Richard Seroter, evangelista principal de Google Cloud. GoogleCuando se trata de IA generativa, Google se ha convertido en un actor importante con sus ofertas de Gemini. Los usuarios experimentan Gemini con cada búsqueda, está disponible como parte de Gmail, hay herramientas de codificación y desarrollo que se benefician de Gemini, y más. Tuve la oportunidad de hablar con Richard Seroter, evangelista principal de Google Cloud, para obtener más información sobre hacia dónde Google ve que nos lleva la IA, tanto a nivel de desarrollador como de consumidor. Comencemos. Además: Lo siento, contadores: la IA debe reforzar a los creativos, no reemplazarlosZDNET: ¿Puedes compartir tu recorrido para convertirte en el evangelista principal de Google Cloud? Richard Seroter: Es una historia larga y dramática. En realidad, no lo es. Me uní a Google Cloud hace cuatro años como nuestro primer «gerente de producto saliente» externo para interactuar con los clientes y los equipos internos en nuestros productos de desarrollo y modernización de aplicaciones. Me pidieron que liderara las relaciones con los desarrolladores hace unos dos años, y el año pasado también tuve el placer de agregar nuestro equipo de Documentación de la nube a nuestro grupo. Ahora tengo el privilegio de liderar un talentoso grupo de ingenieros, redactores técnicos y gerentes de productos que ayudan a las personas a encontrar, usar y disfrutar de Google Cloud. ZDNET: ¿Puede compartir algunos ejemplos de cómo los asistentes de codificación impulsados ​​por IA han mejorado la productividad de los desarrolladores? Seroter: El objetivo es ayudar a los equipos a realizar entregas más rápidas, de manera más eficiente y con mayor calidad. Los asistentes de codificación impulsados ​​por IA pueden lograr esto al reducir el cambio de contexto, permaneciendo en el IDE. [the development environment] para más actividades gracias al chat de IA y la generación de código en línea, y crear código expresando la intención, sin necesidad de recordar cada aspecto de la sintaxis del código. Además: ¿Qué es Gemini? Todo lo que debe saber sobre el nuevo modelo de IA de GoogleUn buen asistente de IA también acelera la incorporación de nuevas habilidades, lo ayuda a encontrar áreas de la base de código para mejorar y elimina las tareas repetitivas. Por ejemplo, ¡usar asistentes de IA para generar rápidamente código de conexión de base de datos u objetos de datos es un gran ahorro de tiempo! Si bien los desarrolladores no pasan todo el día codificando, ¡ni mucho menos!, hay un beneficio legítimo de productividad para los desarrolladores junior y senior. Hemos visto algunos casos de uso realmente excelentes de esto con clientes como Turing y Commerzbank, quienes se presentaron en nuestra reciente conferencia Google Cloud Next. ZDNET: ¿Qué medidas se han implementado para garantizar la confiabilidad y precisión del código generado por IA? Como mostré en mis artículos de prueba de codificación, Google Gemini falló varias pruebas de codificación. Seroter: Si bien los productos como Gemini Code Assist están respaldados por modelos entrenados rigurosamente y una serie de filtros para verificar los resultados antes de devolverlos al usuario, las respuestas no siempre son perfectas. Además: hice que Google Gemini 1.5 Pro fallara con mi primer mensaje. Esta es una de las razones por las que estamos creando (y anunciando previamente en Next) nuestra función de personalización de código que le permite basar las respuestas en su base de código privada. Continuaremos mejorando y refinando nuestros modelos subyacentes, mientras tomamos los comentarios de los clientes sobre las áreas a mejorar. ZDNET: ¿Cómo mejora la asociación de Google Cloud con Stack Overflow y otras plataformas sus herramientas de IA? En particular, ¿qué están haciendo para garantizar que la gran cantidad de información incompleta o incorrecta en Stack Overflow se mantenga fuera de la base de conocimiento? Seroter: Los datos de todos nuestros socios (como Stack Overflow, Snyk y otros) ofrecen conocimiento adicional que nos permite encontrarnos con los desarrolladores donde estén y brindar respuestas más completas a las preguntas de nuestros usuarios. Además: Google Cloud agrega la base de conocimiento de Stack Overflow a Gemini AIAs parte de nuestra estrategia general de procesamiento de datos, filtramos y evaluamos todas las contribuciones de datos, incluidos los datos de nuestros socios. Usamos una combinación de técnicas y herramientas para fundamentar nuestras respuestas independientemente de si se utiliza o no una fuente de datos de terceros, y validamos y monitoreamos continuamente la calidad de la respuesta a través de baterías de pruebas automatizadas y manuales. ZDNET: ¿Cómo garantiza Google la seguridad y privacidad del código del cliente cuando usa Gemini Code Assist? Seroter: Google no entrena nuestro modelo en función de las indicaciones ingresadas en Gemini Code Assist. Publicamos documentación sobre cómo encriptamos las indicaciones en tránsito y nuestro compromiso general con la privacidad. Además: Google presenta Gemini Code Assist y soy cautelosamente optimista de que ayudará a los programadores También citamos fuentes siempre que sea posible, brindamos indemnización y ofrecemos acceso seguro para su red perimetral mediante controles de servicio VPC. ZDNET: ¿Cómo aborda Google Cloud los posibles sesgos en los modelos de IA utilizados en las herramientas de desarrollo? Seroter: Trabajamos arduamente para cumplir con los principios de IA de Google y contamos con protecciones rigurosas que se aplican durante el entrenamiento y el filtrado de respuestas. También ofrecemos múltiples mecanismos de retroalimentación (en el IDE, en otros lugares) para que los usuarios marquen cualquier cosa que se considere ofensiva o inexacta. ZDNET: ¿Puede hablar sobre el impacto de la IA en el futuro de la ingeniería de software y las prácticas de desarrollo? Seroter: Esperamos que tenga un impacto positivo en prácticamente todos los roles en el desarrollo y la entrega de software. Los equipos utilizarán sistemas infundidos con IA para analizar datos para diseñar requisitos, crear prototipos, configurar entornos de desarrollo, escribir y actualizar código, generar planes de prueba, revisar código, implementar aplicaciones, aprovisionar y optimizar la infraestructura, solucionar problemas y proteger sus sistemas. Además: Desde capacitadores de IA hasta especialistas en ética: la IA puede dejar obsoletos algunos trabajos, pero generar otros nuevos Verá modelos más rápidos que brindan respuestas contextuales (teniendo en cuenta los repositorios de conocimiento local y las bases de código) para todo el ciclo de vida de entrega de aplicaciones. Nuestras prácticas tendrán que mantenerse al día a medida que pensamos en las actividades de creación y curación, necesitamos ofrecer plataformas compatibles con IA para formar equipos e incluso en cómo probamos sistemas no deterministas. Las investigaciones muestran que los desarrolladores buscan que la IA ayude a hacer que la ingeniería sea más eficiente; no se trata de cambiar fundamentalmente los flujos de trabajo. Al menos no todavía, pero estad atentos. ZDNET: ¿Cómo ayuda la tecnología de IA de Google Cloud a gestionar y reducir la deuda técnica en los proyectos de software? Seroter: La deuda técnica proviene de muchas direcciones y, a veces, es una deuda «buena» acumulada por los equipos que obtienen valor para el mercado. Pero las herramientas asistidas por IA y la IA en general pueden ayudar a los equipos a aplicar las mejores prácticas antes y solucionar la deuda existente más rápido. Un asistente de IA bien entrenado como Gemini Code Assist puede generar y validar el código a medida que el desarrollador avanza, lo que garantiza un número limitado de compromisos y deuda futura. Para las bases de código existentes, nuestra enorme ventana de contexto en Gemini 1.5 permite a los equipos explorar bases de código completas en la búsqueda de problemas para resolver. ZDNET: ¿Qué avances futuros prevé en las herramientas de desarrollo asistidas por IA en Google Cloud? Seroter: Estamos entusiasmados de llevar al mercado los artículos que anunciamos en vista previa en nuestra reciente conferencia Google Cloud Next. El conocimiento total de la base de código que surge al ofrecer Gemini 1.5 como modelo base significa que los equipos pueden realizar modernizaciones complejas o exploración de código a una velocidad inaudita. Además: conozca Gemini 1.5, el modelo de IA más nuevo de Google con importantes actualizaciones de su predecesor Y la capacidad de personalizar las respuestas en función del código en GitHub, GitLab o Bitbucket significa que los equipos pueden obtener aún más confianza y contexto de sus resultados generados por IA. Busque más opciones de base que ayuden a los desarrolladores a obtener asistencia oportuna y relevante. También vemos que la asistencia de IA no solo vive en el IDE ni beneficia a los desarrolladores. La inversión general de Gemini en Google Cloud brinda asistencia de IA a los usuarios de BigQuery que intentan generar consultas complejas, a los usuarios de Cloud SQL que explican un procedimiento de almacenamiento masivo, a los profesionales de seguridad que analizan amenazas, a los desarrolladores que crean integraciones o API de código bajo, y mucho más. Una nube asistida por IA ayuda a las personas a «construir» todo tipo de cosas más rápido, más barato y con mayor calidad. ZDNET: ¿Puede hablar sobre el papel de la IA y el aprendizaje automático en la mejora de los servicios en la nube? Seroter: Si bien me entusiasma desarrollar software, la mayoría del software pasa sus días siendo operado. Anunciamos Cloud Assist como parte de Gemini en Google Cloud, y este próximo servicio transformará la forma en que los equipos administran sus servicios en la nube. Además: Conozca Google Threat Intelligence, la solución de seguridad de Google Cloud con Gemini Pro Desde sugerencias de optimización personalizadas hasta ayudar a las personas a identificar problemas y volver a poner en línea un sistema más rápido, herramientas como esta podrían cambiar fundamentalmente la forma en que opera los servicios (en la nube). Al mismo tiempo, Gemini en Google Cloud está diseñado para que la nube en general sea más fácil de usar. Obtener resúmenes de amenazas generados por IA en Security Command Center es poderoso. Ver resúmenes de registros asistidos por IA en Cloud Logging hace que el producto sea más fácil de usar. Ofrecer una ventana de chat de IA siempre presente en nuestra Cloud Console significa que no tiene que cambiar de contexto para hacer una pregunta sobre el producto u obtener claridad sobre un comando CLI. Este tipo de experiencias te ayudan desde donde estás, lo que puede tener un gran impacto en el uso diario de la nube. ZDNET: ¿Cuáles son algunos casos de uso innovadores de Google Cloud que te han impresionado recientemente? Seroter: Me inspira el amplio trabajo basado en la investigación de Google, y también cómo los clientes aplican la tecnología para resolver sus problemas específicos. El trabajo reciente de Google con AlphaFold 3 predice la estructura y las interacciones de las moléculas de la vida. Eso es notable. Estamos mapeando nuevos aspectos del cerebro humano. Algo asombroso. Empresas como Chugai Pharmaceutical aprovechan parte de nuestra investigación al implementar sistemas en la nube para acelerar el descubrimiento de fármacos. Me impresionan los equipos de Aviator que buscan ayudar a los desarrolladores a ser más productivos en todo el ciclo de vida del desarrollo. Y empresas como Goldman Sachs están democratizando el acceso a los datos al abrir el código fuente de su plataforma de datos. Los clientes de Google Cloud resuelven grandes problemas y constantemente generan impactos descomunales en sus industrias. Además: ¿Por qué las soluciones de IA tienen solo tres meses para demostrar su valía? ¿Qué piensas? ¿Estás usando Gemini ahora, ya sea con la búsqueda o el correo electrónico, o como parte de tu proceso de codificación? ¿Las respuestas de Richard te ayudaron a entender más sobre la perspectiva de Google sobre la IA? Cuéntanos en los comentarios a continuación. Puedes seguir mis actualizaciones diarias del proyecto en las redes sociales. 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