\n<\/p>\n
\n\t\t\t\t\t\t\tBrett Stevens<\/span> \t\tEl cofundador de Software.com, Brett Stevens, form\u00f3 parte anteriormente del equipo de marketing de productos en Delphix, una plataforma de datos API-first para m\u00faltiples nubes. Tiene una Licenciatura en Ciencias en Ingenier\u00eda Mec\u00e1nica de la Universidad de Brown y actualmente reside en Brooklyn.\n\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n \n\t\t\t\t\t\t\tgeoff stevens<\/span> \t\tEl cofundador de Software.com, Geoff Stevens, trabaj\u00f3 anteriormente con el equipo de inversi\u00f3n de Volition Capital, una firma de capital de crecimiento que invierte en empresas tecnol\u00f3gicas. Tiene una Licenciatura en Artes en Matem\u00e1ticas Aplicadas de la Universidad de Harvard y actualmente reside en Seattle. \t<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Cu\u00e1nto m\u00e1s<\/span> \u00bfSon productivos los desarrolladores que usan herramientas de codificaci\u00f3n de IA? Recientemente, ha habido mucha especulaci\u00f3n de que la IA hace que los desarrolladores sean 2, 3 o incluso 5 veces m\u00e1s productivos. Un informe predice un aumento de diez veces en la productividad de los desarrolladores para 2030.<\/p>\n La iron\u00eda, sin embargo, es que la comunidad de ingenieros, en su mayor parte, no ha podido ponerse de acuerdo sobre una forma universal de medir la productividad de la ingenier\u00eda. Algunos incluso han rechazado la idea por completo, argumentando que la mayor\u00eda de las m\u00e9tricas son defectuosas o imperfectas. La mayor\u00eda de las afirmaciones sobre la mejora de la productividad de la IA en la actualidad son cualitativas, basadas en encuestas y an\u00e9cdotas, y no en datos cuantitativos.<\/p>\n \u00bfC\u00f3mo podemos emitir juicios sobre la IA sin acordar primero c\u00f3mo medir la productividad? Si aprendimos algo del experimento del trabajo remoto, es que nos tambaleamos sin datos para informar nuestras decisiones, cambiando entre estrategias de oficina, remotas e h\u00edbridas basadas en dogmas e ideolog\u00edas en lugar de datos y mediciones.<\/p>\n Estamos en camino de repetirnos con la IA. Para avanzar, primero debemos comprender y cuantificar su impacto.<\/p>\n La exageraci\u00f3n actual en torno a la IA puede darnos a algunos de nosotros una raz\u00f3n para hacer una pausa, debido al impacto desconocido en la calidad, el riesgo potencial de plagio y otros factores. Las empresas m\u00e1s cautelosas han entrado en un patr\u00f3n de espera, esperando ver c\u00f3mo se desarrolla todo.<\/p>\n Sin embargo, para las empresas habilitadas por la tecnolog\u00eda, el riesgo de quedarse atr\u00e1s es existencial. La IA es un doble acelerador, que afecta tanto qu\u00e9<\/em> y c\u00f3mo<\/em> las empresas construyen. Las empresas que invierten en IA hoy en d\u00eda tienen el potencial de duplicar la inversi\u00f3n al lanzar al mercado no solo nuevos productos impulsados \u200b\u200bpor IA, sino tambi\u00e9n productos al mercado de manera m\u00e1s r\u00e1pida y econ\u00f3mica.<\/p>\n La mayor\u00eda de las empresas se han centrado en la qu\u00e9<\/em>pero la IA podr\u00eda ser el motor de la c\u00f3mo<\/em>, creando el equipo de ingenier\u00eda 10x o incluso 100x. Las empresas que descubran c\u00f3mo cruzar r\u00e1pidamente el abismo, al optimizar las herramientas de IA de la manera m\u00e1s eficiente e impactante, y alcanzar la meseta de productividad m\u00e1s r\u00e1pido se beneficiar\u00e1n de una ventaja inicial en los a\u00f1os venideros. El riesgo de no hacer nada es demasiado alto.<\/p>\n Para alguien con un martillo, todo parece un clavo. As\u00ed tambi\u00e9n con la IA.<\/p>\n Seg\u00fan un informe reciente de GitHub, el principal beneficio de las herramientas de codificaci\u00f3n de IA citadas por los desarrolladores fue mejorar sus habilidades en el lenguaje de codificaci\u00f3n. Otro beneficio clave es la automatizaci\u00f3n de tareas repetitivas, como escribir c\u00f3digo repetitivo. Un experimento reciente de Codecov mostr\u00f3 que ChatGPT funciona bien al escribir pruebas simples para funciones triviales y rutas de c\u00f3digo relativamente sencillas.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
\n\t\t\t\t\t\tContribuyente<\/span>\n\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\n
\n\t\t\t\t\t\tContribuyente<\/span>\n\t\t<\/p>\n<\/p><\/div>\nEl riesgo de quedarse atr\u00e1s<\/h2>\n
Entender las compensaciones<\/h2>\n