AI es mi copiloto | InfoMundo

Nuestro papel como ingenieros de software se encuentra en la cúspide de una transformación fundamental, impulsada por modelos de lenguaje extenso (LLM) ahora ampliamente disponibles, implementados como IA generativa. (Evitaré por ahora la pregunta de si esto es realmente inteligencia artificial, pero no hay duda de que estos LLM tienen algunas capacidades impresionantes). Mientras escribo esto, ChatGPT es el nombre dominante en este juego, pero alternativas como Google Bard son ganando terreno rápidamente.

Esta revolución en la ingeniería de software es imparable. Los LLM se han vuelto tan buenos que sería una tontería no capacitarlos para crear código de calidad. Cualquier departamento de TI o empresa de ingeniería de software que se niegue a tocar la IA inevitablemente se quedará atrás y se desvanecerá en la irrelevancia. Cualquier desarrollador que se niegue a tocarlo pronto será reemplazable.

Todo esto aumentará nuestra capacidad para abordar los problemas más desafiantes que nos presenta el mundo, o acelerará la velocidad a la que podemos implementar códigos horribles, dañinos y peligrosos en la naturaleza.

Todo esto ha pasado antes

Cuando era joven y construía mis primeros sitios web, usaba Dreamweaver, una herramienta que prometía automatizar el desarrollo de sitios web. Puede elegir una plantilla o crear la suya propia. Agregue algo de copia e imágenes. Realice algunos ajustes WYSIWYG. Y Dreamweaver escupirá el HTML y el CSS de su sitio.

Dreamweaver funcionó, más o menos. El código generado generalmente era un desastre que no se podía mantener, por lo que siempre entraba y editaba el HTML antes de implementarlo. Todavía era mucho más rápido que escribir HTML y CSS sin procesar desde cero.

Ahora con 26 años y propiedad de Adobe, Dreamweaver ha recorrido un largo camino desde aquellos primeros días de potencial sin aliento. Sin embargo, es posible que haya notado que los desarrolladores web no están abarrotando las líneas de desempleo. También puede haber notado que casi nadie desarrolla un sitio web desde cero, escribiendo HTML sin procesar, aunque eso sigue siendo algo que cualquier persona con un poco de capacitación o un estudio autodirigido de YouTube podría hacer.

Todavía puede usar Dreamweaver para desarrollar un sitio web, y muchos desarrolladores lo hacen. Según sus capacidades y los requisitos de su sitio web, también puede usar Visual Studio Code, Wix, Drupal, React Native, WordPress o uno de los creadores de sitios web con muchas plantillas, como Squarespace. (Tengo algunas opiniones fuertes sobre cuál de estos debería y no debería uso, pero eso no es importante para el punto que estoy haciendo aquí.)

Sin embargo, incluso con las plataformas más intuitivas, los mejores resultados y las capacidades de sitios web más interesantes aún requieren un desarrollador web humano. No solo para tomar decisiones generales sobre un sitio web, sino también para ingresar al HTML, CSS, JavaScript y cualquier otra cosa y mejorarlo. Ninguna de las ayudas automáticas ha hecho que esas habilidades sean irrelevantes.

Lo que han hecho las herramientas es liberar a los desarrolladores de las tareas más repetitivas de desarrollar un sitio web simple mientras detectan algunos de sus errores más comunes antes o mientras los cometen. Esto ha acelerado el desarrollo de las cosas fáciles y familiares que se incluyen en un sitio web, lo que permite a los desarrolladores humanos concentrarse en los desafíos más emocionantes y las capacidades personalizadas.

Las herramientas no han reemplazado a las personas. Simplemente han aumentado sus habilidades.

Los LLM se vuelven locuaces

No tengo que decirte que los LLM y la IA generativa han llegado a un punto de inflexión. GPT-3, GPT-4, ChatGPT, Google Bard y otros han pasado de la curiosidad marginal a la obsesión cultural. Claro, hay algo de exageración, pero también hay muchas innovaciones realmente interesantes a medida que las personas encuentran formas inteligentes de aplicar estas nuevas tecnologías.

En mi propia empresa, creemos en invertir en herramientas de calidad que faciliten y hagan más eficiente la vida de nuestros ingenieros, por lo que recientemente compramos licencias de GitHub Copilot para todos nuestros ingenieros. (Estamos observando con interés el desarrollo de Amazon CodeWhisperer). GitHub Copilot se basa en OpenAI Codex, creado por la misma organización que desarrolló GPT-4 y ChatGPT. Así que Copilot es básicamente un primo de ChatGPT que se especializa en ingeniería de software.

Así es como nuestros ingenieros están usando GitHub Copilot:

Optimización de tareas tediosas: Copilot nos permite completar más rápidamente tareas tediosas, como completar variables en una interfaz o crear plantillas para una función o comportamiento.
Autocompletar inteligente: Copilot es excelente para intuir lo que busca un ingeniero y completarlo por ellos. Esto es particularmente útil para escribir código repetitivo o casos de prueba, donde Copilot puede generar la prueba por sí mismo y predecir con precisión la siguiente condición bajo la prueba.

Detección de patrones y generación de código de manejo de errores: Copilot puede detectar nuevos patrones en el código y reescribirlos en consecuencia, así como generar código de manejo de errores para funciones.

Nuestros ingenieros han descubierto que GitHub Copilot es un multiplicador de fuerza, lo que les ahorra tiempo y aumenta su eficiencia. Sin embargo, es importante tener en cuenta que Copilot no es infalible y con frecuencia generará un código incorrecto. (La gente de GitHub y OpenAI son totalmente transparentes al respecto y nos advierten que no confiemos en el código hasta que un ingeniero de software humano calificado lo haya verificado).

¿Dije código «incorrecto»? Me refiero a un código de basura verdaderamente aleatorio, extraño, que te hará vomitar en la boca si tienes algún sentido del buen estilo de programación.

En uno de los primeros experimentos, le pedí a ChatGPT (no a Copilot) que implementara el notorio C strcopy(), y me creó una función que era vulnerable a los ataques de desbordamiento de búfer. Lo arregló, fíjate, cuando se lo pedí, pero el enfoque ingenuo que tomó fue, no obstante, malo. Mis ingenieros también compartieron conmigo ejemplos de códigos generados que, si bien eran funcionales, habría sido una pesadilla mantener, refactorizar o ampliar.

Los desarrolladores humanos no están obsoletos… ni siquiera cerca.

Generar locura acelerada

La IA generativa, ya sea GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Google Bard o cualquier otra cosa que surja de la singularidad que se avecina antes de que pueda terminar de escribir estas palabras con mis palitos de carne humana, amplificará lo que elegimos valorar más en la ingeniería de software.

Para los desarrolladores, departamentos y organizaciones que priorizan la velocidad sobre la calidad, los LLM acelerarán la velocidad a la que pueden piratear software horrible e implementarlo en producción. Limpiaremos el desorden que esto genera durante la próxima década si continúa.

Para aquellos que ven el código como una mercancía y los ingenieros como engranajes en una máquina generadora de código, los LLM automatizarán el ensamblaje de software derivado y poco imaginativo que aborda necesidades ya bien entendidas con soluciones convencionales. Esto conducirá al estancamiento y no a ganancias sostenibles.

Pero para aquellos que valoran las soluciones innovadoras a problemas interesantes, elaboradas con calidad y validadas con pensamiento crítico, los LLM ofrecen un potencial más sutil y satisfactorio. Los ingenieros humanos y la IA generativa pueden aportar sus puntos fuertes a una asociación híbrida que prioriza la creación de soluciones seguras, estables y sostenibles para desafíos importantes.

Desbloquear este potencial requerirá que capacitemos a los LLM para la calidad. Mientras tanto, los humanos tendremos que aprender cómo sacar lo mejor de nuestros nuevos colaboradores, mientras aportamos nuestras propias contribuciones únicas al equipo.

la edad de hierro

Estamos en los primeros días de esta revolución de la IA. Los LLM están en su etapa de lingotes de hierro en bruto: tienen tantas posibilidades dentro de ellos, pero aún son solo grandes rocas que podemos golpear juntos para hacer algo de ruido. Tenemos que forjar la espada de acero. O la reja de arado. O las herramientas que decidamos que se adaptan mejor a nuestras necesidades y valores.

Para mí, eso significa entrenar estos modelos para generar código que sea seguro, estable, escalable, extensible, mantenible, altamente disponible, limpio y tal vez incluso bien diseñado. Necesitamos capacitarlos para hacer un desarrollo basado en pruebas. Y lo más importante, necesitamos entrenarlos para que sean mejores copilotos para sus capitanes humanos.

Aquellos con valores diferentes a los míos podrían optar por construir una máquina ensambladora de código totalmente automatizada que mercantilizará por completo nuestra nave y condenará a la humanidad a, en el mejor de los casos, sistemas y software derivados y, a menudo, peligrosos. Ese sería un camino trágico a seguir por nuestra industria, desperdiciando nuevas posibilidades transformadoras mientras acelera vulnerabilidades y fallas fatales en el mundo.

Dentro de una década, no quiero que los ingresos de mi empresa se basen en limpiar el basurero distópico de la IA aplicada de manera irresponsable. Preferiríamos hacer nuestra parte para promover las ambiciones más finas de la humanidad, en lugar de reconstruir después de nuestra locura automatizada.

Supongo que las personas inteligentes ya están trabajando entrenando estas IA generativas para que sean colaboradores de calidad con ingenieros humanos, como recomiendo. Si no lo son, inscríbeme en el proyecto. Porque, si hacemos esto bien, no vamos a dejar obsoletos a los buenos ingenieros. En su lugar, vamos a convertir a buenos ingenieros en ingenieros cyborg híbridos absurdamente buenos, fusionados mentalmente con nuestras máquinas, capaces de resolver problemas y crear soluciones más poderosas de lo que los humanos o la IA podrían construir solos.

Yo, por mi parte, doy la bienvenida a nuestros colaboradores robots. No están aquí para quitarnos nuestros trabajos. Pero si los formamos bien y los aplicamos con responsabilidad, nos van a hacer mejores.