohmke dice que los últimos datos de uso de Copilot muestran que casi la mitad de todo el código producido por los usuarios es generado por IA. Al mismo tiempo, afirma que hay pocas señales de que estos programas de IA puedan funcionar sin supervisión humana. «Existe un claro consenso entre la comunidad de desarrolladores después de utilizar estas herramientas en que es necesario ser un copiloto de programador en pareja», afirma Dohmke.
El poder de Copilot reside en cómo abstrae la complejidad para un programador que intenta resolver un problema, dice Dohmke. Él compara esto con la forma en que los lenguajes de programación modernos ocultan detalles complicados que los lenguajes anteriores de nivel inferior requerían que los codificadores discutieran. Dohmke añade que los programadores más jóvenes aceptan especialmente Copilot y que parece especialmente útil para resolver problemas de codificación de principiantes. (Esto tiene sentido si se considera que Copilot aprendió de una gran cantidad de códigos publicados en línea, donde las soluciones a problemas de principiantes superan en número a los ejemplos de técnicas de codificación abstrusas y enrarecidas).
«Estamos viendo la evolución del desarrollo de software», dice Dohmke.
Nada de eso significa que la IA no alterará la demanda de mano de obra de los desarrolladores. La investigación de GitHub en colaboración con el MIT muestra que Copilot permitió a los programadores que se enfrentaban a tareas relativamente simples completar su trabajo, en promedio, un 55 por ciento más rápido. Este aumento de la productividad sugiere que las empresas podrían realizar el mismo trabajo con menos programadores, pero podrían utilizar esos ahorros para gastar más en mano de obra en otros proyectos.
Incluso para quienes no saben codificar, estos hallazgos (y la rápida adopción de Copilot) son potencialmente instructivos. Microsoft está desarrollando AI Copilots, como los llama, diseñados para ayudar a escribir correos electrónicos, elaborar hojas de cálculo o analizar documentos para su software Office. Incluso introdujo una tecla Copilot en las últimas PC con Windows, su primer cambio importante en un botón del teclado en décadas. Competidores como Google están creando herramientas similares. El éxito de GitHub podría estar ayudando a impulsar este impulso para brindarles a todos un asistente de trabajo con IA.
«Hay buena evidencia empírica y datos sobre GitHub Copilot y las estadísticas de productividad que lo rodean», dijo el CEO de Microsoft, Satya Nadella, en la conferencia telefónica sobre ganancias más reciente de la compañía. Añadió que espera que se sientan beneficios similares entre los usuarios de otros Copilots de Microsoft. Microsoft ha creado un sitio donde puedes probar su Copilot para Windows. Confieso que no me queda claro qué tan similares son las tareas que quizás quieras realizar en Windows con las que haces en GitHub Copilot, donde usas código para lograr objetivos claros.
Existen otros posibles efectos secundarios de herramientas como GitHub Copilot además del desplazamiento laboral. Por ejemplo, una mayor dependencia de la automatización podría provocar que se introduzcan más errores en el código. Un estudio reciente afirmó haber encontrado evidencia de tal tendencia, aunque Dohmke dice que solo informó un aumento general de errores desde que se introdujo Copilot, no evidencia directa de que la IA auxiliar estuviera causando un aumento de errores. Si bien esto es cierto, parece justo preocuparse de que los codificadores menos experimentados puedan pasar por alto errores al confiar en la ayuda de la IA, o que la calidad general del código pueda disminuir gracias al autocompletado.
Dada la popularidad de Copilot, no pasará mucho tiempo antes de que tengamos más datos sobre esa cuestión. Aquellos de nosotros que trabajamos en otros empleos pronto descubriremos si nos espera el mismo aumento de productividad que los programadores y los trastornos corporativos que conllevan.