Es difícil darle la espalda a la IA generativa cuando eres desarrollador. La finalización del código, la revisión y la documentación son promesas tentadoras, incluso si la tecnología conlleva riesgos. Esta es la enseñanza de una encuesta realizada por GitLab basada en 1001 respuestas recopiladas en 2023 (al registrarse). Un tercio de los encuestados trabajaba directamente en el sector de TI, y el resto se repartía en una amplia gama de industrias, incluidos servicios bancarios y financieros, telecomunicaciones y manufactura.
Proteger los datos de los clientes, una gran preocupación para los desarrolladores
Una cosa preocupa especialmente a la mayoría de los encuestados sobre el uso de la IA generativa en el desarrollo de software. El 79% dijo que el acceso de las herramientas de inteligencia artificial a información privada o propiedad intelectual era un problema grave, particularmente cuando se trata de proteger los datos de los clientes. "La protección de la privacidad, la seguridad y la propiedad intelectual también surgió como una de las cuestiones de mayor o menor preocupación para todos los encuestados, quienes dijeron que ya habían encontrado o esperaban encontrar el problema al implementar la IA en el ciclo de vida del desarrollo de software". decía el informe. Nueve de cada diez encuestados dijeron que estaban muy preocupados por la privacidad y la propiedad intelectual en sus decisiones sobre el uso de la IA.
Adopción acelerada de la IA generativa
Aún así, según la encuesta de GitLab, a pesar de las posibles desventajas reconocidas, la IA se está abriendo camino en la mayoría de los equipos de desarrollo. Poco menos de una cuarta parte de los encuestados ya utilizan herramientas de inteligencia artificial para el desarrollo de software, y alrededor de dos tercios (64%) dijeron que tienen la intención de adoptar la tecnología en los próximos dos años. Sólo el 8% de los encuestados dijo que no tiene planes de adoptar la IA para el desarrollo, y el 1% dijo que ha prohibido su uso. Los casos de uso más comunes de la IA en la programación son los chatbots para ayudar en lenguaje natural en la documentación, así como la generación automatizada de pruebas, ambos utilizados por el 41% de los encuestados. Los desarrolladores también utilizan activamente la IA para generar resúmenes sobre cambios de código (39%), rastrear experimentos de modelos de aprendizaje automático (38%) y sugerir y generar código (36%).
Según GitLab, estos resultados sugieren que la generación activa de código está lejos de ser la única área donde la IA puede agregar valor. Los desarrolladores han informado que dedican solo el 25% de su jornada laboral promedio a escribir código, por lo que la capacidad de la IA para contribuir a otras tareas, ya sea para pruebas, documentación, mantenimiento o identificación de vulnerabilidades, significa que las herramientas de IA pueden abordar una serie de otras necesidades potenciales de desarrollo.
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