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Es comprensible que muchas personas (como, por ejemplo, los periodistas) est\u00e9n preocupadas por lo que la inteligencia artificial generativa podr\u00eda significar para el futuro de su profesi\u00f3n. No ayuda que los pron\u00f3sticos de los expertos sobre el tema ofrezcan un c\u00f3ctel confuso de emoci\u00f3n con los ojos muy abiertos, escepticismo mordaz y desesperaci\u00f3n dist\u00f3pica.<\/p>\n
Sin embargo, algunos trabajadores ya viven en una versi\u00f3n potencial del futuro de la IA generativa: los programadores inform\u00e1ticos.<\/p>\n
\u00abLos desarrolladores han llegado a la era de la IA\u00bb, afirma Thomas Dohmke, director ejecutivo de GitHub. \u201cLa \u00fanica pregunta es: \u00bfa qu\u00e9 velocidad se sube a bordo? \u00bfO va a quedarse estancado en el pasado, en el lado equivocado de la ‘polaridad de la productividad’?<\/p>\n
En junio de 2021, GitHub lanz\u00f3 una versi\u00f3n preliminar de una ayuda de programaci\u00f3n llamada Copilot, que utiliza IA generativa para sugerir c\u00f3mo completar grandes fragmentos de c\u00f3digo tan pronto como una persona comienza a escribir. Copilot es ahora una herramienta paga y un gran \u00e9xito. El propietario de GitHub, Microsoft, dijo en sus \u00faltimos 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 se\u00f1al\u00f3 que 50.000 empresas diferentes utilizan el software.<\/p>\n
Dohmke dice que los \u00faltimos datos de uso de Copilot muestran que casi la mitad de todo el c\u00f3digo producido por los usuarios es generado por IA. Al mismo tiempo, afirma que hay pocas se\u00f1ales de que estos programas de IA puedan funcionar sin supervisi\u00f3n humana. \u00abExiste un claro consenso entre la comunidad de desarrolladores despu\u00e9s de utilizar estas herramientas en que es necesario ser un copiloto de programador en pareja\u00bb, afirma Dohmke.<\/p>\n
El poder de Copilot reside en c\u00f3mo abstrae la complejidad para un programador que intenta resolver un problema, dice Dohmke. \u00c9l compara esto con la forma en que los lenguajes de programaci\u00f3n modernos ocultan detalles complicados que los lenguajes anteriores de nivel inferior requer\u00edan que los codificadores discutieran. Dohmke a\u00f1ade que los programadores m\u00e1s j\u00f3venes aceptan especialmente Copilot y que parece especialmente \u00fatil para resolver problemas de codificaci\u00f3n de principiantes. (Esto tiene sentido si se considera que Copilot aprendi\u00f3 de una gran cantidad de c\u00f3digos publicados en l\u00ednea, donde las soluciones a problemas de principiantes superan en n\u00famero a los ejemplos de t\u00e9cnicas de codificaci\u00f3n abstrusas y enrarecidas).<\/p>\n
\u00abEstamos viendo la evoluci\u00f3n del desarrollo de software\u00bb, dice Dohmke.<\/p>\n
Nada de eso significa que la IA no alterar\u00e1 la demanda de mano de obra de los desarrolladores. La investigaci\u00f3n de GitHub en colaboraci\u00f3n con el MIT muestra que Copilot permiti\u00f3 a los programadores que se enfrentaban a tareas relativamente simples completar su trabajo, en promedio, un 55 por ciento m\u00e1s r\u00e1pido. Este aumento de la productividad sugiere que las empresas podr\u00edan realizar el mismo trabajo con menos programadores, pero podr\u00edan utilizar esos ahorros para gastar m\u00e1s en mano de obra en otros proyectos.<\/p>\n
Incluso para quienes no saben codificar, estos hallazgos (y la r\u00e1pida adopci\u00f3n de Copilot) son potencialmente instructivos. Microsoft est\u00e1 desarrollando AI Copilots, como los llama, dise\u00f1ados para ayudar a escribir correos electr\u00f3nicos, elaborar hojas de c\u00e1lculo o analizar documentos para su software Office. Incluso introdujo una tecla Copilot en las \u00faltimas PC con Windows, su primer cambio importante en un bot\u00f3n del teclado en d\u00e9cadas. Competidores como Google est\u00e1n creando herramientas similares. El \u00e9xito de GitHub podr\u00eda estar ayudando a impulsar este impulso para brindarles a todos un asistente de trabajo con IA.<\/p>\n
\u00abHay buena evidencia emp\u00edrica y datos sobre GitHub Copilot y las estad\u00edsticas de productividad que lo rodean\u00bb, dijo el CEO de Microsoft, Satya Nadella, en la conferencia telef\u00f3nica sobre ganancias m\u00e1s reciente de la compa\u00f1\u00eda. A\u00f1adi\u00f3 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 qu\u00e9 tan similares son las tareas que quiz\u00e1s quieras realizar en Windows con las que haces en GitHub Copilot, donde usas c\u00f3digo para lograr objetivos claros.<\/p>\n
Existen otros posibles efectos secundarios de herramientas como GitHub Copilot adem\u00e1s del desplazamiento laboral. Por ejemplo, una mayor dependencia de la automatizaci\u00f3n podr\u00eda provocar que se introduzcan m\u00e1s errores en el c\u00f3digo. Un estudio reciente afirm\u00f3 haber encontrado evidencia de tal tendencia, aunque Dohmke dice que solo inform\u00f3 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 c\u00f3digo pueda disminuir gracias al autocompletado.<\/p>\n
Dada la popularidad de Copilot, no pasar\u00e1 mucho tiempo antes de que tengamos m\u00e1s datos sobre esa cuesti\u00f3n. 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.<\/p>\n<\/div>\n