Podríamos decir que estamos viviendo el inicio de lo que está siendo la revolución digital con la inteligencia artificial generativa. Tanto personas individuales como empresas están utilizando esta tecnología e interactuando con ella, lo que está permitiendo que las máquinas puedan crear, diseñar, entender y generar soluciones y contenido con implicaciones significativas para industrias, compañías y clientes.
ChatGPT es uno de los ejemplos más claros acerca de este tema, ya que su lanzamiento alcanzó un hito desconocido hasta la fecha, convertirse en la aplicación con el crecimiento más rápido de la historia: más de un millón de usuarios en cinco días y cien millones en dos meses.
Pero, no solo existe ChatGPT, también hay otras alternativas como Bard, el bot conversacional de inteligencia artificial de Google específicamente diseñado para aplicaciones de diálogo y en respuesta al auge de ChatGPT de OpenAI, sobre todo implantado después de que Microsoft lo incluyera en su sistema.
Expertos en tecnología global, como es la empresa Softek, a pesar de que ChatGPT sea el caso más popular, tiene otros competidores. Dentro del mundo del desarrollo de software, la revolución de la inteligencia artificial está impulsando a las empresas a mejorar su productividad, agilidad y la calidad de sus servicios. Esto se debe a que la IA influye en diversos procesos vinculados al ciclo de desarrollo del software.
Como decíamos, no hay dudas de que la inteligencia artificial generativa está cambiando la forma de trabajo y la visión sobre la tecnología, como es el caso de la escritura de código. Este, permite generar código a partir de indicaciones, realizar pruebas y detectar fallos futuros, una ventaja para optimizar el tiempo y mejorar el trabajo.
Así pues, estas novedosas características simplifican la comunicación entre los desarrolladores y la inteligencia artificial, posibilitándoles plantear preguntas y solicitudes sobre la escritura de código de manera que se asemeja aún más a la interacción humana. Esto nos acerca cada vez más a la meta de lograr una Inteligencia Artificial General (IAG).
- Automatización de tareas: Esta ventaja aligera la carga de trabajo de los desarrolladores, permitiéndoles concentrarse en la estrategia. Detectar y corregir errores en las fases iniciales del desarrollo es crucial para prevenir la propagación de problemas que afecten la estabilidad del software. En este sentido, la IA generativa desempeñará un papel determinante al automatizar tareas y acelerar la velocidad a la que los equipos humanos pueden realizarlas.
- Optimización y corrección de código: La IA generativa no solo resulta útil durante la creación de nuevos proyectos, sino también para mejorar el rendimiento del código generado en proyectos ya finalizados. Los desarrolladores pueden aprovecharla para identificar y corregir cuellos de botella, reducir la complejidad algorítmica y mejorar la eficiencia general del código.
- Desarrollo ágil: Facilita entregas más rápidas de productos y proyectos. La automatización de tareas eleva la calidad de los productos, reduciendo la necesidad de hacer correcciones costosas en etapas avanzadas del ciclo de desarrollo. Estos modelos aprenden de ejemplos históricos de correcciones realizadas por humanos, agilizando así el proceso de corrección y permitiendo que incluso los menos experimentados se beneficien de las recomendaciones de la IA.
- Toma de decisiones informada: La IA generativa contribuye a tomar decisiones más acertadas en el diseño de algoritmos. Analiza el código existente, las características del sistema, los datos de rendimiento y las métricas relevantes. A través de este análisis, los modelos de IA pueden identificar patrones y tendencias que señalan áreas problemáticas y oportunidades de mejora. Posteriormente, la IA generativa propone soluciones alternativas y hace cambios automáticos en el código para optimizar su rendimiento.
- Productividad: La eficiencia aumenta con la IA generativa, permitiendo que los desarrolladores lleven a cabo su trabajo de manera más fluida. En términos generales, las compañías pueden ser más productivas y mejorar la eficacia de las tareas rutinarias y automatizables en el desarrollo. Esto posibilita liberar entre el 30% y el 50% del tiempo diario de un desarrollador, según el proyecto y el software en cuestión.
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