Estamos viviendo un cambio importante. La Inteligencia Artificial, especialmente a través de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), está demostrando tener un impacto decisivo en muchas actividades, incluyendo aquellas relacionadas al proceso de desarrollo de software. La IA está ayudando a construir y mejorar sistemas de maneras que antes no imaginábamos.
La generación automática de código tiene un gran potencial. Puede ahorrar tiempo en tareas repetitivas como la creación de test unitarios y ahorrándonos búsquedas en la documentación u otras fuentes. Pero más código, más rápido, no siempre significa más productividad. La programación con apoyo de IA introduce nuevas tareas. Por ejemplo: crear y editar prompts, revisar sugerencias del asistente de codificación, hacer correcciones y modificaciones e incluso esperar por las sugerencias. Tal como lo muestran estudios recientes, estas nuevas tareas pueden representar hasta el 50% del tiempo del desarrollador.
Si queremos generar código de alta calidad, debemos proporcionar prompts de alta calidad. Por eso, es esencial aprender sobre prompt engineering. Esta es la forma de sacar el máximo provecho posible a las herramientas de desarrollo asistido por IA.
Si bien la IA va a tener un impacto importante sobre todas las actividades, incluyendo la del desarrollo de software, no hay que considerar que viene a reemplazar a los programadores. Su objetivo es hacernos más eficientes y liberarnos de tareas repetitivas. De esta manera, podemos centrarnos en aspectos más creativos y gratificantes del diseño y del desarrollo. Al final del día, nosotros como seres humanos seguimos siendo los responsables del software que producimos, incluso si parte de su código fue generado por una IA.
Para tener el control del software y responder por su funcionamiento, debemos entenderlo a fondo, como siempre. Podría parecer una contradicción pero no lo es: en la era de la programación asistida por la IA, es vital tener un conocimiento profundo de la programación. No hay excusa para no entender el código que uno decidió colocar en su sistema.
El desafío es mantenernos al día y listos para usar la IA en el desarrollo de software. Hay mucho camino por recorrer, pero el viaje ya empezó y el horizonte está lleno de posibilidades.
