Cuando una herramienta de inteligencia artificial se anunció como “primer ingeniero de software de inteligencia artificial“Este año surgieron los textos de Jesal Gadhia que estallaron.
“Hubo mucho pánico. Muchos amigos me enviaron mensajes y me dijeron: 'Oye, ¿voy a perder mi trabajo?'”, le dijo a Business Insider. Gadhia es el jefe de ingeniería de Thoughtful AI, que crea herramientas de inteligencia artificial para proveedores de atención médica.
El escalofrío que experimentaron Gadhia y su tripulación no fue el primero que recorrió el lugar. Industria del softwareY la promesa de la IA de acabar con la monotonía de muchos trabajos (incluidos los de codificación) al hacerse cargo de las tareas rutinarias significa que seguramente habrá más episodios de ansiedad para las personas que crean el software que hace funcionar el mundo.
Esto se debe a que está claro que, a largo plazo, la IA llegará para los programadores, pero aún no se sabe con certeza cómo será.
La posición de reserva, por ahora, es que no es probable que los robots inteligentes asuman todo lo que hacen los codificadores, porque la gente del software hace mucho más que codificar.
Los programadores no solo codifican
Según GitLab, los desarrolladores pasan más del 75 % de su tiempo haciendo otras cosas. Varios ingenieros de software veteranos le dijeron a BI que la cantidad de tiempo que se dedica a codificar podría estar más cerca de la mitad. Y la mitad de un trabajo sigue siendo una cantidad de trabajo decente.
Pero quizás no para los nuevos.
Esa es la preocupación de Gadhia. El nerviosismo que él y sus amigos sintieron en marzo se debía al lanzamiento de una herramienta llamada Devin que se suponía que haría lo mismo. trabajo de un codificadorDijo que su nerviosismo y el de sus compañeros de codificación se aliviaron cuando las primeras pruebas indicaron que la herramienta era impresionante, aunque lejos de ser infalible, por ahora.
Pero a medida que la tecnología avanza, es probable que se modifique la forma en que los desarrolladores de software novatos obtienen sus galones, dijo.
“Los ingenieros jóvenes”, dijo Gadhia, “tienen un pequeño objetivo a sus espaldas”.
Una de las principales preocupaciones que le preocupa es que si la IA reemplaza a los ingenieros más novatos, será más difícil para los programadores desarrollar las habilidades fundamentales necesarias para pasar al siguiente nivel, como correr sin aprender a caminar.
“¿Vamos a dejar de tener ingenieros senior porque no hay ingenieros junior?”, preguntó Gadhia.
Las preguntas sobre cómo podrían desarrollarse las carreras de los programadores se sienten más urgentes luego de los recientes comentarios del nuevo jefe de Amazon Web Services, Matt GarmanEn una discusión interna en junio, predijo que la IA podría asumir gran parte de cargas de trabajo de los codificadoressegún una grabación de la discusión obtenida previamente por BI.
“Si avanzamos 24 meses a partir de ahora, o algún período de tiempo, no puedo predecir exactamente dónde estará, es posible que la mayoría de los desarrolladores no estén codificando”, dijo Garman.
Mientras tanto, en 2023, el CEO de GitHub dijo que su ampliamente utilizado Copilot sería… escribe el 80% del código “más pronto que tarde.”
Ser el jefe de los bots
De todos modos, esto puede no ser tan sorprendente como parece. Madars Biss, un escritor de tecnología y desarrollador de interfaz, le dijo a BI en un correo electrónico que los trabajos de los programadores comenzaron a cambiar gradualmente hace años a medida que la tecnología evolucionó. Dijo que siempre vio la IA como una herramienta para aumentar su productividad.
Y durante los próximos cinco años, los desarrolladores podrían pasar menos tiempo escribiendo código desde cero y más tiempo supervisando el código que genera la IA para asegurarse de que cumple con los estándares que los codificadores establecen para la calidad y la seguridad, dijo Biss.
“Esto podría conducir a un flujo de trabajo en el que las herramientas de IA se encarguen de gran parte de las tareas rutinarias y repetitivas del desarrollador, y los humanos se concentren en la gestión, la doble verificación y la creatividad”.
Biss dijo que es difícil predecir el futuro porque el panorama de la IA está cambiando rápidamente. Señaló que la tecnología podría volverse mucho más eficiente a la hora de detectar vulnerabilidades de seguridad o automatizar algunas partes del proceso de control de calidad.
Pero “por ahora, estas áreas de desarrollo de software todavía dependen en gran medida de la experiencia humana”, dijo.
Derek Holt es el director ejecutivo de Digital.aique crea software que ayuda a las personas a crear, proteger, probar y distribuir software. Holt es ingeniero de software e ingeniero informático de formación. Dijo que las nociones de que los desarrolladores de software son una especie en peligro de extinción son exageradas.
Holt dijo que los trabajos de codificación seguirán cambiando en gran medida, tal como lo hicieron cuando el uso generalizado de Internet se convirtió en la norma, pero no espera que el trabajo desaparezca.
“Los roles evolucionarán, pero el desarrollo de software llegó para quedarse”, afirmó.
Holt dijo que, en todo caso, el asunto se está volviendo más complejo. Eso se debe en parte a que más empresas se consideran a sí mismas como compañías de software, lo que aumentará la demanda.
“La productividad sigue aumentando, pero las necesidades también siguen aumentando”, dijo Holt.
El gobierno de Estados Unidos está de acuerdo y prevé que la demanda de desarrolladores de software, analistas de control de calidad y evaluadores aumentará un 17 % entre 2023 y 2033, una cifra muy superior a la tasa de crecimiento promedio del 4 % para todas las ocupaciones.
Holt considera que la IA puede ser útil más allá de la generación de código en áreas como la creación de documentación para proyectos de software, una tarea que, según él, pocos desarrolladores han amado. La IA también es magistral en el análisis de los montones de códigos que tienen las empresas, afirmó Holt. Las grandes empresas pueden poseer cientos de millones de líneas de este código y, en algunos casos, miles de millones.
“Ningún ser humano puede entender todo eso”, afirmó Holt. La IA puede ayudar a los programadores a reutilizar el código en lugar de crear líneas adicionales que, con el tiempo, pueden volverse demasiado difíciles de gestionar para una organización, incluso si la IA actúa como el bibliotecario definitivo.
Holt dijo que, por ahora, la mayoría de los copilotos están realizando el trabajo de un “desarrollador junior ligeramente por debajo del promedio”, pero espera que los robots mejoren.
“Ese listón va a subir. Y creo que tu copiloto o tu asistente va a pasar de ser un desarrollador junior a ser un desarrollador un poco más senior. Y creo que eso es algo bueno”, dijo.
Comiendo las ganancias
Jyoti Bansal, cofundador y director ejecutivo de Harness, una empresa que ayuda a los desarrolladores de software, también se muestra escéptico respecto de que la IA vaya a dejar sin trabajo a los programadores, ya que gran parte de sus funciones implican pruebas de seguridad, fiabilidad, errores y escalabilidad.
Bansal, que ha fundado y dirigido varias empresas, dijo a BI que, si bien la IA puede acelerar el proceso de codificación, también puede dificultarlo. Esto se debe a que el código generado por IA tiende a contener más errores, dijo. Eso, a su vez, requiere pruebas más exhaustivas para solucionar los problemas.
Bansal dijo que las pruebas de garantía de calidad que se requieren pueden compensar las ganancias de productividad que pueden venir con la IA, por ahora.
Sin embargo, espera que dentro de tres a cinco años la IA pueda generar ganancias de productividad de entre el 20% y el 40%.
Además, para que la IA aproveche más su potencial, la tecnología deberá utilizarse de manera más amplia en áreas que van más allá de la codificación, como el control de calidad y DevOps, la seguridad y el cumplimiento normativo, afirmó Bansal. En la actualidad, las ganancias de productividad no se distribuyen de manera uniforme entre las organizaciones, lo que puede generar cuellos de botella.
Los desarrolladores de software, dijo, necesitarán cambiar más su enfoque a áreas donde la IA aún no se ha instalado completamente, como el control de calidad, el desarrollo y las operaciones.
Charlotte Relyea, socia senior de McKinsey & Co., dijo a BI que cuando los ingenieros individuales usan copilotos Gen AI, pueden aumentar su productividad, pero si no se rediseña todo el sistema para generar software, pueden surgir ineficiencias. Ese fue el caso de un cliente de McKinsey que implementó la IA de manera desigual, dijo.
“Sus ingenieros estaban liberando todo ese tiempo, pero los gerentes de producto no lo habían adoptado en realidad. Por lo tanto, los gerentes de producto en realidad no les estaban dando trabajo adicional para hacer ni les estaban dando requisitos adicionales que quisieran ejecutar”, dijo Relyea.
Eso significaba que los ingenieros simplemente estaban usando el tiempo extra para hacer lo que querían, aunque esas cosas no estaban necesariamente en línea con la estrategia de la empresa, dijo.
Todavía necesitas saber lo que estás haciendo.
Michael Solati, ingeniero de software de una importante empresa tecnológica de Silicon Valley, dijo a BI que a menudo recurre a la IA cuando trabaja con un lenguaje de programación con el que no está tan familiarizado. Puede usar su profundo conocimiento de un lenguaje para preguntarle a un chatbot cómo podría hacer que un concepto funcione en otro.
“Hace que el proceso de conversión sea súper, súper fácil”, dijo, comparándolo con usar Google Translate para pasar del inglés al francés. “Acelera mucho mi flujo de trabajo”, agregó Solati.
Luego, leerá el código línea por línea para asegurarse de que comprende lo que genera la IA. Y si no entiende algo, puede hacerle una pregunta de seguimiento al robot.
Pero, volviendo a las preocupaciones planteadas por Gadhia de Thoughtful AI, el problema podría surgir si los desarrolladores jóvenes se vuelven demasiado dependientes de la IA y no saben lo suficiente para detectar problemas en lo que la IA genera, dijo Solati.
“Si no puedes hacer una prueba de olfato en el código que se está generando, entonces me preocuparía”.
Solati predice que dentro de una década, los desarrolladores de software todavía podrían dedicar entre el 40% y el 50% de su tiempo a codificar.
“Simplemente se tratará de codificar más, codificar más rápido, codificar más duro”, dijo, y agregó que en lugar de producir dos artículos por semana, podría llegar a cinco en ese momento.
“No sé si quiero eso o no, pero ese es el futuro”, bromeó Solati.
Gadhia dijo que una preocupación persistente para la industria es si los agentes autónomos de IA reemplazarán a los ingenieros superiores. Pero lo que será mucho más difícil para la IA es asumir el trabajo muy humano de recopilar contexto sobre las necesidades de una organización, dijo.
“Se necesitan muchas más habilidades que simplemente escribir el código”, dijo. “Se trata de comunicación y colaboración; son difíciles de reemplazar”.
