{"id":5352,"date":"2023-05-23T18:48:52","date_gmt":"2023-05-23T23:48:52","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5352"},"modified":"2024-06-02T10:48:24","modified_gmt":"2024-06-02T15:48:24","slug":"uso-de-la-ai-generativa-para-la-codificacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/","title":{"rendered":"La experiencia de nuestro director de tecnolog\u00eda con la IA generativa para la codificaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Our-CTOs-Experience-Using-Generative-AI-for-Coding.png\" alt=\"\" width=\"6912\" height=\"3456\"><\/p>\n<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\" >La experiencia de nuestro director de tecnolog\u00eda con la IA generativa para la codificaci\u00f3n<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\" >Potencial y limitaciones de la IA generativa en la codificaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\" >El papel de GitHub Copilot y su impacto potencial<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\" >Inteligencia artificial generativa: la piedra Rosetta de hoy<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\" >La calidad de los datos de formaci\u00f3n: Un factor cr\u00edtico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/using-generative-ai-for-coding\/#Ushering_in_a_New_Era\" >Una nueva era<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Our_CTOs_Experience_Using_Generative_AI_for_Coding\"><\/span>La experiencia de nuestro director de tecnolog\u00eda con la IA generativa para la codificaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Evan Davis, nuestro Director T\u00e9cnico, ha aprovechado lo \u00faltimo en tecnolog\u00eda de IA para resolver problemas del mundo real. Recientemente habl\u00f3 de su experiencia con <a href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/que-es-la-ai-generativa\/\">IA generativa<\/a> por su trabajo de codificaci\u00f3n con el equipo de Skim AI, aportando algunas de sus ideas personales sobre las aplicaciones pr\u00e1cticas de la tecnolog\u00eda y sus posibles escollos. Con esta conversaci\u00f3n y el blog resultante, pretendemos ofrecer una visi\u00f3n interna de este entorno en r\u00e1pida evoluci\u00f3n y, en concreto, de por qu\u00e9 la codificaci\u00f3n nunca volver\u00e1 a ser lo mismo en esta era de la IA generativa f\u00e1cil de usar.  <\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-1-Generative-AI-and-Coding-With-Evan-Davis.png\" alt=\"\"><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Potential_and_Limitations_of_Generative_AI_in_Coding\"><\/span>Potencial y limitaciones de la IA generativa en la codificaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La IA generativa, un subconjunto de la inteligencia artificial, se centra en la creaci\u00f3n de nuevos contenidos, desde obras de arte hasta c\u00f3digo, mediante el aprendizaje a partir de ejemplos existentes. En la experiencia reciente de Evan con los mejores modelos de IA generativa, como ChatGPT-3.5, <a href=\"https:\/\/openai.com\/research\/gpt-4\">GPT-4<\/a>, <a href=\"https:\/\/github.com\/features\/copilot\">Github CoPilot<\/a>, <a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/codewhisperer\/\">Amazon CodeWhisperer<\/a>, <a href=\"https:\/\/bard.google.com\">Bard<\/a> y m\u00e1s, la tecnolog\u00eda ha demostrado ser un valioso aliado en las tareas de codificaci\u00f3n. Esta es una nota importante antes de entrar en algunas de sus limitaciones. En su estado actual, la IA generativa est\u00e1 teniendo un gran impacto en la codificaci\u00f3n, y seguir\u00e1 evolucionando y mejorando con el tiempo. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>Para quienes tengan conocimientos de programaci\u00f3n, la tecnolog\u00eda puede suponer una ventaja significativa, ya que puede encargarse de alrededor del 80% de la tarea y hacer que el proceso de depuraci\u00f3n sea m\u00e1s manejable. Esto coincide con los expertos del sector, que creen que la IA generativa revolucionar\u00e1 la forma en que abordamos la codificaci\u00f3n, acelerando el proceso y reduciendo los errores humanos.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-2-A-Head-Start.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnolog\u00eda emergente, la IA generativa no est\u00e1 exenta de limitaciones. En su experiencia personal, Evan observ\u00f3 que, en ocasiones, la tecnolog\u00eda generaba c\u00f3digo que carec\u00eda de l\u00f3gica, sobre todo con las bibliotecas menos comunes. La IA llamaba a funciones fantasma (funciones que no exist\u00edan en la biblioteca), lo que provocaba confusi\u00f3n y tiempo adicional para descifrar los resultados. Se trata de un problema conocido en este campo, y los investigadores siguen perfeccionando los algoritmos de IA para resolverlo.<\/p>\n<h2><\/h2>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Role_of_GitHub_Copilot_and_Its_Potential_Impact\"><\/span>El papel de GitHub Copilot y su impacto potencial<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan tambi\u00e9n comparti\u00f3 su experiencia con GitHub Copilot, un asistente de codificaci\u00f3n basado en IA que sugiere c\u00f3digo l\u00ednea por l\u00ednea. En su opini\u00f3n, es menos probable que se descarrile, ya que funciona dentro de los l\u00edmites del c\u00f3digo existente del usuario.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-3-GitHub-Copilot.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Desarrollado por GitHub y OpenAI, Copilot sugiere c\u00f3digo l\u00ednea por l\u00ednea bas\u00e1ndose en el contexto proporcionado por el usuario, por lo que es menos probable que produzca resultados err\u00f3neos.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>El pr\u00f3ximo lanzamiento de Copilot X, que integra GPT-4 en Visual Studio Code y cuenta con control por voz, supone un gran avance en este campo. Esta herramienta actuar\u00e1 como un asistente de codificaci\u00f3n activado por voz, lo que supone un paso importante hacia una mayor integraci\u00f3n de la IA en nuestros flujos de trabajo de codificaci\u00f3n, una tendencia que est\u00e1 ganando terreno en todo el sector tecnol\u00f3gico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative_AI_Todays_Rosetta_Stone\"><\/span>Inteligencia artificial generativa: la piedra Rosetta de hoy<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Durante la conversaci\u00f3n del equipo sobre la IA generativa, el Director General Greggory Elias traz\u00f3 una interesante analog\u00eda entre el c\u00f3digo generado por IA y la Piedra Rosetta, ilustrando las capacidades y limitaciones de la tecnolog\u00eda. Al igual que la Piedra de Rosetta serv\u00eda de mecanismo de traducci\u00f3n para las lenguas antiguas, la IA generativa puede considerarse un traductor para los lenguajes de codificaci\u00f3n. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-4-Todays-Rosetta-Stone.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>En el contexto de la codificaci\u00f3n, la IA generativa funciona como un traductor. Trabaja para comprender la sintaxis, las convenciones y los modismos de un lenguaje y recrearlos en otro. Va m\u00e1s all\u00e1 de una simple traducci\u00f3n palabra por palabra y trata de captar la intenci\u00f3n, la l\u00f3gica y la estructura del c\u00f3digo original.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Sin embargo, la precisi\u00f3n y eficacia de este proceso de traducci\u00f3n dependen en gran medida de la disponibilidad y riqueza del lenguaje de codificaci\u00f3n o biblioteca espec\u00edficos en los datos de entrenamiento de la IA. Por ejemplo, si la IA ha sido entrenada ampliamente en Python y Java, pero ha visto muy poco de un lenguaje menos com\u00fan como Erlang, puede tener dificultades para generar o traducir con precisi\u00f3n c\u00f3digo Erlang.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Quality_of_Training_Data_A_Critical_Factor\"><\/span>La calidad de los datos de formaci\u00f3n: Un factor cr\u00edtico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Evan tambi\u00e9n destac\u00f3 la importancia de la calidad de los datos de entrenamiento que alimentan los modelos de IA. En Internet abunda el c\u00f3digo de calidad variable, y garantizar que el modelo de IA se entrene con c\u00f3digo de alta calidad es un reto importante. Se ha observado que pueden producirse soluciones sub\u00f3ptimas: funcionan, pero son demasiado simplistas.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/230523-5-Quality-of-Training-Data.png\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Por ejemplo, pensemos en un modelo de IA generativa entrenado para ayudar a los usuarios a generar consultas SQL. En el pasado, elaborar la consulta SQL correcta requer\u00eda a\u00f1os de conocimientos especializados, pero ahora, con la ayuda de la IA generativa, cientos de miles de usuarios pueden conseguirlo en cuesti\u00f3n de segundos. Se trata de un avance monumental en la democratizaci\u00f3n del conocimiento y la capacidad. Este principio puede extenderse m\u00e1s all\u00e1 de SQL y llegar a herramientas m\u00e1s cotidianas, como Microsoft Excel, o incluso herramientas de Business Intelligence. Se puede ayudar a los usuarios a crear hojas de c\u00e1lculo, gr\u00e1ficos y cuadros de mando complejos con facilidad y precisi\u00f3n, algo que normalmente exigir\u00eda conocimientos y experiencia avanzados.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Sin embargo, si una biblioteca est\u00e1 mal documentada o los datos de entrenamiento de la IA no incluyen ejemplos completos de esa biblioteca, la IA puede producir un c\u00f3digo menos preciso o menos funcional. Esta idea es paralela a observaciones m\u00e1s generales realizadas por investigadores de IA: el rendimiento de un modelo de IA depende en gran medida de la riqueza, diversidad y calidad de los datos con los que se ha entrenado.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>En esencia, la IA generativa, al igual que los programadores humanos, trabaja mejor con lenguajes y bibliotecas con los que est\u00e1 m\u00e1s familiarizada. Esto subraya la importancia de contar con datos de entrenamiento exhaustivos y de alta calidad para el desarrollo de modelos de IA, adem\u00e1s de hacer hincapi\u00e9 en la importancia del entrenamiento y el perfeccionamiento continuos de la IA a medida que surgen nuevos lenguajes y evolucionan los ya existentes. En el gran esquema de las cosas, esto ayuda a mejorar continuamente la capacidad de la IA para ayudar a los usuarios en diversas tareas, mejorando su eficiencia y productividad.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ushering_in_a_New_Era\"><\/span>Una nueva era<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las experiencias de Evan con la IA generativa revelan una visi\u00f3n fascinante del inmenso potencial y de los retos inherentes a esta tecnolog\u00eda. A medida que el campo de la IA siga evolucionando, experiencias como estas guiar\u00e1n su desarrollo, garantizando que se convierta en una herramienta a\u00fan m\u00e1s eficaz para resolver problemas del mundo real.<\/p>\n<p>Los modelos generativos de IA, como ChatGPT, han empezado a reducir significativamente la necesidad de cientos de miles de horas de codificaci\u00f3n y a\u00f1os de especializaci\u00f3n dentro de las bibliotecas tanto para los programadores como para los usuarios finales. Esta transformaci\u00f3n representa un salto monumental en la accesibilidad y usabilidad de las aplicaciones de programaci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Un vistazo a las conclusiones de nuestro art\u00edculo \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/chatgpt-y-bard-suponen-un-peligro-para-los-programadores\/\">ChatGPT y Bard suponen un peligro para los programadores<\/a>\"subraya este punto. Ambos modelos de IA demostraron su capacidad para generar c\u00f3digo de forma eficaz, eliminando potencialmente incontables horas de esfuerzo humano de codificaci\u00f3n y ofreciendo resultados notables. A medida que estas tecnolog\u00edas sigan mejorando, podemos esperar un impacto a\u00fan mayor en la facilidad y rapidez de las tareas de programaci\u00f3n.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>La aparici\u00f3n y el desarrollo continuo de la IA generativa podr\u00edan marcar el comienzo de una nueva era en el mundo de la programaci\u00f3n, caracterizada por la aceleraci\u00f3n de la innovaci\u00f3n y la inclusi\u00f3n. Al reducir las barreras de entrada y simplificar el proceso de codificaci\u00f3n, estos modelos avanzados de IA prometen un futuro en el que la experiencia en codificaci\u00f3n ya no sea un requisito previo para crear soluciones digitales. Mientras navegamos por este apasionante futuro, debemos mantenernos al tanto de la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda y seguir aprovechando su potencial transformador.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Our CTO\u2019s Experience Using Generative AI for Coding Evan Davis, our CTO, has leveraged the latest in AI technology to solve real-world problems. He recently discussed his experiences using generative AI for coding work with the Skim AI team, providing some of his personal insights into the technology&#8217;s practical applications and potential pitfalls. 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