¿La IA Generativa está reemplazando a los desarrolladores de software?

Antes ficción, los avances de la IA Generativa han evolucionado de asistentes de programación a desarrolladores de software, aunque, claro está, con limitaciones y riesgos. ¿Cómo se usa esta tecnología en este nicho de mercado?

Ante la pregunta «¿La IA Generativa está reemplazando a los desarrolladores de software?», la respuesta actual es: todavía no, pero más allá de eso y de la revolución laboral que esta tendencia tecnológica está realizando, la pregunta más importante es: ¿cómo sacarle provecho a la IA Generativa en el trabajo?

Empecemos por las cifras. El mercado global de herramientas de IA Generativa aplicadas al desarrollo de software crece cada día, pasando de «apenas» 4.300 millones de dólares en 2023 a 12.600 millones proyectados para 2028, según la firma Markets and Markets.

Este crecimiento se basa en los beneficios que trae la IA Generativa en el desarrollo de software: automatizando procesos, realizando pruebas de forma automática, sugiriendo cambios y fragmentos de código, e incluso aportando documentación del proceso.

Pero también tiene sus retos. Según el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, para julio de 2024, ChatGPT era capaz de generar código funcional con un porcentaje de éxito que oscila entre 0,66% y 89%, dependiendo de la dificultad de la tarea, el lenguaje de programación y otras variables.

Al respecto, el académico Yutian Tang, de la Universidad de Glasgow, agregó que «la generación de código basada en IA podría aportar algunas ventajas en términos de mejora de la productividad y automatización de las tareas de desarrollo, pero es importante comprender los puntos fuertes y las limitaciones de estos modelos».

¿Cómo sacarle provecho entonces?

Como vemos, la IA Generativa tiene desafíos, particularmente en campos como la creatividad al desarrollar software, el entendimiento del contexto, y, tal vez más importante aún en nuestros días: el tratamiento ético de las decisiones y los datos.

Sin embargo, la IA Generativa, a pesar de sus limitaciones actuales, es una formidable asistente de desarrollo. Esto ha generado un variado número de asistentes de programación, como: GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, OpenAI Codex y Tabnine, entre otros.

Para medir su impacto entre los programadores, GitHub Copilot realizó una encuesta entre más de 2.000 desarrolladores de software, encontrando que entre 60% y 75% de los usuarios afirman sentirse más satisfechos con su trabajo, menos frustrados a la hora de programar y capaces de centrarse en un trabajo más satisfactorio cuando utilizan GitHub Copilot.

Consideraciones a la hora de implementarla

Aunque existen múltiples guías, algunos consejos universales al utilizar la IA Generativa en el desarrollo de software empiezan por tratar a la GenAI como si fuera un nuevo interno en la oficina, y no como un desarrollador experto: revise el código que produce, sea escéptico y tenga especial cuidado con las posibles infracciones de propiedad intelectual y derechos de autor que puede realizar la plataforma.

De igual manera, es importante dar instrucciones precisas, prompts que sean claros e incluso proporcionar ejemplos para que la IA Generativa pueda tomar estos escenarios como referencia. Recuerde que, entre más ambiguos sean los prompts, peores serán los resultados.

En términos generales, es ideal tomar la IA Generativa como un buen punto de partida que permite acelerar los proyectos al ofrecer diferentes propuestas que pueden ser mejoradas con la intervención de programadores más experimentados. Sin embargo, estas mejoras también implican un cuidado más estricto en las políticas de seguridad, después de todo, el sentido común es difícil de inculcar.

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