La inteligencia artificial empuja a los programadores a cambiar el chip

Con años de conocimiento y experiencia, Fernando Rodríguez, cofundador y CLO de KeepCoding, centro de formación de alto rendimiento en programación y tecnología, comenta el contexto actual: «Uno de los sectores donde más aceptación han tenido los modelos de lenguaje (LLMs) es la programación: las empresas pagan por ellos, y los programadores son sus primeros usuarios y mejores clientes. Toda una paradoja: mientras los titulares anuncian que la IA acabará con los programadores, son precisamente ellos quienes más la abrazan... algo no encaja en esta narrativa catastrofista».

¿Cómo lo explica Rodríguez?: «Los LLMs han encontrado terreno fértil en programación por varias razones: entre ellas, hay una inmensa cantidad de código público de calidad para entrenar modelos (GitHub y compañía) y la programación profesional incluye infinidad de tareas repetitivas y poco gratificantes, que hasta ahora recaían sobre los juniors. Igual que en una cocina el chef no pela patatas, el programador sénior nunca quiso perder tiempo en esas labores». La siguiente cuestión es el factor diferencial: «La diferencia es que ahora existe una máquina capaz de hacer ese 'trabajo de pinche' con una eficiencia sorprendente. Una liberación para un programador sénior: menos necesidad de supervisar tareas básicas y más tiempo para lo que de verdad requiere criterio, experiencia y creatividad».

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Cesar Benavente, formado en KeepCoding, confirma esta ambivalencia: «La verdad es que ChatGPT y similares son una gran ayuda cuando programo, puedo usarlo cuando la documentación es demasiado amplia o demasiado técnica, otras veces lo uso para que me diga cómo enfocar un problema, pero he descubierto que muchas veces me da un código que no entiendo del todo y que el 'copia-pega' es un riesgo...».

¿Cómo afronta este riesgo?: «Mi mayor problema es cuando me da un código que, directamente, no funciona o no hace lo que le pido, o cuando lo complica innecesariamente... Más de una vez he tenido que empezar todo de nuevo, pero, realmente, acelera mucho mi aprendizaje tanto si acierta como si falla. Lo que no me queda claro es si me estoy haciendo adicto».

También sobre el terreno, Javier Rubio, portavoz del Colegio Profesional de Ingenieros Técnicos en Informática de la Comunidad de Madrid, indica: «Hay que tener en cuenta que el uso de estas herramientas requiere de una alta especialización, para realizar las preguntas correctas y para comprender sus respuestas y poder integrarlas en un sistema final. Para ello, es fundamental que los operadores de estas IAs tengan las credenciales profesionales adecuadas».

«Desde nuestro colectivo creemos que su uso supone una oportunidad para que nuestros profesionales tengan mejores perspectivas de futuro, especializándose en nichos antes inexistentes o poco desarrollados. Los ingenieros en Informática estudian una asignatura de fundamentos de IA en su plan de estudios desde hace decenas de años»

También desde las aulas, en este caso desde el ámbito universitario, Ángel Herranz, profesor/investigador de la Universidad Politécnica de Madrid y subdirector de Ordenación Académica de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, reflexiona sobre esta doble cara: «Ayuda, aunque estamos en fase explorativa, pero está claro que hay trabajo muy tedioso, repetitivo, que los LLM son capaces de hacer, lo que afecta más a los junior que a los sénior. Habrá un incremento de productividad, ante el que las empresas deben cumplir con su responsabilidad de encontrar nuevas vías de desarrollo del talento, de las personas. En este sentido yo considero (espero) que habrá más clientes, proyectos y aumento de ingresos que despidos».

El 'cibertorbellino IA' no solo afecta al alumnado y a los profesionales, sino a los encargados de formar a las próximas generaciones. «Hay que preocuparse y ocuparse (apunta Herranz), ya que nuestros alumnos de primero tienen peor rendimiento que un LLM cuando les pides un ejercicio. Nos esforzamos en hacerles ver la importancia de acostumbrarse a no descuidar la capacidad de aprender por sí mismos. Por ello, las universidades tendremos que modificar cómo enseñamos». Como 'background' que explica a su alumnado, recuerda el artículo científico 'No hay balas de plata-Esencia y accidentes en la ingeniería del software', escrito por Fred Brooks (nada menos que en 1986), en el que se refería al balance entre complejidades accidental y esencial, la primera la más 'automática' y la segunda, la que requiere una mayor 'comprensión' por la IA.

En el caso de Jacobo Garnacho, director de IA y Datos de IBM para IBM España, Portugal, Grecia e Israel, coincide en señalar cómo «la IA permite a los desarrolladores centrarse en diseñar soluciones o mejorar la experiencia de usuario en lugar de invertir horas en tareas repetitivas. Los resultados son claros: proyectos que se completan en menos tiempo, menos errores y la posibilidad de dar nueva vida a aplicaciones condenadas a quedarse obsoletas». Añade el riesgo de pensar que la IA puede hacer todo sola: «Si los equipos descuidan las bases de la programación, se corre el peligro de perder competencias esenciales. Además, el código generado por estas herramientas debe ser revisado y validado con rigor (la seguridad y la calidad no se pueden delegar)».

Desde IBM destacan cómo en algunos proyectos se ha llegado a reducir un 90% el tiempo para 'explicar' el código, o un 59% en documentación. Todo un cambio al que aportan herramientas como watsonx Code Assistant de IBM para modernizar aplicaciones antiguas (se ha logrado, en pruebas reales, transformar cerca del 80% de una aplicación empresarial compleja). Github Copilot, Codeium o CodeWhisperer, de Amazon, son otras aplicaciones en estos nuevos tiempos de tratamiento de la información, en los que un estudio de Microsoft Research sobre GitHub Copilot mostró que los desarrolladores con acceso a esa herramienta completaron una tarea concreta un 55,8% más rápido que quienes no la usaron.

Jordi Gómez, IS & EComm, senior manager en Ingram Micro, recuerda cómo «hay gurús tecnológicos, como el CEO de Nvidia, que anticipan que en el futuro no serán necesarios programadores (o al menos, conocer lenguajes actuales), ya que el rol de programador futuro únicamente tendrá que indicar a la IA hacer un programa, y lo hará en lenguaje natural, hablándoles». Gómez incide en la capacidad de despliegue de la IA «para generar código a partir de comentarios, o comentando/documentando código ya generado, ayudando en detección de errores... lo que potencia la productividad de programadores y hace que la empresa sea más ágil».

Ante esta ambivalencia ayuda/amenaza, Rodríguez concluye sobre la importancia del factor humano: «Los modelos no sustituyen ni al sénior ni al junior. Llegan lejos, sí, pero nunca más allá del 80%. El 20% restante (el que convierte un proyecto en un producto profesional por el que un cliente paga) sigue siendo terreno humano. De hecho, los LLMs han abierto un espacio nuevo: ahora, un aficionado puede desarrollar pequeños proyectos, o una pyme puede crear herramientas internas antes inviables. No estamos quitando trabajo a los programadores: estamos creando un mercado que antes no existía: el 'vibe coding' con LLMs cumple su función en la era del software distribuido y las aplicaciones web».

Item más: «Los programadores junior seguirán siendo necesarios para todo lo que los séniors no quieren hacer y que la IA aún no logra cubrir: revisar, corregir y dar contexto al código generado por máquinas. Habrá más presión, eso sí: ya no bastará con sobrevivir como junior. Quien no dé el salto rápido a sénior quedará fuera. Se acabó la época en que se podía cobrar muy bien siendo un mal programador». Se debe, por lo tanto, pensar en oportunidades más que en amenazas o condenas, en un código muy a tener en cuenta por empleados y empleadores: «La IA no sustituye al talento. Lo amplifica».