Prakash Narayanan, experto en IA, pone fecha al fin de los programadores humanos: "Escribir código será un arte muerto en dos años"
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El desarrollo de software podría cambiar radicalmente: la IA generaría buena parte del código y los humanos pasarían a supervisar resultados y validar que los sistemas hacen exactamente lo que deben hacer.
Aprender a programar y escribir código es el núcleo del trabajo de los desarrolladores y la base sobre la que se han construido apps, sistemas operativos, plataformas web y buena parte de la tecnología que utilizamos cada día.
Sin embargo, esa realidad está empezando a cambiar a medida que las herramientas de inteligencia artificial son capaces de generar funciones completas, resolver errores y crear programas a partir de instrucciones escritas.
Así que lo que hasta hace poco requería horas de trabajo manual puede completarse ahora en cuestión de minutos con la ayuda de modelos especializados. Prakash Narayanan, experto en inteligencia artificial, ha lanzado una advertencia sobre esto.
Afirma que escribir código manualmente podría pasar a un segundo plano en apenas dos años, una afirmación que ha reavivado el debate sobre el futuro de la programación y el papel que tendrán los desarrolladores en la era de la IA.
Se acerca el final de la programación como la conocemos hoy
El argumento de Prakash está vinculado a la evolución de una disciplina conocida como verificación formal, una metodología que busca definir matemáticamente lo que debe hacer un programa antes de comprobar que el software cumple exactamente esas reglas.
Durante un debate en el que participaron Everett Hildenbrandt, director ejecutivo de Runtime Verification, y el profesor Grigore Roșu, se defendió que este tipo de técnicas podrían convertirse en una pieza esencial del desarrollo de software durante los próximos años.
En lugar de dedicar gran parte del tiempo a escribir código y posteriormente buscar errores, los desarrolladores definirían primero el comportamiento esperado del sistema.
Después, herramientas automatizadas e inteligencia artificial se encargarían de generar y comprobar el software necesario. Este será el procedimiento en un futuro muy cercano.
Uno de los ejemplos utilizados para apoyar esta visión procede del kernel de Linux. Según explicó Runtime Verification, un defecto relacionado con la gestión de identidades fue detectado durante la fase de creación de especificaciones y no durante la revisión tradicional del código.
Para los defensores, este episodio demuestra que definir correctamente lo que un sistema debe hacer puede ser tan importante como el propio código. También sostienen que muchos errores pueden descubrirse antes si el proceso comienza por las reglas y no por la implementación.
Esa visión encaja con la predicción de Narayanan, donde, si la IA es capaz de generar gran parte del código y las pruebas matemáticas verifican automáticamente que funciona como debe, la tarea de programar línea por línea perdería importancia progresivamente.
Considera que los profesionales dedicarán menos tiempo a escribir instrucciones manualmente y más a definir objetivos, supervisar sistemas automáticos y validar resultados.
Aun así, la predicción sigue siendo objeto de debate, ya que el propio avance de la inteligencia artificial ha generado innumerables pronósticos sobre la desaparición de determinadas tareas que todavía no se han cumplido.
Por ahora, a programación está entrando en una etapa en la que saber desarrollar software podría significar cada vez menos teclear código y cada vez más dirigir sistemas capaces de producirlo automáticamente.