Desmitificando la Inteligencia Artificial: Historia, usos y riesgos

La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una idea futurista para convertirse en una herramienta indispensable. Sin embargo, muchos aún desconocen lo que realmente hay detrás de ella e, incluso, cómo aprovecharla al máximo. En este episodio de Codurance Talks, hablamos con Jaume Barrios, Software Engineer en Cuatroochenta, para hacer un recorrido por la intrigante historia de la Inteligencia Artificial. Exploramos sus aplicaciones más útiles, cómo ha revolucionado la industria del desarrollo de software, y discutimos sus limitaciones, recordando que, como cualquier tecnología, también tiene sus desafíos.

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Inicios de la Inteligencia Artificial

Aunque la Inteligencia Artificial (IA) parece estar en su auge en los últimos años con la llegada de modelos como ChatGPT, la realidad es que este campo tiene una larga historia que se remonta a mediados del siglo XX. Barrios nos cuenta que los primeros conceptos de IA realmente surgieron en la década de 1940, en paralelo con el desarrollo de la informática moderna.

Uno de los pioneros en este campo fue el matemático y criptógrafo Alan Turing, mejor conocido por su famoso Test de Turing, una prueba diseñada para medir la capacidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente que sea indistinguible del de un ser humano. En términos simples, si un humano no lograba diferenciar si estaba hablando con una máquina o con una persona, esa máquina habría pasado el Test de Turing. Aunque este test en su momento generó debates en la comunidad científica sobre su validez, sentó las bases de la Inteligencia Artificial y los chatbots que hoy conocemos.

El nacimiento de ChatGPT

Aunque estos conceptos han estado presentes durante décadas y forman parte de nuestra vida diaria desde hace años (como los algoritmos de recomendación personalizada en plataformas como YouTube o Spotify), su percepción ha cambiado drásticamente con la llegada de las nuevas generaciones de Inteligencia Artificial.

El gran salto fue dado específicamente con la llegada de modelos como ChatGPT, basado en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Este avance en IA se debe en gran medida a los transformers, un tipo de red neuronal introducida por Google en 2017 en su investigación titulada "Attention is All You Need". Los transformers permitieron una escalabilidad sin precedentes en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), lo que abrió la puerta a la creación de modelos cada vez más avanzados que destacaban por su capacidad de generar texto coherente y realizar tareas complejas.

El primer modelo de GPT fue lanzado por OpenAI en 2018, pero fue con GPT-2 y más tarde GPT-3 que se empezó a evidenciar el verdadero potencial de esta tecnología. GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, mostró una capacidad impresionante para generar texto coherente y relevante en una amplia gama de temas, desde resúmenes hasta traducciones, y más.

ChatGPT es el resultado de este progreso, lanzado en 2022 con una versión mejorada de GPT-3.5. Cómo ya sabemos, este modelo no solo puede generar texto, sino que también se ha entrenado para mantener conversaciones naturales y continuas con los usuarios. Esto se logró mediante un proceso llamado aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). En este proceso, miles de personas interactuaron con el modelo, evaluando sus respuestas y permitiendo que ChatGPT ajustará su capacidad para generar respuestas más contextuales y naturales, estableciendo el formato de prompt > respuesta.

Conoce más detalles sobre la historia de ChatGPT viendo el vídeo entero:

Impacto de la Inteligencia Artificial en el desarrollo de software

El código es, en esencia, texto estructurado, y dado que la Inteligencia Artificial había demostrado su eficacia en la generación de lenguaje natural, era solo cuestión de tiempo antes de que se aplicará al código fuente y se crearán herramientas capaces de generar y completar código automáticamente.

Github Copilot

Uno de los ejemplos más destacados de la integración de IA en el desarrollo de software es GitHub Copilot, un asistente de código basado en modelos generativos. Como su nombre sugiere, Copilot actúa como un "copiloto" para los programadores, sugiriendo líneas de código, funciones completas y soluciones en función del contexto. Por ejemplo, al crear una función para validar correos electrónicos, Copilot puede ofrecer la expresión regular o incluso generar toda la función, acelerando el proceso de codificación. Esto no solo aumenta tu productividad como developer, reduciendo tareas repetitivas, sino que también facilita el aprendizaje, especialmente para programadores con menos experiencia.

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Tendencias y otros posibles usos

Además de la generación de código, la IA podría ayudar en otras áreas del desarrollo:

1. Refactorización automática y modernización de código: la Inteligencia Artificial podría analizar bases de código existentes y sugerir mejoras o actualizaciones. Esto es especialmente útil para optimizar proyectos legacy, actualizando librerías y sugiriendo implementaciones más eficientes o seguras.
2. Mejora en la comprensión y documentación de código: la IA puede generar descripciones detalladas y mapear la estructura de código, ayudando a los desarrolladores a comprender mejor nuevos proyectos o código desconocido.
3. Generación de infraestructura como código: la IA podría ayudar en la creación de scripts para desplegar infraestructuras completas en la nube. Por ejemplo, puede generar scripts de Terraform o CloudFormation personalizados según los requisitos del entorno, y, en un futuro, automatizar despliegues creando pipelines de CI/CD optimizados para las necesidades específicas del proyecto.

En este sentido, la integración de la IA en el desarrollo de software no solo estaría transformando la manera en que programamos, sino que abre un futuro donde la automatización, optimización y comprensión del código serán más accesibles y eficientes que nunca.

La Inteligencia Artificial no es perfecta. A pesar de los avances, la IA en desarrollo de software sigue enfrentando limitaciones. Uno de sus principales desafíos es la alucinación de datos, donde la IA genera información incorrecta o inventada. Para mitigar este problema, se están desarrollando tecnologías como RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combinan IA con búsquedas en bases de datos o la web, para mejorar la precisión de las respuestas.

Ahora, en el ámbito del desarrollo de software, la IA es útil para generar código en casos simples, pero puede fallar en contextos más complejos. Sin mencionar que existe el riesgo de que la IA reproduzca código de baja calidad encontrado en internet, lo que podría introducir malas prácticas y perjudicar la calidad del código. Adicionalmente, al estar entrenada en código público, podría sugerir fragmentos con vulnerabilidades o licencias incompatibles, requiriendo precaución al usarlos.

Por este motivo, la supervisión humana sigue siendo fundamental. Los equipos de desarrollo deben revisar y testear el código generado para asegurarse de que cumpla con los estándares necesarios de calidad y evitar posibles vulnerabilidades.

Conclusión

Aunque la Inteligencia Artificial pueda parecer un fenómeno reciente, lleva años integrándose en nuestra vida cotidiana. El cambio disruptivo se dió con la llegada de los modelos generativos, que no solo están revolucionando el desarrollo de software, sino también diversas industrias, potenciando nuestra productividad y eficiencia. Sin embargo, aunque pueda parecer casi mágico, es esencial mantener un enfoque activo y crítico para asegurar su implementación con los más altos estándares de calidad, seguridad y ética.

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