El desarrollo de software cambiará fundamentalmente en los próximos años, según Matt Garman, el nuevo director ejecutivo de AWS, quien argumentó que el ecosistema de programación de IA, que madura rápidamente, podría significar que «la mayoría de los desarrolladores no codificarán» dentro de dos años. Un audio filtrado obtenido por Business Insider reveló que Garman les dijo a los empleados de AWS que la codificación no era el principio y el fin del conjunto de habilidades de un desarrollador de software, afirmando que «ser un desarrollador en 2025 puede ser diferente de lo que era como desarrollador en 2020». Garman afirmó que la capacidad de escribir código no es la habilidad central encarnada por un buen desarrollador de software, y señaló que, en cambio, la capacidad básica requerida por los desarrolladores es poder «innovar». «La habilidad en sí misma es como, ¿cómo innovo? ¿Cómo construyo algo que sea interesante para mis usuarios finales?» Garman añadió. Los comentarios de Garman llegan en medio de un período de cambio para los desarrolladores a nivel mundial, con la aparición de la IA generativa a fines de 2022, lo que llevó a algunas partes interesadas de la industria a advertir que el auge de las herramientas de codificación de IA podría conducir a recortes de fuerza laboral en los próximos años. El director ejecutivo de AWS tampoco es el primer líder empresarial destacado en el sector de la tecnología que hace tales afirmaciones. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, hizo predicciones similares a principios de este año, por ejemplo. Hablando en la Cumbre Mundial de Gobierno en Dubai, Huang afirmó que, a la luz de los avances logrados en el espacio de la IA generativa, aprender a codificar ya no debería ser la prioridad para los aspirantes a desarrolladores. Reciba nuestras últimas noticias, actualizaciones de la industria, recursos destacados y más. Regístrese hoy para recibir nuestro informe GRATUITO sobre ciberdelito y seguridad de la IA, recientemente actualizado para 2024. «Es nuestro trabajo crear tecnología informática de manera que nadie tenga que programar. Y que el lenguaje de programación sea humano, todos en el mundo ahora son programadores. «Este es el milagro de la inteligencia artificial», dijo Huang. Un mes después, en el evento GTC 2024 de Nvidia en San José, Huang aclaró estos comentarios, interpretados por muchos como un presagio de la «muerte de la codificación». Huan dijo que, si bien muchos ya no necesitarán tener un conocimiento sólido de lenguajes de programación específicos, aún habrá roles para los programadores humanos.[P]»La programación no va a ser esencial para que seas una persona exitosa… pero si alguien quiere aprender a hacerlo (programar), por favor, hágalo, porque estamos contratando programadores», aseguró a los asistentes. Sid Sijbrandij, director ejecutivo de GitLab, rechazó el discurso en torno al papel de la IA en el desarrollo de software, afirmando que siente que las discusiones sobre si la IA reemplazará a los desarrolladores de software están planteando la pregunta equivocada. En una publicación de LinkedIn que hace referencia a que GitLab fue nombrado líder en el Cuadrante Mágico de Gartner para herramientas de codificación de IA, Sijbrandij dijo que un punto de partida más apropiado para estas discusiones radica en cómo las empresas pueden aprovechar la IA para producir valor real para sus equipos de desarrollo de software. «¿Cómo pueden las empresas aprovechar el poder de la IA en todo el ciclo de vida del desarrollo de software para acelerar la innovación e impulsar un impacto comercial tangible para los clientes?», argumentó Sijbrandij. Hablando con ITPro, Peter Schneider, director sénior de productos de la empresa de diseño de software Qt Group, dijo que aunque sus clientes informaban ganancias de productividad en áreas particulares del ciclo de vida del desarrollo, las herramientas de codificación aún tienen un largo camino por recorrer antes que las empresas. “Lo que estamos escuchando de los desarrolladores de aplicaciones multiplataforma es que los asistentes de codificación pueden proporcionar importantes ganancias de productividad en la creación de casos de prueba y documentación de código. Además, escuchamos de los desarrolladores profesionales que les encanta usar modelos de lenguaje grandes de propósito general para brindar información y ejemplos de uso de nuevos lenguajes de programación o sus características”, explicó. “Sin embargo, también estamos viendo algunos indicios de que los asistentes de codificación de propósito general tienen dificultades para implementar código específico de la industria. Esta lucha lleva a que se dedique mucho tiempo a revisar sugerencias de código, lo que en general no mejora la productividad para el caso de uso de escribir código”. Como resultado, Schneider afirmó que no cree que las herramientas de codificación de IA generativa reemplacen a los operadores humanos en el corto plazo, y agregó que incluso si su precisión da un salto significativo hacia adelante, todavía hay razones de peso para mantener a los humanos estrechamente informados. “No creo que ninguna de estas herramientas GenAI pueda convertirse en sustitutos de los programadores reales, a menos que la precisión de las respuestas de codificación proporcionadas por los modelos aumente hasta un margen de error aceptable (es decir, 98-100%)”, argumentó. “Incluso si GenAI alcanza este margen de error, el principio de los cuatro ojos sigue siendo uno de los mecanismos más importantes de control de riesgo interno; en otras palabras, cualquier actividad de riesgo significativo como el envío de software debe ser revisada y verificada dos veces por un segundo individuo independiente y competente”. Los expertos desafían la afirmación de Huang de que «todo el mundo es programador ahora» Peter van der Putten, director del Laboratorio de IA en Pegasystems y profesor asistente en Leiden La Universidad dijo a ITPro que una buena comprensión de los principales lenguajes de programación será una habilidad importante en el futuro, a pesar del desarrollo de herramientas de codificación de IA. Van der Putten no estaba convencido por el argumento de Huang de que los asistentes de codificación de IA generativa significan que los desarrolladores ya no necesitarán ser competentes en varios lenguajes. Argumentó que sin codificadores capacitados, las empresas se quedarán con cantidades significativas de deuda técnica generada por sus herramientas de codificación automatizadas, dejándolas expuestas a decenas de vulnerabilidades potenciales.[S]Algunos sostienen que los asistentes de codificación pueden permitir la generación de software para personas que no saben codificar, como los expertos en la materia. Esto generalmente no funcionará porque estas herramientas generan, bueno, código, por lo que alguien debe poder evaluar su validez. Si se deja eso en manos de personas que no saben codificar, se generará una gran cantidad de deuda técnica o, peor aún, software inseguro, de bajo rendimiento o simplemente que no funciona”.