«Con las ventanas de contexto expandidas, las empresas pueden acelerar su desarrollo y depuración a escala», dijo Neil Shah, vicepresidente de investigación y socio de Counterpoint Research. «Con el tiempo, a medida que los modelos se vuelven más competentes en la generación, validación y refinación del código de calderas, la salida de calidad de grado empresarial sería la Estrella del Norte. Esto le da a la empresa a la empresa de tiempo a optimizar y al tiempo de comercialización». Estas ganancias de rendimiento también podrían cambiar la naturaleza misma del papel de un desarrollador, según Oishi Mazumder, analista senior de Everest Group. «La IA de contexto a largo plazo mueve el desarrollo de la asistencia fragmentaria a la colaboración holística, convirtiendo a los desarrolladores en orquestadores de código que dirigen los cambios de extremo a extremo en sistemas completos», dijo Mazumder. «Esta reestructuración permite que los equipos más pequeños y especializados entreguen proyectos a escala empresarial más rápido, con ganancias en la velocidad de incorporación, la calidad del código y el ritmo de entrega. El mayor cambio de personal será hacia los ingenieros y roles de gobernanza de AI-AI, a medida que las tareas de codificación repetitiva se moverán cada vez más a la IA».