Las grandes tecnológicas quieren que la IA acabe con los programadores humanos, pero hay un problema que no pueden solucionar

La industria tecnológica lo tiene cada vez más claro: indemne vuelta 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 cíclope que ha anunciado planes similares: Meta, la firma de Mark Zuckerberg, además anunció el fin de los programadores hace unas semanas. Sin requisa, a pesar del interés de las grandes tecnológicas, existe un aspecto que la IA es incapaz de reemplazar.

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Como señala ARS Technicala depuración (además 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 ámbito y, por ello, empresas como Microsoft han buscado calmar la situación. Así, la firma norteamericana ha desarrollado una aparejo emplazamiento «debug-gym» que permite a los modelos de IA interactuar con herramientas de depuración realespero 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 comunicado innovador, los modelos actuales no comprenden cómo utilizar herramientas de depuración y, adicionalmente, siquiera están entrenados con datos adecuados para esa tarea específica. Por consiguiente, necesitan más entrenamiento enfocado en el comportamiento secuencial de resolución de erroresun aspecto que escasea en los datos actuales de entrenamiento. Así, aunque la inteligencia sintético es capaz de mejorar con el golpe a herramientas, aún se encuentra allá de igualar las virtudes de un programador humano hábil.

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 exploración reemplazar completamente a los humanos. Por ende, el próximo paso es crear modelos especializados en agenciárselas información relevante para corregir errores, así como apoyar un enfoque a corto plazo en el que la IA sirva como apoyo para dosificar tiempo. De hecho, varios estudios han demostrado los peligros de la IA a la hora de producir códigorazón por la que hay que tener cuidado con el efecto de esta tecnología.

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