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Quiero presentarte dos narrativas sobre la IA. Ambas hablan del uso de esta tecnología para automatizar la programación informática, pero apuntan a conclusiones muy diferentes.
La primera narrativa señala que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son excepcionalmente adecuados para la codificación porque, en esencia, el código fuente es solo texto muy bien estructurado, algo en lo que estos modelos destacan generando. Debido a esta coincidencia estrecha entre necesidad y capacidad, la industria de la programación está sirviendo como un sacrificio económico, siendo el primer sector en sufrir una gran upheaval impulsada por la IA.
No han faltado evidencias que respalden estas afirmaciones. Aquí algunos ejemplos, todos de los últimos dos meses:
Aravind Srinivas, CEO de la empresa de IA Perplexity, afirma que herramientas como Cursor y GitHub Copilot reducen el tiempo de tarea para sus ingenieros de “tres o cuatro días a una hora.” Ahora exige que todos los empleados de su empresa las usen: “La rapidez con la que puedes arreglar errores y lanzar a producción da miedo.”
Un artículo en Inc. declara con confianza: “En el mundo de la ingeniería de software, la IA realmente ha cambiado todo.”
No es sorprendente que estas enormes nuevas capacidades sean culpadas de disruptivos graves. Un artículo de un sitio de inversiones exhibió un titular alarmante: “El sector tecnológico ve 64,000 despidos este año debido al avance de la IA.” Nadie está a salvo de tales recortes. “Empresas importantes como Microsoft han estado a la vanguardia de estos despidos,” explica el artículo, “citando los avances en IA como un factor principal.”
Mi mundo de la informática académica tampoco ha sido exento. Un destacado artículo en The Atlantic comienza con una afirmación preocupante: “La burbuja de la informática está estallando,” en gran parte por culpa de la IA, una tecnología que describe como “ideálmente adecuada para reemplazar al tipo de persona que la construyó.”
Dada la confianza en estas afirmaciones, uno podría suponer que los programadores de computadoras están desapareciendo rápidamente, como los operadores de telégrafo. Pero, si lees otro conjunto de artículos y citas de este mismo período, surge una narrativa muy distinta:
La empresa de evaluación de IA METR publicó recientemente los resultados de un ensayo controlado aleatorio en el que un grupo de desarrolladores de software de código abierto experimentados fue dividido en dos, uno de los cuales usaría herramientas de codificación de IA para completar varias tareas, y otro no. Como resume el informe: “Sorprendentemente, descubrimos que cuando los desarrolladores usan herramientas de IA, tardan un 19% más que sin ellas — la IA los hace más lentos.”
Mientras tanto, otros ingenieros experimentados comienzan a resistirse a las afirmaciones extremas sobre cómo la IA impactará su industria. “Dejar la programación ahora mismo por las LLMs sería como dejar la carpintería por la invención de la mesa de sierras,” comentó el desarrollador Simon Wilson.
El CEO tecnológico Nick Khami reaccionó a la afirmación de que las herramientas de IA reducirán drásticamente el número de empleados necesarios para construir un producto de software: “Siento que me están manipulando cada vez que leo esto, y me preocupa que haga que las personas al principio de su carrera en desarrollo de software piensen que es una mala inversión de tiempo.”
¿Pero qué pasa con Microsoft reemplazando a todos esos empleados con herramientas de IA? Una mirada más cercana revela que esto no fue lo que ocurrió. El anuncio real de la compañía aclaró que los recortes fueron distribuidos entre divisiones (como la de videojuegos) para liberar más fondos para invertir en iniciativas de IA, no porque la IA estuviera reemplazando trabajadores.
¿Y qué hay de los pobres estudiantes de ciencias de la computación? Más adelante en ese mismo artículo de The Atlantic, se plantea una explicación alternativa. El sector tecnológico ha estado contrayéndose recientemente para corregir el gasto exuberante durante los años de la pandemia. Este mercado más suave hace una diferencia: “la inscripción en la carrera de ciencias de la computación ha fluctuado históricamente con el mercado laboral… y las caídas previas siempre se han recuperado a niveles de inscripción más altos que donde comenzaron.” (Nota personal: cuando estudiaba ciencias de la computación como pregrado a principios de los 2000, recuerdo que había consternación por la caída en el número de estudiantes tras el estallido original de las punto-com).
Aquí podemos encontrar dos visiones completamente diferentes sobre el mismo tema de la IA, dependiendo de qué artículos leas y qué expertos escuches. ¿Qué debemos rescatar de esta confusión? Cuando se trata del impacto de la IA, todavía no sabemos nada con certeza. Pero esto no impide que todos finjan que sí.
Mi consejo, por el momento:
Ignora tanto la retórica más extremada como la más despectiva.
Concéntrate en cambios tangibles en áreas que te importen y que realmente parezcan relacionadas con la IA—lee ampliamente y pregunta a personas en las que confíes qué están viendo.
Más allá de eso, sigue las noticias sobre IA con bastante escepticismo. Todo esto es demasiado nuevo para que alguien realmente comprenda lo que está diciendo.
La IA es importante. Pero aún no sabemos plenamente por qué.
Quiero presentarte dos narrativas sobre la IA. Ambas hablan de utilizar esta tecnología para automatizar la programación de computadoras, pero señalan ... Leer más
