Únase a nosotros en Atlanta el 10 de abril y explore el panorama de la fuerza laboral de seguridad. Exploraremos la visión, los beneficios y los casos de uso de la IA para los equipos de seguridad. Solicite una invitación aquí. Como veterano de 20 años en la escritura de códigos y como director ejecutivo de una empresa que presta servicios a desarrolladores de software, tuve una reacción reflexivamente escéptica ante las primeras predicciones de que la IA generativa eventualmente haría obsoletas la mayoría de las habilidades de desarrollo de software. Si bien todavía soy algo escéptico, mi experiencia jugando con la generación de IA en mi trabajo diario de desarrollo me ha impulsado a abrir mi apertura a lo que creo que es posible. La IA cambiará el desarrollo de software de maneras bastante fundamentales, tanto para bien como para mal. Empecemos por lo positivo. El fin del trabajo pesado Los desarrolladores dedican una cantidad excesiva de tiempo a detalles como la sintaxis y la puntuación. Gran parte de esto puede (y debe) desaparecer. En lugar de leer detenidamente manuales o reunir fragmentos de intercambios de códigos, describirán el resultado deseado y obtendrán un código perfectamente formateado como respuesta. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) también pueden verificar el código existente para detectar errores tipográficos, de puntuación y otros detalles que vuelven locos a los desarrolladores. Reinventar marcos Los marcos de software como Spring, Express.js y Django han brindado un enorme impulso a la productividad al abstraer los aspectos mundanos del desarrollo de software, establecer pautas consistentes y proporcionar código preescrito para funciones comunes. La generación de IA mejorará su valor al crear código repetitivo, automatizar tareas repetitivas y sugerir optimizaciones de código. La IA también puede ayudar a personalizar los componentes del marco para un proyecto específico. Evento VB The AI ​​Impact Tour – Atlanta Continuando con nuestro recorrido, nos dirigimos a Atlanta para la parada del AI Impact Tour el 10 de abril. Este evento exclusivo al que solo se puede acceder por invitación, en asociación con Microsoft, incluirá debates sobre cómo la IA generativa está transformando la fuerza laboral de seguridad. El espacio es limitado, así que solicite una invitación hoy. Solicite una invitación El ascenso del generalista El valor comercial de muchos desarrolladores es su experiencia en un idioma en particular. El dominio de Python o Ruby no importará tanto cuando las máquinas puedan escupir código en cualquier idioma. De manera similar, las habilidades de backend especializadas, como las pruebas y la optimización de código, migrarán rápidamente a los modelos de IA de generación. Las habilidades más preciadas serán aquellas que las máquinas no hacen bien, como crear interfaces de usuario atractivas, traducir los requisitos del usuario en especificaciones e inventar nuevas formas de brindar soporte a los clientes. Los “poetas” del software, o personas que idean grandes ideas sobre lo que se puede lograr en código, serán los protagonistas. Se realizó una revolución en las pruebas Gen AI para las pruebas de software. El desarrollador escribe el código y el bot crea tantos scripts de prueba como desee. Una encuesta reciente de IDC encontró que los dos beneficios más esperados de la generación de IA, por un amplio margen, son la garantía de calidad del software y las pruebas de seguridad. Esto alterará la práctica de DevOps de integración/implementación continua y enviará a muchos especialistas en pruebas a buscar nuevas líneas de trabajo. Desarrollo ciudadano con esteroides La cosecha actual de herramientas de desarrollo con código bajo o sin código ya es buena, y la IA de generación las llevará al siguiente nivel. A pesar de toda su elegancia automatizada, el código bajo o sin código todavía requiere que las personas armen un flujo de trabajo en una pizarra antes de comprometerlo con el software. En el futuro, podrán darle al modelo un boceto dibujado a mano del flujo de trabajo deseado y recuperar el código necesario en segundos. Sin embargo, la IA no es una panacea. A pesar de lo prometedor que es, la IA gen. no debería verse como una panacea. Considere estas posibles desventajas. Riesgo de pruebas excesivas Debido a que los modelos pueden generar pruebas rápidamente, podríamos terminar con muchas más de las que necesitamos. El exceso de pruebas es un problema común en el desarrollo de software, particularmente en organizaciones que miden el desempeño por la cantidad de pruebas que genera un equipo. La ejecución de demasiadas pruebas duplicadas o innecesarias ralentiza los proyectos y crea cuellos de botella en etapas posteriores del proceso. Cuando la IA pueda recomendar cuándo eliminar las pruebas, veremos un gran desbloqueo de los desarrolladores; esa visión de la IA genérica me entusiasma para el futuro. Degradación de habilidades “Siempre elegiré a una persona perezosa para hacer un trabajo duro porque encontrará una manera fácil de hacerlo”, es una cita que a menudo se atribuye erróneamente a Bill Gates. Si bien el origen de la cita no está claro, el sentimiento es válido. Las personas perezosas encuentran atajos que evitan la necesidad de trabajar duro. Gen AI es una droga para desarrolladores perezosos. Puede conducir a la creación de código inflado, ineficiente y de bajo rendimiento. Puede estrangular la innovación que hace que los grandes desarrolladores sean tan valiosos. Recuerde que la IA genera código basado en patrones y datos existentes. Eso puede limitar el potencial innovador de los desarrolladores que tal vez no consideren soluciones más innovadoras. Déficit de confianza La Gen AI es tan buena como los datos utilizados para entrenar el modelo. Los datos de mala calidad, los atajos de capacitación y una ingeniería de rapidez deficiente pueden llevar a que el código generado por IA no cumpla con los estándares de calidad, tenga errores o no haga el trabajo. Eso puede hacer que una organización pierda la confianza en la calidad de la IA de generación y pierda sus numerosos beneficios. Ahora la pregunta sobre el dinero: ¿la IA hará que los desarrolladores de software queden obsoletos? Aunque algunos expertos que acaparan los titulares lo han sugerido, no existe ningún precedente histórico para tal conclusión. Los avances tecnológicos (desde lenguajes de alto nivel hasta orientación a objetos y marcos) han hecho que los desarrolladores sean más productivos, pero la demanda no ha hecho más que crecer. La generación de IA podría afectar el mercado de habilidades básicas de codificación de bajo nivel, pero el mayor impacto será hacer que toda la profesión ascienda en la cadena de valor para hacer lo que los LLM no hacen muy bien en este momento: innovar. Recuerde que los modelos de IA de generación se basan en lo que ya se sabe, no en lo que podría ser. No espero que una máquina diseñe una interfaz de usuario revolucionaria o que sueñe con un Uber en el corto plazo. Sin embargo, los desarrolladores no volverán a ver una transformación como ésta en sus carreras. En lugar de enfurecerse contra la máquina, como hice yo inicialmente, deberían seguir la ola. La perspectiva de acabar con gran parte del tedio de crear software debería entusiasmar a todos. El riesgo de que algunas funciones desaparezcan debería ser un incentivo para actuar. Siempre habrá una gran demanda de desarrolladores de alta calidad que traduzcan los requisitos empresariales en software elegante y eficaz. Haz que tu misión sea hacer avanzar tus habilidades en la pila. Keith Pitt es fundador y director ejecutivo de Buildkite. DataDecisionMakers ¡Bienvenido a la comunidad VentureBeat! DataDecisionMakers es el lugar donde los expertos, incluidos los técnicos que trabajan con datos, pueden compartir conocimientos e innovación relacionados con los datos. Si desea leer sobre ideas de vanguardia e información actualizada, mejores prácticas y el futuro de los datos y la tecnología de datos, únase a nosotros en DataDecisionMakers. ¡Incluso podrías considerar contribuir con un artículo propio! Leer más de DataDecisionMakers

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