En el mundo del desarrollo del software se están produciendo dos grandes cambios. Desde el lanzamiento de ChatGPT, en 2022, las empresas han estado buscando maneras de utilizar la inteligencia artificial generativa (IA). La mayoría de los esfuerzos han dado pocos resultados, pero una excepción es la programación. Las encuestas sugieren que los desarrolladores de todo el mundo encuentran tan útil la IA generativa que en la actualidad cerca del 40% ya la están utilizando.
La profesión también está cambiando de otra manera. Una proporción creciente de los ingenieros del mundo proviene de mercados emergentes. No hay una definición estándar de un desarrollador, pero una forma de evaluar su alcance es mirar el número de usuarios de GitHub, una plataforma popular para almacenar y compartir código. En 2020, el número de usuarios que vivían en países más pobres superó al de los del mundo rico. Según la misma medida, en los próximos años se espera que India supere a Estados Unidos como la mayor reserva de talento en programación del mundo.
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Estos cambios son significativos porque el talento en software es altamente valorado. Los salarios son altos. El sueldo promedio de un desarrollador en América está en el 5% más alto de todas las ocupaciones, lo que significa que los programadores pueden ganar más que los ingenieros nucleares. Las grandes empresas tecnológicas los necesitan para hacer que sus plataformas sean más atractivas; los líderes de empresas no tecnológicas quieren cada vez más programadores para ayudar en los esfuerzos de digitalización que, esperan, mejorarán la productividad y aumentarán la atracción de sus productos para los consumidores. El futuro parece ser uno con más programadores, más productivos y con software más barato.
Las nuevas tecnologías a menudo han ayudado a los desarrolladores; por ejemplo, internet acabó con la tarea que consumía tiempo de responder preguntas utilizando libros de texto. La IA generativa parece ser un salto aún mayor. Una razón por la que puede ser especialmente útil para los desarrolladores es la disponibilidad de datos. Los foros online, como Stack Overflow, contienen enormes archivos de preguntas hechas y respondidas por programadores. Las respuestas a menudo se califican, lo que ayuda a los modelos de IA a aprender qué es útil y qué no. La programación también está llena de bucles de retroalimentación y pruebas que verifican si el software funciona correctamente, señala Nathan Benaich, de la firma de capital de riesgo Air Street Capital. Los modelos de IA pueden usar esta retroalimentación para aprender y mejorar.
Explosión de herramientas
La consecuencia ha sido una explosión de nuevas herramientas para ayudar a los programadores. PitchBook, un proveedor de datos, rastrea unas 250 startups que las fabrican. Las grandes empresas tecnológicas están liderando la iniciativa. En junio de 2022, GitHub, que es propiedad de Microsoft, lanzó Copilot. Al igual que muchas herramientas, puede generar líneas de código. Alrededor de 2 millones de personas pagan por una suscripción, incluidos empleados del 90% de las empresas de Fortune 100. En 2023, Alphabet (la empresa matriz de Google) y Meta (la matriz de Facebook) lanzaron competidores. Este año, Amazon y Apple siguieron el mismo camino. Muchas empresas también han construido herramientas de codificación basadas en IA para uso interno.
Sin embargo, la utilidad de la IA aún es algo limitada. Cuando la consultora Evans Data preguntó a los programadores cuánto tiempo tiende a ahorrar la tecnología, la respuesta más popular, dada por el 35% de los encuestados, fue entre el 10% y el 20%. Parte de esto proviene de generar código simple de “plantilla”, pero las herramientas no son perfectas. Un estudio de la desarrolladora de software GitClear encontró que en el último año la calidad del código ha disminuido. Sospecha que el uso de modelos de IA es el culpable. Una encuesta de la empresa de ciberseguridad Synk encontró que más de la mitad de las organizaciones dijeron haber descubierto problemas de seguridad con código generado por IA deficiente. Y la IA aún no puede abordar los problemas de programación más complejos.
La próxima generación de herramientas debería ser mejor. En junio, Anthropic, una startup de IA, lanzó su modelo más nuevo, Claude 3.5 Sonnet, que es mejor que sus predecesores en, entre otras cosas, a la hora de codificar. El 12 de septiembre, OpenAI, el creador de ChatGPT, lanzó una versión de su último modelo, o1, afirmando que “destaca en generar y depurar código complejo con precisión”.
Flexibilidad
Las herramientas de IA pueden ayudar cada vez más con otras tareas mundanas (“trabajo tedioso” en el argot de los programadores), como escribir notas sobre lo que hace el código o diseñar pruebas para asegurarse de que el código no fallará. Escribir código es solo una parte del trabajo de un ingeniero de software, que representa alrededor del 40% de su tiempo, según la consultora Bain. Las herramientas también podrían ayudar a los programadores a ser más flexibles al cambiar más rápidamente entre lenguajes de codificación, lo que les permite aplicar sus habilidades a diferentes situaciones más fácilmente. Euro Beinat de Prosus, una firma de inversión, dice que ha visto a ingenieros pasar de un lenguaje a otro en una semana en lugar de tres meses. Amazon dijo recientemente que ahorró US$260 millones al convertir miles de aplicaciones de un tipo de código a otro utilizando IA.
La nueva flexibilidad se extiende a diferentes tipos de programación. Una pequeña aplicación que anteriormente requería un equipo de seis personas trabajando en diferentes partes del programa, como la interfaz de usuario o la parte de “plomería” del software, ahora puede ser desarrollada por menos personas. Jennifer Li, de Andreessen Horowitz, una gran firma de capital de riesgo, dice que está viendo más startups con menos personal, ya que los programadores pueden asumir más fácilmente muchas tareas diferentes. Muchos gerentes de IT dicen que la capacitación de desarrolladores recién contratados sobre las peculiaridades del software de su empresa está siendo más rápida también.
Mucho de esto parece dar a los ingenieros inexpertos una ventaja. Podrán realizar tareas más complejas más rápidamente y parte del trabajo que solían hacer puede ser asumido por legos. Una tendencia creciente hacia plataformas de “bajo código y sin código”, que permiten a cualquiera escribir software, también se verá impulsada por la IA. El Banco do Brasil ha estado utilizando un sistema así para permitir que los empleados desarrollen cientos de aplicaciones, como las que facilitan la ayuda a los clientes que buscan productos de seguros.
Otro resultado de la transformación en la codificación es que los desarrolladores junior en países ricos enfrentarán una competencia más aguda desde el extranjero. Según Evans Data, entre 2023 y 2029 se espera que el número de programadores informáticos en la región de Asia-Pacífico y América Latina aumente un 21% y un 17% respectivamente, en comparación con el 13% en América del Norte y el 9% en Europa. El desequilibrio significa que es probable que continúe un auge en la externalización y subcontratación. La consultora Everest estima que alrededor de la mitad de todos los gastos en IT se subcontratan, incluida gran parte del desarrollo de software. Otras empresas que han mantenido sus servicios de tecnología internos han establecido sus propias sucursales en el extranjero para aprovechar los menores costos salariales. India es la potencia mundial en este ámbito. En 2023, las exportaciones de software y servicios relacionados ascendieron a US$193.000 millones, con la mitad destinada a América.
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Esto ayuda a las empresas a controlar costos. “Es una muy buena forma de escalar sin disparar los presupuestos”, dice Shashi Menon, que está a cargo de los esfuerzos digitales de la empresa de servicios petroleros Schlumberger. Aproximadamente la mitad de su equipo de ingeniería está basado en Beijing y Pune, India.
Las capacidades en el extranjero han estado creciendo en sofisticación. Algunas sucursales extranjeras ahora proporcionan software básico así como servicios de alto nivel. Sanjeev Jain de la firma india Wipro, dice que sus ingenieros ayudaron a construir Teams, el servicio de transmisión de video de Microsoft, así como a diseñar chips y software para “autos conectados”, que se comunican con otros servicios y dispositivos. La IA podría ayudar a las empresas en el extranjero a producir software más atractivo; el conocimiento de IA en sí también es algo que pueden vender. Infosys, otra firma india, dijo recientemente que había ganado un contrato de US$2000 millones por cinco años para suministrar servicios de IA y automatización a un cliente no revelado.
Descifrando el código
Lo que todo esto significa para los desarrolladores aún no está claro. Una visión es que la IA y la externalización están tomando los trabajos de los desarrolladores de software occidentales en masa. Eso parece poco probable. Se requiere una gran cantidad de conocimiento técnico para unir piezas de código y verificar que funcione.
Una visión más optimista es la de que las partes más aburridas de la creación de software serán realizadas por computadoras, mientras que el tiempo de un desarrollador se dedicará a problemas más complejos y valiosos. Esto puede estar más cerca de la verdad. Para los clientes, mientras tanto, las tendencias son bienvenidas. Los gerentes de IT han dicho durante mucho tiempo que sus jefes quieren cada vez más digitalización con presupuestos cada vez más ajustados. Gracias a la IA y la externalización, eso puede dejar de ser demasiado pedir. ©The Economist