CIOs evalúan el riesgo y la recompensa de la IA generativa para ingenieros de software

Los CIO evalúan el riesgo y la recompensa de la inteligencia artificial generativa para los ingenieros de software

Codificación en oleadas

Existe una enorme expectativa sobre el impacto potencial de las herramientas de inteligencia artificial generativa en el desarrollo de software e ingeniería.

Algunos expertos creen que estas herramientas pueden mejorar enormemente la productividad al reducir las tareas repetitivas que ralentizan a los profesionales de IT.

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Otros expertos creen que el rápido avance de la inteligencia artificial generativa podría significar el fin del desarrollo de software y la ingeniería tal como la conocemos.

Característica especial

La intersección de la inteligencia artificial generativa y la ingeniería

El auge de la inteligencia artificial generativa puede aprovechar un gran potencial en el ámbito de la ingeniería. También puede presentar desafíos, ya que las empresas e ingenieros deben entender el impacto de la inteligencia artificial en sus roles, estrategias comerciales, datos, soluciones y desarrollo de productos. ¿Cómo será el futuro de la incorporación de la inteligencia artificial generativa en el mundo del software? ENBLE analiza todos los ángulos.

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Entonces, ¿cuál es la verdad?

Jarrod Phipps, CIO de la especialista en automóviles Holman, dice que es crucial tener una perspectiva clara.

Sí, las herramientas de inteligencia artificial generativa, como el ChatGPT de OpenAI y el GitHub Copilot, tienen el potencial de transformar las actividades laborales de desarrolladores e ingenieros.

Sin embargo, esta transformación no ocurrirá de la noche a la mañana. Además, estas herramientas de inteligencia artificial no funcionarán de manera aislada, sino que generarán beneficios como complemento de los profesionales de IT.

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“Yo lo llamo un exoesqueleto”, dice Phipps, quien habla con ENBLE sobre el impacto potencial de la inteligencia artificial generativa. “Te hace más fuerte, más rápido, más ágil. La forma en que la IA podría cubrir todos los aspectos de nuestro negocio es un exoesqueleto que hace que las personas sean mejores en lo que hacen. La inteligencia artificial generativa no es necesariamente una amenaza directa, es un complemento. Y queremos envolver un exoesqueleto alrededor de nuestros desarrolladores para que sean más eficientes en la escritura de código.”

Aunque algunos productos generativos ya pueden escribir código, Phipps no se centra en la capacidad de estas herramientas para proporcionar un enfoque integral del desarrollo de software.

“Me interesa cómo estas herramientas pueden ayudar a guiar el proceso de desarrollo, para que el desarrollador siga teniendo control total y cierto nivel de responsabilidad creativa”, dice.

Phipps afirma que la idea de un asistente personal para desarrolladores de software es algo “obvio” para la mayoría de las empresas.

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Por otro lado, dice que la idea de dejar que la IA escriba código por sí sola es simplemente inviable: “No creo que en algún momento la IA vaya a escribir todo nuestro código. De hecho, no veo que eso vaya a suceder.”

Mukul Agrawal, director de tecnología en Vistaprint, tiene una opinión similar: “Nunca pienses que la IA reemplazará a las personas. Algunas tareas podrían ser reemplazadas, pero no las personas.”

Agrawal explicó a ENBLE cómo él, al igual que todos los profesionales de IT en este momento, está tratando de entender lo que la inteligencia artificial significa para los desarrolladores e ingenieros.

“En mi opinión, la IA tendrá su propio espacio y algunas de las tareas mundanas desaparecerán”, dice. “Y luego nuestros equipos tendrán la oportunidad de enfocarse en trabajos de mayor valor.”

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Agrawal dice que las grandes organizaciones enfocadas en tecnología como Vistaprint eventualmente se beneficiarán del desarrollo y la ingeniería de software habilitados por IA, pero no aún, y la explicación se reduce a razones clave: costos y riesgos.

En cuanto a los costos, él dice que las empresas necesitarán ver un retorno de la inversión: “Tienes que pensar realmente en el valor a largo plazo de cualquier inversión en este espacio.”

En cuanto a los riesgos, Agrawal dice que Vistaprint debe tener cuidado con la privacidad de los datos.

“Dado que nuestro negocio tiene muchos secretos, nos preocupa, porque todo lo que se envía a ChatGPT se alimenta en un sistema público”, dice. “No puedes usar esas herramientas para tus secretos.”

Avivah Litan, destacada analista VP en Gartner, también reconoce que si bien la IA generativa podría llevar a aumentos de productividad en la generación de código, también existen desafíos significativos que deben superarse antes de que las herramientas puedan usarse en un contexto empresarial.

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“Tienes tres riesgos principales”, dice. “En primer lugar, tu código está lleno de errores, en segundo lugar, tu código está lleno de vulnerabilidades y errores de seguridad, y en tercer lugar, estás infringiendo el código con licencia de alguien.”

Litan le dijo a ENBLE en una entrevista que ahora es el momento para que los altos directivos comiencen a hablar con su personal sobre cómo la IA generativa podría ser aprovechada de manera segura a largo plazo.

“Las empresas deben dedicar tiempo a educar a su personal, incluidos sus desarrolladores, sobre las oportunidades y los riesgos”, dice.

Mientras que la mayoría de los directores de TI eligen mantener las herramientas de IA generativa alejadas de los entornos de producción, es posible que no falte mucho tiempo para que los profesionales de TI comiencen a utilizar la IA generativa para elementos dispares del proceso de desarrollo y diseño de software.

“El mensaje principal que tengo es poner al día a tu personal y dedicar los recursos a la capacitación, y luego aprovecharlo”, dice. “Es increíble lo que puedes hacer con la generación de código ahora. Podría construir toda una aplicación sin saber JavaScript ni cómo programar. Pero debes estar informado sobre todas las ventajas y desventajas, y eso no ocurre de la noche a la mañana.”

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Este es un sentimiento que resuena con Omer Grossman, CIO global de CyberArk. En una entrevista con ENBLE, sugiere que ahora es el momento de comenzar a explorar la IA generativa.

“Los líderes deben tomar decisiones”, dice. “Y enfatizo ese punto porque si no tomas decisiones porque tienes aversión al riesgo, te arriesgas a perderte oportunidades.”

Para los líderes empresariales que están pensando en cómo usar la IA generativa en áreas como desarrollo de software e ingeniería, Grossman sugiere una variedad de pasos. “Lo primero es asegurarse de establecer límites responsables que fomenten la innovación mientras la mantienes segura”, dice.

En CyberArk, Grossman ha establecido un marco y pautas que se ajustan a medida que surgen nuevos desafíos y oportunidades en IA.

“Decidí que promoveremos la innovación sin importar qué, pero lo haremos de manera responsable”, dice. Uno de los elementos clave de apoyo para este enfoque es un equipo interdisciplinario que se reúne quincenalmente para discutir nuevos desarrollos e implicaciones potenciales.

“Debes asegurarte de que este equipo no esté compuesto solo por expertos en tecnología, sino también por expertos legales, porque hay algunos riesgos nuevos que debes regular”, dice Grossman. “Tener una reunión quincenal garantiza que no tengas una acumulación grande y que respondas a las solicitudes de IA a medida que evolucionan.”

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Grossman dice que los proveedores de AI generativa seguirán sacando nuevos servicios y funciones, y los líderes empresariales deben desarrollar una estrategia que brinde a los profesionales en áreas clave, como desarrollo de software e ingeniería, la oportunidad de explorar las herramientas de manera segura.

“Cada vez que OpenAI o Microsoft sacan su próximo producto, recibimos muchas solicitudes; todos quieren experimentar”, dice. “Debes ser responsable de la educación de los empleados. Como ejecutivo, debes ser más ágil en tu forma de pensar y menos como una cascada. Y la AI generativa es un gran ejemplo de cómo ese enfoque puede dar buenos resultados.”