La IA no llegará a todos los empleos administrativos. Al menos no todavía

En enero, Perry Metzger, un programador informático que vive en las afueras de Boston, probó los límites de una tecnología de inteligencia artificial (IA) llamada Codex.

Desarrollado por OpenAI, creador de ChatGPT, Codex puede escribir código informático de forma muy similar a como los chatbots generan texto en inglés simple. Utilizando esta tecnología de IA, Metzger y su socio, otro programador experimentado, diseñaron un procesador de textos en línea similar a Google Docs o Microsoft Word.

Si él y su socio hubieran codificado por su cuenta, dijo Metzger, habrían necesitado al menos dos meses para desarrollar este complejo software. Con Codex, terminaron en dos días.

“Hay que vigilar de cerca lo que hace y asegurarse de que no cometa errores, además de crear formas de probar el código”, dijo Metzger, quien ha estado desarrollando software desde su adolescencia en la década de 1970. “Pero se puede avanzar a una velocidad inimaginable en el pasado”, agregó.

Codex forma parte de una nueva generación de generadores de código de IA que están transformando rápidamente la forma en que las personas crean software. Programadores experimentados como Metzger están sorprendidos por la potencia que han adquirido estos sistemas en los últimos meses tras una serie de mejoras de OpenAI y sus numerosos rivales, incluyendo startups como Anthropic y gigantes tecnológicos como Google.

“Yo solía programar y ellos me ayudaban con el trabajo”, dijo Metzger sobre tecnologías como Codex. “Ahora los superviso mientras trabajan”.

A principios de febrero, este fenómeno provocó una ola de ventas en Wall Street, ya que los inversores predijeron que los generadores de código perjudicarían a las empresas que habían pasado décadas desarrollando software sin la ayuda de la IA. En los días siguientes, muchos comenzaron a preocuparse de que este tipo de tecnología reemplazara rápidamente a los programadores en masa, y que sistemas similares pronto también suplantaran a otros trabajadores de oficina.

Pero aunque los generadores de código demuestran el creciente poder de la inteligencia artificial, requieren una supervisión exhaustiva, según entrevistas con más de 50 investigadores de IA, programadores experimentados, expertos en seguridad y otras personas que han creado, utilizado y examinado estas tecnologías en los últimos años.

Sistemas como Codex han facilitado la programación, pero no pueden igualar las numerosas habilidades de los programadores experimentados. Y cuando se les hace un mal uso, pueden complicar el diseño de software, ralentizarlo o incluso causar estragos en internet.

Estas herramientas han simplificado tanto el diseño de software que han captado la atención de personas sin experiencia en programación. En enero, el generador de código de Anthropic, Claude Code, se volvió viral: abogados, fotógrafos y directores de escuelas usaron indicaciones en inglés para crear aplicaciones que les ayudaban a organizar la ropa o a enviar mensajes de emergencia.

Pero una aplicación de lavandería personal es muy diferente del complejísimo software que impulsa a empresas y gobiernos. El software que envía mensajes de texto de emergencia es mucho más sencillo que las aplicaciones de internet, como Google Docs, LinkedIn y Uber, que sirven a miles de millones de personas en todo el mundo.

Desarrollar estas aplicaciones requiere la planificación, la guía y la experiencia de programadores como Metzger. Las aplicaciones más complejas no se pueden desarrollar sin los enormes equipos y los vastos recursos técnicos disponibles solo para las grandes empresas de software.

La mayoría de los expertos creen que los generadores de código reemplazarán a los programadores júnior actuales. Usar estas herramientas, dicen, es como delegar tareas a alguien que aún está aprendiendo.

Sin embargo, estos expertos discrepan sobre si estas herramientas perjudicarán significativamente el mercado general de programadores. Algunos, como Metzger, argumentan que los generadores de código ampliarán el mercado laboral a medida que los programadores y las empresas de software los utilicen para crear aplicaciones cada vez más complejas y potentes.

"Si eres un programador experto, tendrás más trabajo y encontrarás cosas más interesantes que hacer", dijo Grady Booch, ex científico jefe de ingeniería de software en IBM Research, quien es considerado un historiador del campo.

A finales de enero, un equipo de informáticos de la Universidad Carnegie Mellon publicó un estudio que examinaba el uso de generadores de código de IA por parte de programadores experimentados durante varios meses. Este estudio siguió a otro similar publicado en noviembre.

Ambos estudios descubrieron que si bien los generadores de código podrían acelerar el desarrollo de software en el corto plazo, también podrían degradar la calidad del código, lo que generalmente ralentiza los proyectos en el largo plazo.

“Hubo una aceleración significativa en la cantidad de código producido”, afirmó Bogdan Vasilescu, profesor de informática que ayudó a dirigir estos estudios. “Pero eso tuvo un precio”, dijo.

Los programadores informáticos llaman a esto "deuda técnica". Esto incluye vulnerabilidades de seguridad que pueden exponer las aplicaciones de software a ataques, permitiendo a los hackers robar datos personales almacenados y procesados ​​por estas aplicaciones.

El mes pasado, Matt Schlicht, tecnólogo del sur de California, lanzó Moltbook, una red social para agentes de IA. Para los entusiastas de la tecnología, demostró el poder de generadores de código como Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI.

Como demostró Schlicht, los generadores de código no se limitan a crear software. Pueden servir como "agentes de IA": asistentes digitales personales que pueden completar tareas utilizando aplicaciones de software existentes, como hojas de cálculo, calendarios en línea y servicios de correo electrónico. Por eso, muchos argumentan que la IA pronto reemplazará a más que solo programadores de bajo nivel.

Schlicht creó Moltbook con la ayuda de uno de estos bots de IA. Su red social solo estaba abierta a este nuevo tipo de bot. En cuestión de días, miles de bots conversaban entre sí sobre temas tan diversos, desde criptomonedas hasta la naturaleza de la consciencia. Pero los expertos en seguridad pronto descubrieron que una enorme vulnerabilidad había expuesto la información privada de miles de personas que ejecutaban estos bots en sus ordenadores personales.

Moltbook no solo demostró el poder de la IA. Sirvió como advertencia sobre cómo puede salir mal.

“Hay que volver atrás y mirar lo que se construyó con IA”, dijo Will Wilson, director ejecutivo de Antithesis, una empresa que prueba códigos informáticos para detectar errores y agujeros de seguridad.

Para muchos investigadores de IA y programadores informáticos, las fallas notables de la tecnología son solo temporales. Argumentan que la IA ha mejorado constantemente en los últimos años y seguirá mejorando a un ritmo acelerado.

Rechazan de plano estudios como los de Carnegie Mellon porque no analizaron los sistemas lanzados por Anthropic y OpenAI tan recientemente como este mes. Argumentan que los sistemas más recientes ya no suponen un obstáculo para el desarrollo de software y que, con el paso de los meses, la tecnología se encargará de cada vez más tareas que realizan los ingenieros humanos.

Si bien muchas personas predicen que la IA reemplazará a los programadores informáticos y a las empresas de software tradicionales, también reconocen que pronosticar el futuro es un asunto complicado.

“Hoy en día, si desarrollas un software importante y no entiendes qué hace la IA, te meterás en problemas muy, muy rápido”, dijo Metzger. “¿Seguirá siendo así dentro de tres años? ¿Dentro de cinco años? No lo sé”, concluyó.

*Cade Metz, columnista de The New York Times