Más de 3.000 desarrolladores de software de todo el mundo se reunieron en San Francisco el martes para descubrir qué pasará con el desarrollo de software en la era de la IA.
Se reunieron bajo los auspicios de AI Dev 26 x SF, una conferencia organizada por DeepLearning.AI de Andrew Ng.
Jonathan Heyne, director ejecutivo de DeepLearning.AI, planteó el problema: saber qué significará la ingeniería de software dentro de cinco años.
Spoiler: Nadie lo sabe, pero se habló mucho sobre la situación actual.
El cuello de botella en el desarrollo de software siempre ha sido escribir código, afirmó Heyne. Con la IA, «el cuello de botella es nuestra imaginación».
Eso, financiación y tiempo. Pero centrémonos en nuestra imaginación para mantener esa luz. En algún momento, incluso podríamos haber mencionado los límites legales, pero hasta ahora, los tribunales parecen contentos con el blanqueo del código de IA.
Anush Elangovan, vicepresidente corporativo de software de IA de AMD, subió al escenario para destacar su trabajo en ROCm, la pila de software abierto de AMD, para optimizar las cargas de trabajo de IA. Supervisó proyectos como HotSwap, que intercepta cargas de trabajo del kernel de GPU y redirige ISA en tiempo de ejecución; nuevo backend HIP nativo para llama.cpp; y el tokenizador IREE C de alto rendimiento.
Elangovan dijo que la industria de la tecnología de inteligencia artificial se está transformando mucho más rápido que las transiciones anteriores.
«La velocidad es el foso», dijo, supuestamente refiriéndose a un memorando de 2023 enviado a un empleado anónimo de Google sobre la falta de barreras a la competencia de la empresa.
Observamos que existen otras defensas corporativas. Llegar tarde al mercado pero estar mejor financiado que la competencia, por ejemplo, ha demostrado ser una fórmula exitosa. El cementerio inicial está lleno de empresas con la ventaja de ser las primeras en actuar. Incluso se podría argumentar que la IA ha convertido la velocidad en una mercancía.
En cualquier caso, Elangovan añadió que ya no existe nada que sea «demasiado difícil», una afirmación que realmente necesita ser matizada.
Marc Brooker, vicepresidente e ingeniero distinguido de AWS, subió al escenario.
«Escribo software todos los días, a menudo software de producción», dijo. «Y diré que este es el momento más emocionante de mi carrera. He estado ganando dinero ejecutando software durante unos 30 años y nunca había visto el ritmo de cambio actual.
«…Es un momento increíblemente emocionante para estar en la industria del software. Y es increíblemente emocionante poder dar forma a una parte de esa industria. Pero aún no es perfecto. Tenemos trabajo que hacer».
Brooker no cree que la IA se haga cargo de todo. «La elección de los agentes está limitada por la tasa de error», dijo, argumentando que reducir los errores es más importante que superar el límite.
Lo que hace que los agentes sean interesantes, afirmó, es que son un circuito de retroalimentación. «Se pueden tomar cosas que tienen muchos defectos y construir cosas geniales sobre ellas con ese circuito de retroalimentación», dijo.
Brooker señaló proyectos destinados a hacer cumplir la integridad del código, como Hydro, un marco de Rust para escribir protocolos distribuidos entre agentes y humanos; Cedar, el lenguaje para permisos de escritura; y Strata, una herramienta de razonamiento automatizado. También enfatizó el valor del desarrollo basado en especificaciones, ya que proporcionar especificaciones para que funcionen los modelos de IA conduce a mejores resultados.
El enfoque de AWS, afirmó, es reducir la tasa de error. «Necesitamos tener estándares más altos en toda la industria», dijo.
Siempre ha sido así. Pero el fracaso es el combustible que impulsa a la industria tecnológica hacia adelante. No tenemos ninguna duda de que la interrupción de Amazon a principios de marzo fue educativa para los ingenieros de la empresa.
Emma McGrattan, directora del negocio de inteligencia de datos Actian, presentó lo siguiente: fuera de secuencia, la mesa redonda programada se vio afectada debido a retrasos en el tráfico.
Examinar cómo debería diseñarse la capa de datos para ofrecer valor a las empresas fue un recordatorio de que la innovación técnica no puede superar la realidad política, específicamente la inquietud entre los gobiernos y las empresas europeas por almacenar sus datos en suelo estadounidense.
Recordó que la infraestructura híbrida es la regla, no la excepción. Las implementaciones perimetrales, las implementaciones locales y las implementaciones en la nube tienen sus ventajas.
Finalmente, hubo una mesa redonda sobre el futuro del desarrollo de software.
Al principio, la moderadora Marina Mogilko de Silicon Valley Girl pidió a los panelistas que calificaran el futuro del desarrollo de software en una escala del 1 al 10. Joe Reis, de Practical Data Media, dijo ocho. Dan Maloney de LandingAI consiguió ocho de nueve. Richmond Alak del Oracle dijo siete. Michele Catasta, de Replit, dijo que era tan brillante que le dio un diez.
Eso es lo que se esperaría de los asistentes a una conferencia sobre desarrollo de software con IA. En el otro extremo del espectro, quienes tienden a realizar evaluaciones probablemente ya estén detenidos.
Alake dijo que el desarrollo de software en el futuro se parecerá más a la orquestación y gestión de agentes. Y espera que muchos roles se desdibujen, y que los ingenieros de software asuman elementos de gestión de productos, diseño y marketing, hablando con los clientes para comprender sus necesidades.
Andrew Ng en su presentación en AI Dev 26 x SF – Haga clic para ampliar
Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI, dijo algo similar en su charla. Sostuvo que pequeños equipos de generalistas que supervisan a los agentes de IA parecen ser el camino a seguir. Y sugirió que en lugar de escribir un fragmento de código, los agentes de IA deberían escribirlo todo.
«Si tengo que revisar el código, me convierto en un cuello de botella», afirmó, añadiendo que está bien escribir código a mano. Pero muchos grupos fronterizos, dijo, tienden hacia el 100 por ciento de IA.
Parece que el futuro del desarrollo de software implicará mucho menos desarrollo de software real. ®
