Programar no es el trabajo del futuro que creías: cómo esta máquina cambiará el oficio

En uno de sus momentos más recordados, un Steve Ballmer empapado en sudor e hiperactivo repetía una palabra una y otra vez durante 30 segundos: "developers, developers, developers". Su intervención en una de las 'keynotes' cuando era directivo de Microsoft a principio de este siglo quedó para la posteridad. Una señal de lo que nos esperaba el futuro. Ese puesto de trabajo, el de programador o desarrollador, era uno de los empleos de futuro, y todo apunta a que aún a día de hoy lo sigue siendo, pero una nueva tecnología, patentada precisamente por la empresa de la que era ejecutivo Ballmer, puede cambiar la forma en la que lo entendemos.

Hasta ahora, el puesto de programador fuera del sector se relacionaba con la imagen de alguien tecleando mucho y muy rápido frente a un ordenador en un lenguaje de código que solo entendían los expertos. Casi en trance, el informático construía 'software' a base de números y símbolos. Pero esa imagen hace años que empezó a cambiar y un nuevo invento patentado, precisamente, por la compañía de la que fue líder Ballmer, amenaza con acelerar aún más ese cambio. GitHub, propiedad de Microsoft, acaba de lanzar un asistente basado en la Inteligencia Artificial creada por OpenAI, también del mismo grupo, y que, por lo visto hasta ahora, permite completar funciones y código de forma automatizada con recibir una pequeña orden por parte del humano. Su forma de trabajar ha impresionado tanto que ya hay muchos que hablan de un futuro de programación automatizada, pero ¿puede llegar la máquina a sustituir al humano? Los expertos no lo tienen tan claro.

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El lanzamiento de Copilot llegaba poco después de que el CEO de Open AI hiciera una predicción que no hacía más que aumentar las dudas sobre sus desarrollos. "Predicción: la IA hará que el precio del trabajo que puede hacerse frente a un ordenador disminuya mucho más rápido que el precio del trabajo que ocurre en el mundo físico. Esto es lo contrario a lo que la mayoría de la gente (incluyéndome a mí) esperaba y tendrá efectos extraños", escribía Sam Altman en su cuenta de Twtiter. Y pocos meses más tarde de que se anunciase los primeros logros del modelo de procesamiento de lenguaje natural GPT-3, que tienen la misma firma y se hicieron virales el verano pasado cuando sus usuarios descubrieron que era capaz de programar. Lo peor: que ni sus creadores sabían que podía hacerlo.

Ahora, con un producto mejor empaquetado, un desarrollo mucho más ajustado, una puesta en marcha clara y una campaña de marketing con nombre propio (GitHub Copilot), las dudas surgidas al principio cogen más cuerpo. Cada vez hay más opiniones que hablan de un cambio de paradigma en el sector y una evolución de la profesión hacia otras cotas marcadas por la automatización. Pero por otro lado, informáticos y otros expertos creen que se han inflado las expectativas y que en el mundo real su funcionalidad es mucho menor.

¿Una ayuda?

Uno de esos especialistas es Eduard Frades, ingeniero de 'software' y jefe de equipo en una gran multinacional. Según este experto, los avances de estas tecnologías son llamativos, pero están lejos de poder sustituir a los humanos, incluso es complicado verlos como 'copilotos'. "Yo lo veo muy lejos, a día de hoy no me preocupan. Obviamente en el terreno experimental es muy interesante, y queda muy bonito, pero lo cierto es que ese código va a necesitar ser revisado y analizado por una persona. Además, va a tener que seguir habiendo una persona que lo idee, piense en la estructura, defina lo que se necesita... Puede ser una ayuda, pero habrá que verlo", comenta Frades.

Este ingeniero pone el límite en el punto de la producción. Estos desarrollos pueden ser interesantes para probar y testar, pero en el terreno de la producción va a costar que alguien se atreva a usarlos sin revisión. "Al final la programación no es solo escribir código y ya está. Necesita una lógica, una continuidad y una serie de detalles que estas IA aún no son capaces de realizar. Yo he visto lo de GitHub, pero creo que falta mucho. Es más, pueden en vez de quitar trabajo dar más, porque el que las use deberá revisar lo que ha hecho el sistema. No digo que no haya empresas que vean un potencial ahí, pero incluso así se necesitarán más programadores para poder generar la máquina que necesitas específicamente para la misión que necesitas".

Por su parte, Andrés Torrubia, cofundador del Instituto de Inteligencia Artificial, ganador de una competición de IA sobre conducción autónoma organizada por Alibaba en China y fundador del podcast 'Software 2.0', sigue la idea de que estas inteligencias no están aquí para sustituir el trabajo humano, pero sí para mejorarlo, hacerlo más productivo y enfocarlo de otra forma. La idea de programación tal y como la conocemos puede cambiar por completo. "A día de hoy la IA no hace trabajos enteros, sino que sugiere funciones, completa pequeñas tareas, aligera el trabajo. Puede ayudar en el trabajo, pero no está preparada para sustituir a un empleado".

Torrubia cree que hay dos tipos de opiniones en este sentido, los que creen que va a acabar con distintos puestos de trabajo y los que creen que lo harán más eficientes. Él opta por la segunda. "Creo que igual que los delineantes o arquitectos pensaron que las máquinas les quitarían el trabajo cuando llegaron los 'software' que hacían diseño asistido por ordenador, aquí hablamos de programación asistida por ordenador. No va a quitar el empleo a un desarrollador que antes escribiese todo su código, sino que lo hará más eficiente. Tendrá que dedicar menos tiempo a algunas tareas y eso hará que su empleo sea más productivo", señala este experto.

El especialista español ya ha tenido acceso a Copilot y sí señala algunos puntos clave. "Visto el desarrollo hasta ahora, la verdad que impresiona, hay cosas que yo no había visto antes, pero también hay que decir que si empezamos a usarlo vamos a tener que cambiar la idea de la programación que tenemos hasta ahora. Copilot funciona con texto en inglés, y eso cambia el proceso de desarrollo. Hasta ahora lo más normal es crear el código y luego hacer los comentarios, aquí funciona al revés, tú haces los comentarios y la máquina completa el código con ellos. Es decir, que los más beneficiados por esto serán los que mejor escriban los comentarios y encima lo hagan en inglés", comenta.

"Es más necesario pensar que ejecutar"

En lo que sí coinciden los dos expertos es en que el futuro de la programación pasa por algo diferente al clásico 'picacódigos' que se suele tener en la mente. Ese trabajo de ejecución, aunque seguirá siendo necesario, podrá ser automatizado en gran medida y los empleados dedicados a estas tareas tendrán que centrarse en otros cometidos, más especializados y con otro tipo de responsabilidades. "A día de hoy programar es mucho más que escribir código. Todos lo hacemos, yo mismo aunque tenga otras responsabilidades, todos los días programo, pero nuestras funciones evolucionan más al pensamiento, planteamiento, desarrollo de estrategias, solución de problemas, etc. Todo eso necesita de una inteligencia que de momento una computadora no puede ofrecer, aunque se le llame Inteligencia Artificial", comenta Frades.

Además, pone un matiz importante aquí, en comparación con lo que tantas veces se ha debatido en torno a las fábricas. "El problema de una robotización o automatización del trabajo es que puede quitar empleo si la persona dedicada a esa tarea no hace nada más o no sabe hacerlo, si es un trabajo de baja cualificación. En el caso de la programación es un empleo en continuo desarrollo que normalmente hace gente con cualificación media o alta y que está acostumbrado a ir evolucionando. A día ya un programador no suele hacer un trabajo general, digamos, sino que está especializado en un entorno o un tipo de desarrollo. Esto puede ayudar a que haya más especialización en el sector, si de verdad funciona, claro".

Torrubia sigue con esta idea, y destaca que el gran cambio que ofrece este descubrimiento es que la gente creía que se automatizarían antes las tareas físicas, de montaje, antes que las que se hacen frente a un ordenador, y ha sido al revés porque lo primero es más sencillo y barato. "Hay como una regla no escrita que dice que si una persona hace una tarea en unos segundos, aunque esa tarea necesite años de conocimientos, como la que puede hacer un radiólogo para detectar algún problema, esta se puede automatizar. La IA no va a quitar el trabajo al radiólogo, sino que le evitará esas tareas rápidas y repetitivas y le dejará tiempo para cosas más complejas". Hay trabajo de programadores que es muy rápido y automático, aunque sea complejo, pues eso lo podrán acelerar con estos sistemas.

Desde su punto de vista, el trabajo de estos sistemas aún tiene mucho que mejorar, y lo harán empezando por perfeccionar sus labores actuales. "Igual que el reconocimiento facial ha ido perfeccionando ciertos parámetros con los años, con esto pasará algo parecido, quizá necesitando textos menos específicos o puliendo sus opciones. Pero creo que, y ahí está lo más interesante. El futuro en unos 20 años será ver cómo va un paso más allá cómo es capaz de hacer código nuevo o similar. Habrá que ver si son capaces de hacer cosas que hasta ahora creemos que son patrimonio del entorno creativo humano".