Los 5 Pilares que ha Generado la IA

Como he mencionado varias veces yo participo de la Comunidad del Doctor Javier Garzás llamada 233 Academy. Este domingo 26 de abril nos compartió un vídeo muy rupturista llamado “Los creadores de Agile lo admiten: la IA ha cambiado tu profesión para siempre” (https://youtu.be/9QHrMeIGL7U?si=uI5rqm8ctiU1zTZL). Me pareció muy valioso compartir los 5 pilares, que, a su juicio, se han creado a partir de la irrupción de la IA en el Desarrollo de Software. Los invito a conocerlos y reflexionar sobre ellos.

Fuente: imagen generada con Gemini PRO mediante el Prompt Usando una estética de Ciencia Ficción de los años cincuenta genera una imagen que represente este concepto: "Manifiesto Ágil de 2021".

Introducción: para celebrar los 25 años del Manifiesto Ágil se hizo una reunión donde los firmantes declaran el impacto de la IA en el desarrollo de software. En dicha oportunidad y con el agregado de 40 especialistas más, se hicieron declaraciones destacando el cambio de paradigma provocado por la IA.

Dentro de los comentarios donde se recoge el impacto de esta nueva tecnología se pueden destacar:

"El cambio actual está al nivel del salto que en su momento se dio en la profesión hacia los lenguajes de alto nivel" – Martin Fowler.

"Dejemos ya de programar, la IA lo hace más rápido y mejor; hay que centrarse en cosas que sí aportan verdadero valor" - Uncle Bob.

"El 90% de mis habilidades han pasado a valer cero, pero el 10% que me queda ha multiplicado su valor exponencialmente" - Kent Beck.

A partir de estos planteamientos y su experiencia profesional sobre el Desarrollo y los Equipos Ágiles, Javier Garzás propone estos 5 Pilares que detallo a continuación:

1. Lenguaje natural como lenguaje de programación: Cualquiera puede crear software usando lenguaje natural. Personas no técnicas desarrollan aplicaciones operativas, democratizando y multiplicando la creación de pequeños desarrollos.

è Se está acelerando la creación de miles de pequeñas aplicaciones orientadas a resolver “pequeños” problemas de gestión y administrativos. Si bien la mayoría de estos programas tendrá un uso interno en las organizaciones su aporte será el aumento de la productividad de los equipos de trabajo.

Además, gran parte de estos desarrollos serán realizados por personas que no son Técnicos en Programación.

2. Equipos más pequeños y roles difusos: La IA asume tareas, reduciendo el tamaño de los equipos y sus ceremonias. Los roles tradicionales se fusionan hacia perfiles mucho más integrales.

è Se pueden eliminar ceremonias, tiempos de coordinación y va a aumentar la velocidad de distribución de la información.

Además, cada rol va a hacer y cumplir más actividades y responsabilidades.

3. Prototipos operativos reemplazan la documentación: Los extensos documentos de requisitos quedan obsoletos frente a prototipos funcionales creados en minutos. El "Discovery" visual e iterativo se vuelve fundamental.

è La documentación formal de requisitos va a disminuir debido a la creación de prototipos funcionales que los explican mejor.

Además, el “discovery” (descubrir lo que se necesita para generar valor a la organización) se transforma en una gran oportunidad para los profesionales que participen del desarrollo de soluciones.

4. Nueva relación con el código Legacy: La IA entiende, mantiene y reescribe sistemas antiguos. La obsesión humana por el código limpio ("Clean Code") pierde fuerza porque las máquinas lo interpretan.

è Se van a analizar estos sistemas antiguos, creados con lenguajes ya poco conocidos, mediante IA de tipo LLM con RAG para entender y modificar la lógica del código.

Además, el uso de software que permite encontrar deudas técnicas (como Sonar Cloud) empieza a perder protagonismo.

5. Testing automatizado por IA (Tercer Carril): Generar código rápidamente exige pruebas veloces. El testing manual es un cuello de botella; hoy requerimos agentes de IA validando y testeando a otra IA.

è Buscar nuevas técnicas para asegurar que el código generado por la IA se mantenga dentro de lo que se pide, pero sin tener que enfocarse en que las personas entiendan el código.

Además, se habla del “tercer carril” para evitar que el proceso de Testing se transforme en un “cuello de botella”. ¿Cómo? A través de IA que controlen a las que construyan el software. Obviamente esta IA debe ser controlada/gestionada por una persona que sea responsable.

Entonces … ¿qué pasa con nosotros? ¿Nos va a reemplazar la IA?

Bueno, aparentemente no. Aquí aparece la “Paradoja de Jevons” es decir que “Cuando una innovación reduce el costo y aumenta la eficiencia de un recurso, su consumo no disminuye ... sino que se dispara exponencialmente. De la misma manera que la fotografía digital gratuita democratizó y multiplicó la creación visual, la automatización del desarrollo de software democratizará y catapultará la producción de código, construiremos más software en los próximos años que en toda la historia de la humanidad combinada, resolviendo millones de problemas que antes no tenían presupuesto”.

Por lo tanto, la pregunta no es si la IA nos va a quitar el trabajo, sino “Cuál es el rol que queremos cumplir en esta nueva etapa de construcción de soluciones”.

Algunas preguntas interesantes.

A raíz de este análisis es posible generar una lista de preguntas que nos permiten seguir avanzando en esta nueva etapa del desarrollo de software apoyado por la IA. Entre estas se pueden listar las siguientes:

1. En la Dimensión Ética y Social: Al democratizar la creación de software, ¿quién lo controlará? ¿Y las implicaciones éticas del código autogenerado? Una mención, aunque sea breve, sobre los desafíos humanos de esta transición añadiría profundidad sin perder claridad.

2. La Paradoja de la Calidad y la Seguridad: Al priorizar la velocidad y el volumen de producción mediante la automatización, ¿cómo garantizamos la integridad, seguridad y calidad del software resultante? ¿Estamos creando una 'deuda técnica' masiva y automatizada que será inmanejable en el futuro?

3. El Impacto en el Talento Humano: Si la automatización asume la generación de código, ¿cuál será el rol de los desarrolladores humanos? ¿Pasarán de ser creadores a ser meros auditores y gestores de sistemas, y cómo afectará esto a la formación y la identidad profesional del sector tecnológico?

¿Qué les parece? ¿Les hace sentido?

Por favor compartan sus opiniones y puntos de vista en los comentarios.

Saludos cordiales.

Profesor Gerardo Cerda Neumann 

Editor del Blog.

Por último: les comparto una presentación de resumen de los temas generada usando NotebookLM. De esta manera les será más simple compartir y presentar estos valiosos 5 Pilares.