¿Inteligencia Artificial: Aliada o Adversaria en la Programación?

Desde hace un tiempo empecé a preguntarle a chat GPT sobre ciertos métodos internos en laravel que se me habían olvidado, algunas cosas de Carbon para parseo de fechas y esas cosas. A decir verdad es muy útil pero me di cuenta que posiblemente perdįa e…


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Desde hace un tiempo empecé a preguntarle a chat GPT sobre ciertos métodos internos en laravel que se me habían olvidado, algunas cosas de Carbon para parseo de fechas y esas cosas. A decir verdad es muy útil pero me di cuenta que posiblemente perdįa esa habilidad que me hace un buen programador, el recordar y saber que había algunos métodos para hacer ciertas cosas como el manejo de fechas con Carbon y las funciones con las que cuenta. Entonces le pregunte a algunos colegas sobre su opinión de de la inteligencia artificial y como la usan en su dia a dia y llegue a estos pros y contras:

Pros:

  • Automatización de Tareas Repetitivas: La IA puede encargarse de tareas repetitivas y monótonas, liberando tiempo para que los desarrolladores se enfoquen en aspectos más creativos y complejos.

  • Asistencia en la Escritura de Código: Herramientas como GitHub Copilot pueden sugerir fragmentos de código, completar líneas y detectar errores, mejorando la eficiencia y precisión.

  • Detección y Corrección de Errores: La IA puede analizar grandes cantidades de código y detectar errores potenciales que los humanos podrían pasar por alto.

  • Optimización de Código: Algoritmos de IA pueden sugerir optimizaciones en el código, haciendo que las aplicaciones sean más rápidas y eficientes.

  • Aprendizaje Continuo: La IA puede analizar patrones de uso y mejorar con el tiempo, adaptándose a las necesidades específicas del desarrollador o del equipo.

Contras:

  • Dependencia de la IA: Los desarrolladores pueden volverse dependientes de la IA, reduciendo su habilidad para resolver problemas complejos de manera independiente.

  • Pérdida de Habilidades Básicas: La automatización de tareas básicas puede llevar a que los desarrolladores olviden o nunca aprendan habilidades fundamentales de programación.

  • Errores y Sesgos: La IA no es infalible y puede cometer errores o perpetuar sesgos presentes en los datos con los que fue entrenada.

  • Desafíos Éticos: La implementación de IA en el desarrollo de software plantea preguntas éticas sobre la responsabilidad y la equidad en la toma de decisiones.

  • Costos y Recursos: La integración de herramientas de IA puede ser costosa y requerir recursos significativos para su implementación y mantenimiento.

Con ayuda de un par de amigos nos preguntamos cuals eria la mejor forma de usar la inteligencia artificial para poder que sigamos siendo desarrolladores de alto nivel y seguir aprendiendo para ser mejores cada dia, entonces estos son los puntos:

  1. Uso Estratégico: Utilizar la IA para tareas específicas donde puede proporcionar el mayor beneficio, como la detección de errores y la optimización de código.

  2. Complemento, no Sustituto: Ver la IA como una herramienta complementaria que puede mejorar la eficiencia, pero no como un sustituto del pensamiento crítico y las habilidades de resolución de problemas.

  3. Educación Continua: Mantenerse actualizado sobre las últimas tecnologías y prácticas de IA, y comprender sus limitaciones y mejores usos.

  4. Balance de Automatización: Equilibrar el uso de la IA con la práctica manual para asegurarse de que las habilidades básicas de programación no se pierdan.

  5. Ética y Responsabilidad: Considerar las implicaciones éticas de la IA y asegurarse de que su uso sea justo, transparente y responsable.

En resumen la inteligencia artificial tiene el potencial de ser una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia y la calidad en el desarrollo de software. Sin embargo, es crucial utilizarla de manera estratégica y ética, sin dejar de lado la importancia de las habilidades fundamentales de programación y el pensamiento crítico. Adoptar la IA de manera equilibrada puede ayudar a los desarrolladores a ser más productivos y creativos, permitiéndoles enfocarse en los aspectos más innovadores y desafiantes de su trabajo.


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