Los modelos de inteligencia artificial no están listos para sustituir a los programadores en la depuración
La industria tecnológica lo tiene cada vez más claro: salvo giro radical de los acontecimientos, los programadores tienen los días contados. Un ejemplo de ello podría ser Microsoft, ya que la firma norteamericana defiende que la IA será capaz de sustituir a los programadores en un futuro cercano. De hecho, no es el único gigante que ha anunciado planes similares: Meta, la firma de Mark Zuckerberg, también anunció el fin de los programadores hace unas semanas. Sin embargo, a pesar del interés de las grandes tecnológicas, existe un aspecto que la IA es incapaz de reemplazar.
Como señala Ars Technica, la depuración (también conocida como debugging) es una parte crucial del trabajo de los programadores. Según indican varios informes, la IA sigue sin estar capacitada para ser competente en este área y, por ello, empresas como Microsoft han buscado paliar la situación. Así, la firma norteamericana ha desarrollado una herramienta llamada "debug-gym" que permite a los modelos de IA interactuar con herramientas de depuración reales, pero aún con esta opción los resultados son limitados: la mejor simulación solo alcanzó un éxito del 48,4%.
¿La IA sustituirá a los programadores?
Tal y como indica la noticia original, los modelos actuales no comprenden cómo utilizar herramientas de depuración y, además, tampoco están entrenados con datos adecuados para esa tarea específica. Por consiguiente, necesitan más entrenamiento enfocado en el comportamiento secuencial de resolución de errores, un aspecto que escasea en los datos actuales de entrenamiento. Así, aunque la inteligencia artificial es capaz de mejorar con el acceso a herramientas, aún se encuentra lejos de igualar las virtudes de un programador humano experto.
Como consecuencia directa de ello, el objetivo de debug-gym es fomentar la investigación para agentes de codificación más capaces, razón por la que no busca reemplazar completamente a los humanos. Por ende, el próximo paso es crear modelos especializados en buscar información relevante para corregir errores, así como apoyar un enfoque a corto plazo en el que la IA sirva como apoyo para ahorrar tiempo. De hecho, varios estudios han demostrado los peligros de la IA a la hora de generar código, razón por la que hay que tener cuidado con el alcance de esta tecnología.
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