Los asistentes de codificación impulsados por IA han acumulado casi mil millones de dólares de financiación desde principios del año pasado, una señal de que la ingeniería de software se está convirtiendo en la primera “aplicación revolucionaria” para la inteligencia artificial generativa.
Empresas como Replit, Anysphere, Magic, Augment, Supermaven y Poolside AI recaudaron 433 millones de dólares solo este año, lo que eleva el total desde enero de 2023 a 906 millones de dólares, según Dealroom.
La prisa por invertir dinero en asistentes de codificación de IA es una indicación de que la programación informática es la primera función laboral que será transformada por la última ola de tecnología de IA.
“Hoy en día, la ingeniería de software y la codificación son las áreas más afectadas por la IA”, afirmó Hadi Partovi, director ejecutivo de la organización educativa sin fines de lucro Code.org y antiguo inversor y asesor de Silicon Valley para Airbnb, Uber, Dropbox y Facebook. “A esta altura, la ingeniería de software sin IA es un poco como escribir sin un procesador de textos”.
La creciente convicción en Silicon Valley sobre los beneficios de la codificación de IA contrasta con las preguntas de algunos inversores sobre los beneficios económicos de la IA generativa y los probables retornos de la inversión proyectada de un billón de dólares de las grandes tecnológicas en infraestructura informática para respaldar la tecnología en los próximos años.
Hannah Seal, socia de Index Ventures, que ha invertido en la startup Augment junto con Eric Schmidt y otros, dijo que era “mucho más fácil monetizar la IA si puedes integrar tu producto en un flujo de trabajo existente y hacer que el beneficio sea visible al instante”.
Para que las herramientas de IA ganen dinero, las preguntas para Seal son: “¿Cuál es el tiempo para generar valor y qué tan significativo es ese valor agregado?”, mientras que agregó que “con copilotos de codificación, la respuesta es muy clara”.
El entusiasmo por la IA ha impulsado a empresas emergentes y gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon, Meta y Google a competir por el dominio en un sector abarrotado, creando asistentes y agentes de IA que pueden escribir y editar código informático.
Un ejecutivo de la junta directiva de Code.org, que incluye a David Treadwell, director de comercio electrónico de Amazon, y Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft, le dijo recientemente a Partovi que su compañía dejaría de contratar personas que codificaran sin IA para fin de año, dijo.
“Cuanto más fácil [programming] “Cuanto más aumenta la demanda, más se vuelve, porque se puede construir mucha más tecnología”, agregó Partovi.
GitHub, propiedad de Microsoft, la plataforma de desarrollo de software más grande del mundo, fue una de las primeras en convertir un gran modelo de lenguaje (el software que sustenta ChatGPT, que puede generar texto, imágenes o código) en un asistente de codificación.
“Cuando usamos GPT-3, el primer modelo importante de OpenAI, nos dimos cuenta relativamente rápido de que era tan bueno escribiendo código que podíamos construir un producto en torno a él”, dijo Thomas Dohmke, director ejecutivo de GitHub, que fue adquirido por 7.500 millones de dólares por Microsoft en 2018.
El prototipo se convirtió en GitHub Copilot, un asistente de codificación de IA que se lanzó ampliamente en 2022 y tiene casi 2 millones de suscriptores de pago. “Ahora, el modelo escribe mejor código que el desarrollador promedio”, dijo Dohmke.
En abril, los ingresos de GitHub aumentaron un 45 por ciento año tras año y, según el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, su tasa de ingresos anuales fue de 2 mil millones de dólares a principios de este mes.
“Copilot representó más del 40 por ciento del crecimiento de los ingresos de GitHub este año y ya es un negocio más grande que todo GitHub cuando lo adquirimos”, dijo en una conferencia telefónica sobre ganancias el 30 de julio.
Más de 77.000 organizaciones, desde BBVA, FedEx y H&M hasta Infosys y Paytm, habían adoptado la herramienta de dos años de antigüedad, dijo Nadella, una cifra que mostró un aumento del 180 por ciento año tras año.
No obstante, los departamentos de TI de las grandes empresas aún mantienen algunas reservas en cuanto a las implicaciones de seguridad que supone el uso de herramientas de programación automatizadas para producir código de nivel de producción.
Sin embargo, Dohmke dijo que no esperaba que el código generado por IA se implementara sin controles y equilibrios manuales.
“En general, vemos ganancias de productividad de entre 20 y 35 por ciento en empresas que han reportado estadísticas internas”, dijo Dohmke, refiriéndose a clientes como el gigante latinoamericano de comercio electrónico Mercado Libre y el grupo de servicios profesionales Accenture.
Un análisis de McKinsey del año pasado descubrió que el impacto directo de la IA en la productividad de la ingeniería de software podría oscilar entre el 20 y el 45 por ciento del gasto anual actual en la función, con beneficios que incluyen la generación de borradores de código iniciales, la corrección de código y la refactorización.
“Al acelerar el proceso de codificación, la IA generativa podría impulsar las habilidades y capacidades necesarias en la ingeniería de software hacia el diseño de código y arquitectura”, afirmó McKinsey.
Los ingenieros de software dicen que ya han integrado asistentes de IA en su flujo de trabajo diario, y que esto ayuda no solo a ser más rápidos sino también más creativos.
“Personalmente, programo todos los días con GitHub Copilot, a menudo junto con ChatGPT”, dijo Marc Tuscher, científico de aprendizaje profundo y director de tecnología de Sereact, una empresa emergente alemana de robótica.
La herramienta de GitHub es más útil para “tareas repetitivas”, como interfaces de usuario y el back end de los productos, agregó, mientras que usa ChatGPT para ayudar con la resolución de problemas más abstractos.
“ChatGPT aportará algunas ideas clásicas, algunos artículos nuevos y luego podrás preguntarte: ‘¿Cómo se haría esto en Python?’ y producirá código”, dijo Tuscher. “Ambas herramientas son muy, muy interesantes”.
Si bien todos los programadores que conoce usan estos productos, y “cambian fundamentalmente la forma en que trabajamos”, Tuscher dijo que las herramientas no eran más que ayudantes poderosos, en lugar de reemplazos, para los codificadores.
“Ningún GenAI sabe sobre buena arquitectura de software o cómo montar sistemas”, añadió. “Eso es algo que todavía tenemos que pensar nosotros mismos”.