Con la IA escribiendo tanto código, ¿es inteligente estudiar Informática?

Alistair Barr
| Traducido por: 
John DeNero, cofundador y científico jefe de Lilt y profesor de informática en la UC Berkeley.
John DeNero, cofundador y científico jefe de Lilt y profesor de informática en la UC Berkeley.

Lilt. 

  • La Universidad de Berkeley ha experimentado un aumento del 48% en las solicitudes de primer año para estudiar Informática.
  • Pese a los avances de la IA generativa, los estudiantes quieren estudiar Informática. Los desarrolladores humanos siguen siendo esenciales para crear algo nuevo.

Una de las preocupaciones más persistentes en torno a la inteligencia artificial generativa es si la tecnología dejará a los trabajadores sin trabajo. Esta idea ha calado especialmente en el contexto de la programación de software. 

Hoy en día, Github Copilot es capaz de escribir mucho código. Entonces: ¿Merece la pena estudiar Informática? Esa ha sido una pregunta en la mente de los estudiantes de secundaria con ganas de estudiar Matemáticas desde que ChatGPT irrumpió en escena en 2022.

Hay un nuevo dato que ayuda a responder, al menos en parte, a esta pregunta: muchísimos estudiantes siguen haciendo cola para estudiar Informática en la universidad. 

Un dato llamativo

Tomemos como ejemplo la Universidad de California en Berkeley, que está a la cabeza en carreras de Informática. Las solicitudes de primer año en la Facultad de Informática, Ciencia de Datos y Sociedad (CDSS) de la UC Berkeley aumentaron un 48% este año. Hubo 14.302 solicitudes (no transferidas) para estas especialidades CDSS en la promoción de otoño de 2024, frente a las 9.649 del año anterior. 

A modo de contexto, el número de solicitudes de primer año para la UC Berkeley en su conjunto no cambió mucho respecto al año anterior. Así lo anunció la semana pasada la profesora Jennifer Chayes, decana del College of CDSS de Berkeley. 

Hay un papel para los desarrolladores humanos de software

Después, me puse en contacto con John DeNero, profesor de Informática de la Universidad de Berkley, científico jefe de Lilt, una startup de IAG y antiguo investigador de Google. Quería hablar un poco más con él de este tema. 

"Los estudiantes expresan cierta preocupación por el hecho de que la IA generativa afecte al mercado laboral de la ingeniería de software, especialmente a los puestos de nivel junior, pero siguen entusiasmados con su carrera", explica en un correo a Business Insider

"Les digo que creo que muchos de los aspectos desafiantes del desarrollo de software no pueden ser realizados de manera fiable por la IA generativa en este momento, y que espero que todavía haya un papel central para los desarrolladores de software humanos durante mucho tiempo". 

La IA no puede hacer bien cosas nuevas

La inteligencia artificial generativa ahora es muy buena replicando partes de programas de software que se han escrito muchas veces antes, explica DeNero. Eso incluye los deberes de Informática que reciben los alumnos en la universidad. 

¿Qué pasa si quieres crear algo nuevo? Aquí es donde los programadores humanos inteligentes seguirán siendo necesarios. Eso tiene sentido. Los modelos de IA se entrenan a partir de datos, y si esa información aún no existe o no forma parte del conjunto de datos de entrenamiento, estos suelen tener problemas. 

La IA generativa "requiere mucha intervención humana meditada para producir algo nuevo, y todos los proyectos de desarrollo de software requieren de una buena dosis de novedad", asegura DeNero. "Esa es la parte difícil e interesante de la informática para la que hacen falta personas inteligentes y bien formadas". 

¿Qué ocurre en Lilt? 

Esto se aplica a lo que está ocurriendo en Lilt, que está construyendo una plataforma de IA para traductores de texto. Google Translate apareció hace ya 18 años y, aun así, los lingüistas tienen trabajo y se confía en ellos cuando las traducciones son realmente importantes. Por ejemplo, puedes utilizar Google Translate para leer los horarios de un tren japonés, pero no la utilizarías para leer el contrato más importante de tu empresa sin que antes lo revisara un experto. 

Inteligencia artificial y trabajo

"Para producir traducciones fiables y de calidad, los lingüistas siguen estando en el centro del proceso. Al utilizar los modelos generativos de IA, esos expertos son mucho más rápidos, precisos y coherentes", asegura DeNero. "Como resultado, se traduce más texto cono mayor calidad y a más idiomas". 

Ese mismo patrón se repetirá en el desarrollo de software: un pequeño equipo de desarrolladores altamente cualificados tendrá mayor capacidad de producción para crear código útil y de alta calidad con la ayuda de la IAG. 

"Así, los futuros desarrolladores de software licenciados de Berkeley tendrán muchas oportunidades de utilizar sus conocimientos informáticos para mejorar el mundo", defiende DeNero. "Ojalá algunos más vengan a trabajar a Lilt". 

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