Revisión de tecnología del MITla revista de tecnología e innovación más antigua del mundo, habló con un desarrollador que dijo que las herramientas de inteligencia artificial han debilitado lo que él llama su «instinto» para codificar que solía tener, y explicó además que «no es divertido sentarse y ver cómo se hace el trabajo».
Pero, ¿la IA realmente está acelerando la creación de código? Después de hablar con 30 desarrolladores, representantes de empresas de alta tecnología, analistas e investigadores, MIT Technology Review descubrió que el La imagen resultante no es tan brillante como podría parecer.
Para algunos desarrolladores en primera línea, el entusiasmo inicial se está desvaneciendo a medida que se topan con limitaciones tecnológicas. Un creciente conjunto de investigaciones sugiere que las supuestas ganancias de productividad podrían ser ilusorias y muchos se preguntan si no deberíamos empezar a decir que «el rey está desnudo», dejando de fingir que no vemos una verdad evidente a partir de simples halagos o halagos hacia determinadas tecnologías.
Los datos de GitClear, que se especializa en análisis de desarrolladores, muestran que muchos ingenieros de software están produciendo un código un 10% más estable para 2022, código que no se reescribe ni se elimina en unas pocas semanas, probablemente gracias a las herramientas de inteligencia artificial; pero esta ventaja se vería contrarrestada por una clara disminución en términos de calidad general. Una encuesta de Stack Overflow también reveló por primera vez una disminución en la confianza en las herramientas de inteligencia artificial; En julio, un estudio más provocativo realizado por Model Assessment & Threat Research (METR), una organización sin fines de lucro, destacó que aunque los desarrolladores más experimentados creen que la IA puede hacerlos un 20% más rápidos, las pruebas objetivas encontraron que en realidad los hace un 19% más lentos.
los desarrolladores cuestionado desde MIT Technology Review coinciden en general en las áreas en las que la IA sobresale: producir código estándar (reutilizable en varios campos con pocos cambios), escribir rutinas de prueba, resolver errores, explicar código desconocido a nuevos desarrolladores; muchos señalan que la IA ayuda a abordar el problema de la “página en blanco”, ofreciendo un primer enfoque imperfecto desde el cual comenzar y buscar inspiración. La IA todavía permite a colegas no técnicos crear rápidamente prototipos de funciones de software, aliviando la carga de los ingenieros que ya están sobrecargados de trabajo. Algunas tareas pueden ser tediosas y los desarrolladores suelen estar felices de dejárselas a otros. Pero estas tareas son sólo una pequeña parte de la carga de trabajo que debe completar un ingeniero experto y, para problemas complejos, aquellos con los que realmente se gana la vida, las herramientas de IA no siempre son útiles.
Alucinaciones, seguridad y otros problemas.
Entre los problemas reportados: alucinaciones (un problema que ocurre cuando un modelo generativo produce contenido seguro y sintácticamente fluido pero factualmente incorrecto, sin sentido o no fiel al material original), con errores que son difíciles de identificar. James Liu, director de ingeniería de software de Mediaocean (empresa de tecnología publicitaria) explica que con algunos proyectos es posible lograr mejoras de hasta 20 veces en velocidad y eficiencia, pero en otros las IA fallan y se pierde tiempo tratando de convencerlos de hacer cosas que simplemente no pueden hacer. Tampoco faltan los problemas relacionados con la seguridad, con modelos de IA que hacen referencia a paquetes de software inexistentes: los atacantes podrían crear herramientas con este nombre y explotarlas para ocultar caballos de Troya en el resultado final.
En otras palabras, la IA no siempre puede acelerar el desarrollo de software y, en algunos casos, incluso puede ralentizar a los desarrolladores experimentados, especialmente cuando trabajan en proyectos de código con los que ya están familiarizados. En algunos contextos, por ejemplo con desarrolladores junior o con bases de código desconocidas, la IA puede ayudar; en todos los casos no es la herramienta en sí lo que resulta útil sino la interacción entre la IA y el conocimiento previo del código.
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