La inteligencia artificial (IA) ha venido para quedarse, por lo que es necesario adaptarse a esta nueva ola tecnológica que permeabiliza en todos los sectores productivos y categorías profesionales. El desarrollador de software es uno de estos perfiles profesionales que debe evolucionar y aprender a utilizar esta tecnología. Sobre esta premisa ha arrancado el cuarto programa de Datalogia, espacio patrocinado por Cognizant, y en el que ha participado Fernando J. Muñoz-Costi, Head of Engineering Excellence en Banco Santander; Javier Escribano, Software Engineering Chapter Lead en Banco Santander; José Manuel Zafra, Cognizant Head of BFS&I Iberia; y Pablo Herrero, Head of Sales for Software and Platform Engineering en Cognizant.
El cuarto programa de Datalogia, espacio patrocinado por Cognizant, aborda cómo la introducción de la IA en el ciclo de vida de desarrollo de software plantea mejoras en el proceso (menos costes, mayor calidad y menos tiempo), pero también importante retos para el profesional del código que debe evolucionar y adaptarse a esta tecnología. Fernando J. Muñoz-Costi, Head of Engineering Excellence en Banco Santander; Javier Escribano, Software Engineering Chapter Lead en Banco Santander; José Manuel Zafra, Cognizant Head of BFS&I Iberia; y Pablo Herrero, Head of Sales for Software and Platform Engineering en Cognizant, han sido los expertos invitados a debatir sobre el tema.
Tal y como ha explica José Manuel Zafra, “los nuevos algoritmos pueden hacer que el proceso de desarrollo de software, que antes era largo y costoso, lleve menos tiempo, menos costes y sea más fiable”. Fernando Muñoz-Costi señala que “detrás de esta adopción siempre está la productividad que puede llegar hasta el 20%”. Pero conseguirlo, exige una mínima preparación que, en palabras de Javier Escribano, “casi nadie tiene. Estamos- prosigue- ante una tecnología tan abrumadora que hay que afinar mucho para que el tiempo y la respuesta que te da sean los adecuados”. En este sentido, propone “atomizar el proceso de desarrollo en tareas más pequeñas que luego pueden revisarse para que el resultado no sea tan abrumador”. Y es así, porque, según Pablo Herrero, “la IA está diseñada en base a un modelo de probabilidad”. “Cualquier LLM-apunta José Manuel Zafra- va a proporciona un 90% de exactitud con pocos recursos y bajos costes, pero alcanzar ese 10% restante puede ser 10 veces más caro que lo que le costó a la empresa obtener ese 90%”.
Mayor calidad y detección de errores, ventajas de la IA en el ciclo de vida del software
La introducción de la IA en el ciclo de vida de desarrollo del software replantea la forma de trabajar de las organizaciones. Escribano habla de que hoy en día, el 80% del código lo hace la IA y el que el 20% de tuning fino lo tiene que hacer el programador, aunque avisa de que “caminamos hacia un modelo en el que el 100% del código lo haga la IA siempre que el contexto y el prompting sean más completos”.
Por su parte, José Manuel Zafra destaca la capacidad de esta tecnología para acortar el tiempo de desarrollo y alargar el período de prueba lo que va a permitir “lanzar mejores productos, con menos fallos y con una mayor satisfacción para el cliente”. La IA también ha mostrado ser eficaz en la detección de incidencias. “Mientras que antes un humano tenía que pasar horas mirando y repasando código, ahora la IA es capaz de identificar rápidamente dónde está la incidencia”, afirma Fernando Muñoz-Costi.
La realidad es que, más allá de la expectación generada en torno a esta tecnología, el mundo del software debe adaptarse a esta nueva herramienta y los profesionales del sector serán valorados, de acuerdo con Pablo Herrero, “en base a su capacidad para aprender y seguir evolucionando con este nuevo modelo”.
