La era de la Inteligencia Artificial y el futuro de la programación: ¿estamos realmente en riesgo de perder nuestro trabajo?
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado todos los ámbitos de la vida, y la programación no es la excepción. Herramientas como ChatGPT han generado expectación y preocupación a partes iguales, dejando a muchos programadores preguntándose: ¿será la IA capaz de reemplazarnos?
En una reciente conversación con Sergio Prado, CEO de Uncodie, una plataforma que busca democratizar el acceso a la IA para desarrolladores, se abordó precisamente este tema y se exploraron las nuevas oportunidades que se abren para los programadores en esta era de la inteligencia artificial.
La IA No Nos Reemplazará, Nos Transformará
Contrario a lo que se teme, la IA no busca eliminar al programador humano. Prado argumenta que “la IA no nos quitará la chamba, no es cierto. La realidad es que la IA todavía no puede hacer aplicaciones lo suficientemente buenas” (0:44). De hecho, las herramientas de IA actuales aún requieren de la intervención humana para su correcto funcionamiento.
Prado explica que el proceso de apropiación de un proyecto Open Source o desarrollado por una IA enfrenta las mismas dificultades, particularmente en lo que respecta a la personalización y la falta de documentación (2:07). La ausencia de una documentación clara sobre la administración de la aplicación y el comportamiento de los algoritmos más complejos supone un gran desafío para los programadores.
Sin embargo, esta situación abre un nuevo campo de posibilidades para los profesionales de la industria. Uncodie, por ejemplo, está desarrollando herramientas que permiten a los desarrolladores modificar diseños en Figma, convertir e iterar la experiencia de usuario y, crucialmente, personalizar los algoritmos y funcionalidades más complejas de las aplicaciones generadas por IA (2:39).
Retrieval Augmented Generation: El Futuro de la Interacción con la IA
Uno de los conceptos clave que Prado destaca es el de Retrieval Augmented Generation (RAG). Esta técnica permite ampliar la base de conocimientos de un modelo de lenguaje mediante la incorporación de información adicional para expandir su contexto (5:30).
En palabras de Prado: “cualquier técnica en la que nosotros entreguemos información adicional para expandir la base de conocimientos de un LLM se va a entender como una técnica de RAG” (5:28). Esto implica que el programador juega un papel fundamental en la curación y estructuración de la información que se alimenta al modelo de IA, asegurando la precisión y relevancia de las respuestas.
Un ejemplo práctico de RAG es la conexión de una base de datos de un eCommerce a un modelo de lenguaje para que este pueda responder preguntas específicas sobre los productos, o incluso generar recomendaciones personalizadas (6:00).
Un Nuevo Paradigma para los Programadores
La era de la IA no significa el fin de la programación, sino una evolución hacia un nuevo paradigma donde el profesional debe adaptarse a las nuevas herramientas y enfocarse en la generación de resultados concretos.
Prado lo resume de la siguiente manera: “en vez de tú estar entrenando un modelo nuevo para poder hacer todo esto, utilizas lo que ya aprendió el modelo de lenguaje y utilizas la información adicional que tú le agregas para el contexto” (11:12).
Esto significa que los programadores deberán ser capaces de:
- Comprender las limitaciones y capacidades de las herramientas de IA: Saber qué preguntas hacer y cómo estructurar la información que se le proporciona al modelo.
- Dominar las técnicas de RAG: Para enriquecer el contexto de los modelos de lenguaje y obtener resultados más precisos.
- Desarrollar habilidades multidisciplinarias: La IA abre la puerta a la creación de soluciones más complejas que requieren conocimientos en diversas áreas, como marketing, ventas, análisis de datos, etc.
- Enfocarse en la generación de resultados: El éxito en la era de la IA se medirá por la capacidad del programador para generar valor tangible a través de sus proyectos.
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