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El auge de este año en la inteligencia artificial generativa ha hecho que los desarrolladores de software integrado reconsideren las posibilidades de la IA. La especulación sobre la capacidad de la IA para duplicar la productividad de los desarrolladores ha generado entusiasmo y capturado nuestra imaginación, según un informe de productividad de los desarrolladores publicado por McKinsey en 2023. Pioneros como Microsoft y Siemens están liderando el camino con avances revolucionarios en IA generativa y arquitecturas de entrega de vanguardia, impulsando la democratización de esta tecnología transformadora.
A medida que los equipos aprovechan cada vez más las capacidades de las herramientas de IA generativa, los desarrolladores integrados deben comprender y gestionar las posibles preocupaciones sobre la precisión, la confidencialidad y la propiedad intelectual.
Aumentar la eficiencia
La IA generativa, personificada por el meteórico ascenso de ChatGPT y GitHub Copilot, ha consolidado su lugar como la tecnología de más rápido crecimiento en la historia. Este avance permite a los desarrolladores lograr una productividad sin precedentes. Las sugerencias y recomendaciones de código instantáneas optimizan los flujos de trabajo, reducen el esfuerzo manual y ahorran tiempo. Otros beneficios del desarrollo de sistemas integrados incluyen una depuración más eficiente, explicaciones claras del código y la identificación de lagunas de claridad. En general, las herramientas de IA generativa brindan soporte crítico de depuración y optimización, corrigen errores rápidamente y mejoran el rendimiento (consulte “7 consejos de expertos para escribir software integrado con ChatGPT”).
Además, la IA generativa acelera la creación rápida de prototipos al generar fragmentos de código a una velocidad notable. Esta agilidad permite a los desarrolladores probar la funcionalidad y explorar diversas opciones de implementación, fomentando procesos de diseño iterativos e impulsando la innovación. Al aprovechar el poder de las herramientas de IA generativa, los desarrolladores pueden dar rienda suelta a sus habilidades creativas y lograr una productividad inigualable durante todo el ciclo de vida del desarrollo.
Abordar los desafíos de precisión del código
Las herramientas de IA generativa son hábiles, pero pueden carecer de contexto completo y limitaciones del mundo real. Al usarlo, priorizar la precisión del código es crucial. Estos incluyen, por ejemplo, el cumplimiento de requisitos funcionales y de rendimiento, compatibilidad del compilador, idoneidad del hardware y medidas de seguridad.
Las pruebas y el control de calidad son necesarios para mitigar el riesgo de «alucinaciones» del código, y la intervención manual es esencial para revisar y adaptar el código generado a requisitos específicos, garantizando precisión y confiabilidad. Esta cuidadosa supervisión humana garantiza que los sistemas de IA generativa produzcan código que cumpla con los más altos estándares de precisión.
Mantener la confidencialidad
A medida que los modelos generativos de IA ganan terreno, proteger la confidencialidad se convierte en una consideración crítica. Compartir información confidencial sin darse cuenta conlleva riesgos inherentes.
Si bien las herramientas de IA generativa brindan una ayuda invaluable, se debe tener precaución al compartir código que contenga datos confidenciales o de propiedad exclusiva. En un incidente reciente informado por Dark Reading, los ingenieros de Samsung compartieron información confidencial con ChatGPT mientras intentaban depurar parte de su código. Las preguntas frecuentes de ChatGPT dejan claro que este contenido se almacena y se comparte con «proveedores de servicios confiables». Entonces, incluso si se supone que ChatGPT no debe usarlos excepto para entrenar el modelo, están ahí en alguna parte y se ha violado la confidencialidad.
Al adoptar un enfoque vigilante y abstenerse de compartir código confidencial, los desarrolladores garantizan de forma proactiva que se mantenga la confidencialidad de sus proyectos.
Mitigar las preocupaciones en materia de propiedad intelectual
La protección de la propiedad intelectual es fundamental para el uso responsable de la IA generativa. Generar código que infringe involuntariamente el código protegido por derechos de autor existente requiere una atención cuidadosa. El cumplimiento de los estándares éticos y los requisitos legales requiere una revisión exhaustiva y una posible modificación del código generado para garantizar la originalidad y el cumplimiento.
Hay algunas medidas concretas que los desarrolladores pueden tomar para minimizar el riesgo de infracción de propiedad intelectual:
- Primero, use el código generado solo para código no estratégico. El riesgo de utilizar código con derechos de autor en la IP principal es muy alto, por lo que los desarrolladores que trabajan en la IP principal solo deben usar IA generativa para código no crítico: pruebas, demostraciones, configuración y ejemplos y tutoriales.
- En segundo lugar, los desarrolladores pueden utilizar herramientas de análisis de composición de software como Synopsys Black Duck para evitar el uso de código fuente abierto sin la atribución adecuada. Estas herramientas escanean el código en busca de fragmentos de código abierto conocidos y marcan cuando aparece código de fuente abierto en una aplicación de software.
- En tercer lugar, es mejor utilizar fragmentos de código de la IA generativa como sugerencias o ideas y reformularlos según el problema, en lugar de simplemente copiar el código completo. Al iterar con humanos en el circuito, los desarrolladores pueden lograr algo verdaderamente original.
Al priorizar estas precauciones, los desarrolladores protegen sus derechos de propiedad intelectual y al mismo tiempo muestran respeto por los derechos de los demás.
Aceptando el poder y la responsabilidad de la IA generativa
La IA generativa está cambiando significativamente la tecnología al aumentar la productividad y el proceso general de creación de prototipos, pero no puede reemplazar por completo a los desarrolladores humanos. A medida que herramientas como ChatGPT y Copilot se vuelven cada vez más populares, es fundamental fomentar el uso responsable y prácticas estrictas de codificación.
Por lo tanto, los desarrolladores ajenos a su experiencia deben actuar con cautela y evaluar los resultados en el contexto del proyecto. Además, las organizaciones son responsables de proporcionar estándares de uso claros para garantizar que la generación de código sea precisa, segura y aborde los problemas de confidencialidad. Además, la infracción de la propiedad intelectual se puede frenar mediante la disciplina y las herramientas adecuadas.
Las mejores prácticas de la industria aún no se han definido ya que esta tecnología es relativamente nueva para uso público. Sin embargo, algunas recomendaciones incluyen sistemas de inteligencia artificial personalizados entrenados en código interno o perfeccionar las indicaciones de los usuarios para mejorar la alineación con las prácticas de codificación.
Con todas estas consideraciones, las empresas pueden desbloquear el potencial de la IA generativa y al mismo tiempo fomentar una cultura de innovación y responsabilidad. Con eso en mente, aprovechemos las interesantes posibilidades que ofrece la IA generativa y divirtámonos generando código a lo largo del camino.
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