Craig McNeile, profesor universitario de programación: "¿Qué pasará si los nuevos programadores dependen de la IA y si se les restringiera el acceso en el futuro debido a su alto coste?"
La inteligencia artificial puede ser un riesgo para los programadores en el futuro. El experto Craig McNeile advierte sobre la dependencia de los asistentes en los proyectos.
Los asistentes virtuales no solamente impactan en los trabajos de profesionales, sino también en universitarios que se preparan para el futuro.
Esto ya se ha discutido un montón de veces y se debe a que la inteligencia artificial generativa marca un punto de inflexión. Por eso la verdadera pregunta es: ¿está en riesgo el aprendizaje profundo de la programación? Al menos esta es la incógnita que plantea el profesor universitario experto en el tema, Craig McNeile.
Según comenta, el talento humano frente a los modelos del lenguaje es un tema delicado y por eso se ha vuelto una preocupación grande que los alumnos lleguen a depender demasiado de la IA para escribir código, ya que en el futuro podría convertirse en una verdadera limitación en cuanto a infraestructura.
Aprender a programar en la era de la automatización del código es un verdadero desafío, según McNeile
El uso de herramientas como ChatGPT o asistentes de código ha transformado la forma en la que se estudian diversas profesiones. Una de las más afectadas es el sector de la programación, pues las carreras de informática que requieren el aprendizaje de código están cambiando drásticamente.
¿Por qué? Debido a que con estos asistentes virtuales es posible generar fragmentos de código completo a partir de instrucciones en el lenguaje natural, la base que se aprende en las universidades o cursos parece que está quedando en el olvido.
Si bien esto ha reducido las barreras iniciales, acelera los procesos y mejora la motivación de los estudiantes, según McNeile, esta nueva facilidad plantea nuevos riesgos reales.
Desde el lenguaje ensamblador hasta Python, cada avance ha sido clave para simplificar el desarrollo de software, pero la programación no consiste solo en tener algo funcional, sino en comprender los conceptos de control, lógica algorítmica y resolución de problemas para prepararse adecuadamente ante los proyectos.
En efecto, es una perspectiva que da la mano con muchas otras opiniones de expertos, las cuales mencionan que el criterio, la supervisión y la manera de poder resolver los problemas que se presenten en las líneas son cruciales para no ser reemplazado.
¿Por qué una compañía querría algo que la IA ya puede hacer? Tu valor como profesional está en la especialidad y las habilidades, no en depender de un asistente virtual.
El especialista advierte que, si no pasas por el proceso de aprender desde cero a escribir programas, te pierdes de muchas cosas que seguro que van a ser fundamentales en el futuro.
Como ejemplo, alguien que solamente utiliza prompts al principio y no entiende de verdad cómo funciona el código, sea cual sea el lenguaje de programación, pierde la capacidad de interpretar, depurar y mejorar el código generado por IA.
Esta preocupación coincide con ideas clásicas de la ingeniería de software, como las expuestas por Frederick P. Brooks en su ensayo “No Silver Bullet”, donde sostiene que ninguna herramienta elimina por completo la complejidad del desarrollo.
A pesar de que la inteligencia artificial te ayuda en muchos puntos importantes, todavía cuenta con limitaciones e incluso para algunos es un problema porque se tiene que estar supervisando todo el tiempo para evitar las alucinaciones o incongruencias en la estructura.
En otras palabras, los asistentes virtuales como GitHub Copilot, Codex y otras plataformas similares son ideales como una ayuda para extender las habilidades y la velocidad en la que se trabaja, pero no un reemplazo completo de un proceso cognitivo de un desarrollador humano.
¿Qué pasa si la IA deja de ser accesible para los nuevos programadores?
Hoy en día hay demasiadas plataformas de IA que requieren grandes inversiones en infraestructura para mantener los modelos, además de un impresionante consumo energético y mantenimiento, cosa por la cual se está generando la crisis de memoria RAM y SSD.
El verdadero problema llegará cuando el acceso gratuito o asequible desaparezca. En un punto, puede que la obligación a pagar por funciones avanzadas o las limitaciones que se ponen en contextos educativos podría ser frustrante para aquellos estudiantes que ahora dependen de la IA para programar.
Según la UNESCO, McNeile se hace la pregunta: "¿qué pasaría si los estudiantes que han desarrollado sus habilidades con ayuda constante de IA pierden el acceso a estas herramientas?", pues lo más probable es que te encuentres con una base de conocimientos incompleta.
Al no poder valerse por sí mismos, cuando un sistema falle o la inteligencia artificial tenga algún problema, no podrán solucionar la situación.
Evidentemente, no se trata de rechazar por completo a los asistentes virtuales, sino de tener un enfoque equilibrado en la enseñanza. Mantener habilidades esenciales como la validación del código, pruebas de software y comprensión de algoritmos es lo más adecuado.
Tu desafío, como estudiante o profesional, es evitar la dependencia pasiva y emplear la IA solo para potenciar tus capacidades para tener verdaderos beneficios en el aprendizaje.