:format(webp)/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/25362061/STK_414_AI_CHATBOT_R2_CVirginia_D.jpg?w=150&resize=150,150&ssl=1 "Computadora de escritorio antigua con monitor CRT, teclado y ratón sobre un fondo de color naranja con patrones de código binario en rojo. En la pantalla de la computadora se muestra un dibujo de un cerebro en color blanco sobre fondo azul, simbolizando la inteligencia artificial o la tecnología de aprendizaje automático.")
Google ha revelado que más de una cuarta parte del nuevo código de sus productos está siendo generado por inteligencia artificial (IA), bajo la supervisión de programadores humanos. Durante la presentación de los resultados del tercer trimestre de 2024, Sundar Pichai, CEO de Google, señaló que el uso de IA para generar código está mejorando la productividad y eficiencia de sus desarrolladores. Según Pichai, este enfoque permite que los ingenieros puedan trabajar de forma más rápida y con mayores capacidades.
Sin embargo, Google no es la única compañía en adoptar estas herramientas de IA en sus procesos de desarrollo. De acuerdo con la Encuesta de Desarrolladores 2024 de Stack Overflow, un 76% de los desarrolladores ya utilizan o planean implementar herramientas de IA en su trabajo. Además, una encuesta de GitHub de 2023 mostró que el 92% de los programadores en Estados Unidos recurren a herramientas de IA tanto en entornos laborales como personales.
La popularización de la asistencia de IA en el desarrollo de software comenzó en 2021 con GitHub Copilot, impulsado por el modelo Codex de OpenAI, que permitía a los desarrolladores generar y continuar código desde indicaciones en inglés. Desde entonces, la oferta de herramientas de código asistido por IA ha crecido rápidamente con soluciones de empresas como Anthropic, Meta, Google, OpenAI y Replit. GitHub Copilot también ha ampliado sus capacidades; recientemente anunció que los desarrolladores pueden elegir modelos de otras empresas, como Claude 3.5 de Anthropic y Gemini 1.5 Pro de Google.
A pesar de sus beneficios, el uso de IA para el desarrollo de software ha suscitado críticas y preocupaciones sobre la posibilidad de generar código defectuoso y con errores difíciles de detectar. Un estudio de 2023 de la Universidad de Stanford encontró que los programadores que usaban asistentes de código con IA tendían a introducir más errores, aunque paradójicamente creían que su código era más seguro. Talia Ringer, profesora en la Universidad de Illinois, enfatizó que el uso de IA en programación implica tanto beneficios como riesgos, y que «más código no siempre significa mejor código».
Esta tensión recuerda a otros momentos controvertidos en la historia del desarrollo de software. Cambios como el paso del lenguaje ensamblador a lenguajes de alto nivel y la adopción de la programación orientada a objetos en la década de 1990 generaron críticas similares. Según el ex vicepresidente de Microsoft, Steven Sinofsky, los temores actuales sobre la IA repiten debates históricos sobre la pérdida de control y la degradación de habilidades que acompañaron la adopción de nuevas herramientas en generaciones anteriores.
Aunque el potencial de la IA para transformar el desarrollo de software es innegable, la supervisión humana sigue siendo esencial para asegurar la calidad y funcionalidad del código. Pichai enfatizó que los ingenieros en Google revisan y validan el código generado por IA antes de integrarlo. Este equilibrio entre IA y supervisión humana parece ser, por ahora, la fórmula más efectiva, en la que la IA acelera el trabajo de los programadores sin reemplazar sus habilidades ni su experiencia.
