Con la ayuda de asistentes de Inteligencia Artificial adecuados, se puede desarrollar software mucho más eficiente que antes. Ahora el factor limitante ya no es principalmente la competencia existente, sino la gana, con la que los desarrolladores trabajan. Los desarrolladores sin talento seguirán proporcionando soluciones malas. Las empresas pueden producir programas, sitios web y aplicaciones de manera extremadamente eficiente con pocos expertos.
Introducción
En este artículo se muestra qué factores limitantes hay en la actualidad para el desarrollo de software. En la actualidad nos encontramos en la era del AI. Quien piense que la inteligencia artificial es tonta o un papagayo de tokens, todavía no ha escuchado el disparo o lo justifica con una simulación de inteligencia. Los demás saben cómo, con ayuda de la IA, se pueden crear programas, sitios web y aplicaciones extremadamente rápidas y divertidas.
Para las empresas, esto significa lo siguiente:
Se crea software
- mucho más rápido,
- viel günstiger,
- mucho más fácil,
- con muchas más funciones
que antes, siempre que un experto (o unos cuantos expertos) utilicen las herramientas adecuadas.
El núcleo del éxito es: La reducción de la energía utilizada! En resumen, la solución es:
Hay que dar prioridad a los equipos de desarrollo para proyectos en los que sus competencias estén dentro de su zona de confort.
Además, la software puede volverse más seguro y mejor si se utiliza inteligencia artificial. Como palabras clave pueden mencionarse los test de unidad (Unit Tests) creados automáticamente y las análisis de vulnerabilidades automatizados. Con sistemas de inteligencia artificial ejecutados localmente se puede prescindir de ChatGPT o Azure, lo que simplifica aún más el cumplimiento de la Ordenanza de Inteligencia Artificial (AI Act).
¿Cuántos de ustedes conocen la siguiente situación?
Tienes que hacer algo. Ahora hay dos posibilidades:
- En unos minutos con pasos sencillos lograr la solución, o
- En la mitad del tiempo encontrar la solución por Pensamiento.
Casi todo el mundo opta por la opción 1, aunque (simplificando aquí) cueste el doble de tiempo que la opción 2, porque la gente es cómoda y perezosa.
Los desarrolladores de software se comportan de la misma manera. Prefieren copiar y pegar x líneas en un archivo de texto y luego cambiar rápidamente cada línea, en lugar de escribir un pequeño programa que realice esta tarea con mayor eficiencia al final. ¿Por qué? Porque es tan agotador escribir un programa auxiliar del cual el programador no sabe si funcionará correctamente de antemano.
Ahora hay una solución que hace feliz a los desarrolladores: programación de Inteligencia Artificial.
Programación de IA
A menudo, el software no se desarrolla o se retrasa. No se crea en absoluto si no se inicia o si el presupuesto o el tiempo se agotan demasiado pronto o si surge un problema subjetivamente irresoluble o cambian las prioridades. El software se crea tarde si el desarrollador o el equipo informático han dispuesto de más tiempo del que realmente hubiera sido necesario, o por otras razones que siguen apareciendo en la práctica.
El dilema puede resumirse así:
Probability of a software solution =
1 / (time required × complexity × energy consumption × (1 + energy use above comfort zone))
≡
Probability of a software solution = efficiency × simplicity × energy economy / Exceeding the comfort zone
Por lo tanto, un programa informático se crea en absoluto o en un plazo o coste razonables si
- el desarrollo se lleva a cabo de la forma más eficiente posible (ejemplos: buen entorno de desarrollo, configuración existente, base de datos ya disponible, etc.) y
- la complejidad del proyecto no supera las capacidades de los desarrolladores y
- cada desarrollador esté suficientemente motivado para aportar la solución y
- cada desarrollador se sienta cómodo (equilibrio entre vida laboral y personal, etc.).
En la Work-Life-Balance las empresas no pueden cambiar tanto. Lo intentan y creen que ya está hecho. Pero no es así. Los desarrolladores quieren trabajar en casa (Remoto). Allí las empresas no pueden colocar una palma para mejorar el clima laboral. O los desarrolladores trabajan en la empresa. Luego se intenta hacer el puesto de trabajo atractivo. Si un automático de flippers, café gratis o un gran despacho ayudará, puede dudarse.
La Motivación de un desarrollador depende, entre otras cosas, del disfrute en el trabajo, que a su vez depende, entre otras cosas, de la complejidad de una tarea. Algunos pueden gustarles las dificultades. La mayoría de los desarrolladores no quieren, sin embargo, romper cada día nueces extremadamente duras. Se sienten bien cuando pueden ir al fin de semana y saben: "Esta semana he resuelto todos los problemas importantes o puedo resolverlos fácilmente la próxima semana (dentro del plazo)".
En concreto, los siguientes parámetros determinan el éxito de un proyecto de software e influyen en el factor diversión de los desarrolladores:
Explicación de los parámetros:
⏱️Tiempo necesario: el tiempo requerido para desarrollar una solución. Cuanto mayor sea el tiempo necesario, menor será la probabilidad de que la implementación tenga éxito.
🧩Complejidad: el grado de dificultad del problema. A medida que aumenta la complejidad, disminuye la probabilidad de éxito.
⚡Consumo de energía: la energía técnica y mental necesaria para el desarrollo. Un mayor consumo significa una menor probabilidad de éxito.
😓Uso de energía fuera de la zona de confort: el grado en que los desarrolladores deben salir de su zona de confort. Cuanto más lejos de la zona de confort se tenga que trabajar, menor será la probabilidad de éxito.
Compara la fórmula anterior en sus dos variantes.
El núcleo de todo es la energía que un desarrollador de software debe invertir para lograr un resultado. La energía es algo diferente a la labor. La energía es rendimiento multiplicado por tiempo invertido.
Sin programación de IA, tanto el rendimiento como el gasto de tiempo son elevados.
Con la programación de IA, el rendimiento humano es idealmente bajo porque el sistema de programación de IA realiza el trabajo principal. Esto también reduce el tiempo necesario.
Pero aún hay más: ¿qué es el trabajo desde la perspectiva de un informático?
trabajo es:
- sentarse previamente en el puesto de trabajo,
- Encienda el ordenador (PC o portátil),
- y espera a que arranque,
- para iniciar el entorno de desarrollo,
- pensamiento y programación,
- para probar,
- deje de funcionar,
- divertirse al máximo ("tiempo libre"), comer, dormir,
- empezar desde el principio ("Comer, trabajar, dormir, repetir").
Esos días se han acabado, al menos para el equipo de Dr. RGPD. Porque desarrollamos con IA.
Para los desarrolladores de software, el trabajo se ha convertido recientemente en
- tumbarse en el sofá y escuchar música, ver la televisión o hacer otras cosas que no requieran las manos,
- Hacer surgir en el tableta un pequeño milagro llamado software (Ejemplo 1, Ejemplo 2, Ejemplo 3),
- para disfrutar del día/la noche,
- cosechar pronto los frutos del "trabajo" y reunir sin esfuerzo los frutos obtenidos en una cesta = "programar" = "montar" = ensamblar = actividad bastante sencilla con poco gasto de tiempo,
- Comenzar desde adelante („Come, diviértete, ensambla, duerme, Repite“)
La solución es:
Con la ayuda de la programación por IA, el software puede desarrollarse tan fácil, rápida e incidentalmente que cualquier desarrollador con un talento razonable puede transformarse en un empleado feliz y altamente eficiente.
Ahora es posible desarrollar casi cualquier tipo de software de forma eficaz, económica y rápida:
- Páginas web,
- Aplicaciones web,
- Programas backend,
- Aplicaciones completas que incluyen chatbots más complejos que procesan solicitudes de IA de forma asíncrona y utilizan una arquitectura de trabajador,
- Diagramas y animaciones.
Todo esto funciona para todos los lenguajes de programación habituales.
Si las empresas quieren soluciones de software, los tiempos son mejores que nunca.
Los siguientes pasos son:
- Formación en IA para desarrolladores
- Construir (o haber construido) una solución de IA
- Más rotación y empleados más felices
Si como empresa no sabe lo que significa este artículo, debería pensar en su futuro y formarse.
Me llamo Klaus Meffert. Soy doctor en informática y llevo más de 30 años dedicándome profesional y prácticamente a las tecnologías de la información. También trabajo como experto en informática y protección de datos. Obtengo mis resultados analizando la tecnología y el Derecho. Esto me parece absolutamente esencial cuando se trata de protección de datos digitales.
