¿Serán los desarrolladores de software reemplazados por la inteligencia artificial? Hace unas semanas reportamos sobre cómo la presentación de Devin AI, el auto proclamado primer desarrollador IA, ocultaba muchos problemas y demostraban que estos modelos están lejos de poder cumplir con las mismas tareas que muchos humanos. Esto no ha detenido a otras personas de explorar el potencial de explorar la idea y esta semana recibimos un nuevo candidato al título de ‘desarrollador AI’: les presentamos a Devika AI.

De acuerdo con su desarrollador, se trata de una aplicación que puede “crear software desde cero siguiendo instrucciones de alto nivel”. Devika AI está construida utilizando diferentes modelos como Claude y GPT-4, con el objetivo de ofrecer verdadera automatización al momento de asignarle tareas: ¿Cómo lo hace? Al igual que Devin, Devika utiliza machine Learning y procesamiento de lenguaje natural para entender instrucciones. Pero la diferencia está en que esta inteligencia artificial está diseñada para dividir estas indicaciones en ‘partes’ y luego realizar una investigación utilizando modelos de búsqueda. Luego de esto la promesa es que el modelo puede escribir e incluso corregir código de manera autónoma.

Inviting early testers and contributors to Project Devika – The open-source alternative to Devin. 👩‍💻

As of now, Devika is far from the capabilities of Devin… but we’ll eventually get there. So I am calling the open-source community to join forces! ❤️

Features:
– 12 Agentic… pic.twitter.com/if8qfuiKm8

— mufeed vh (@mufeedvh) March 21, 2024

“El Proyecto Devika nació inicialmente de una broma que publiqué en Twitter/X”, aseguró para Economic Times Mufeed VH, el desarrollador de 26 años responsable por la creación de Devika AI. ”Vi la demostración de Devin y quedé realmente impresionado. El nombre Devin proviene de la palabra ‘desarrollador’, y fue entonces cuando pensé al azar en nombres indios que encajarían en el patrón, así nació la idea detrás de Devika”.

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Por supuesto las promesas que está haciendo Devika son eso: la posibilidad de una IA capaz de realizare estas mismas tareas, pero que todavía estás lejos de este ideal. De hecho, su creador admite que en estos momentos su modelo está preparándose para igualar las capacidades de DevinAI… que como mencionamos antes ya viene con algunos problemas. Sin embargo, Muffed parece estar más consciente del rol que puede tener su herramienta: no reemplazarlos, sino servir como un asistente:

“Los desarrolladores pueden transferir el trabajo repetitivo de ingeniería de software a agentes de inteligencia artificial como Devika y ahorrar tiempo para centrarse en partes más complejas del desarrollo de software”.

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A diferencia de Devin, Devika está siendo desarrollada como un modelo creado a partir de código abierto. Esto significa que su desarrollador está apoyándose en el apoyo de otras comunidades para de esa manera volver una realidad muchas de las ambiciones de este proyecto: “dado que es un proyecto de código abierto, la comunidad se está uniendo al esfuerzo para hacer realidad todas estas ideas ambiciosas.

De nuevo, poner en titular ‘desarrollador AI’ puede sonar como una predicción del fin del mundo y empleos para los programadores. Pero solo basta pegar una mirada escrutiñadora a este tipo de proyectos para encontrar dos cosas: la tecnología para llegar a muchas de las promesas que hacen está en estos momentos siendo descubierta o resulta e incluso en el escenario más optimista no son capaces de realizar muchas de las tareas más complicadas. De hecho, lo que Devika AI parece comprobar es que en vez de temer a la inteligencia artificial es momento de empoderarse de temas como Machine Learning para que cuando estos modelos se popularicen sea posible optimizarlas de acuerdo a cada proyecto.

Holberton Coderise, es por ejemplo, una alternativa para capacitarse en Machine Learning de ellos. Se trata de una alternativa enfocada en el aprendizaje empírico, con bases en aplicación real. Por ejemplo, cuenta con campos de entrenamiento (bootcamps) pensados para conectar a grupos de desarrolladores con empresas. Holberton Coderise es una academia de software nacida en Silicon Valley, disruptiva e innovadora cuyo modelo ha sido destacado en publicación del Banco Interamericano de Desarrollo. En la actualidad opera en más de 20 países y en más de 29 ciudades a nivel mundial distribuidas en todos los continentes y entrena miles de participantes anualmente.

Imágenes: Foto de Markus Spiske en Unsplash y Github Devika AI

Cognition, un laboratorio estadounidense especializado en inteligencia artificial (IA) aplicada, con un enfoque profundo en el razonamiento, presentó a Devin, el primer ‘ingeniero de software’ de IA completamente autónomo del mundo. Devin representa un gran salto adelante, transformando la forma en que se abordan y ejecutan las tareas de ingeniería y desarrollo.

La compañía asegura que el nuevo ‘ingeniero’ no es solo una herramienta, es un incansable y hábil compañero de equipo, capaz de colaborar en proyectos o de completar tareas de forma autónoma para su revisión.

Esto le permitiría a los ingenieros humanos redirigir su enfoque hacia desafíos más complejos, permitiendo capacitar, por ejemplo, a los equipos de ingeniería para establecer y lograr metas más ambiciosas.

Cognition, asegura que gracias a su razonamiento y planificación a largo plazo, logra emprender y ejecutar tareas de ingeniería intrincadas que requieren miles de decisiones. Su capacidad para retener contexto relevante en cada paso, aprender con el tiempo y corregir errores establece un nuevo estándar para las aplicaciones de IA.

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La inteligencia artificial tiene herramientas como shell, editor de código y navegador dentro de un entorno informático aislado, Devin posee todo lo que un ser humano necesitaría para realizar sus tareas de manera fluida. Además, colabora activamente con los usuarios, informando sobre el progreso en tiempo real, aceptando comentarios y trabajando en opciones de diseño según sea necesario.

El laboratorio explica que el nuevo ‘ingeniero IA’ puede aprender a utilizar tecnologías desconocidas, crear e implementar aplicaciones de extremo a extremo, solucionar problemas y corregir errores de forma autónoma en bases de código, e incluso contribuir a repositorios de producción maduros.

Además de realizar tareas como configurar modelos de lenguaje, ajustar modelos de lenguaje grandes y depurar código para modelos de visión por computadora.

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Finalmente, en una evaluación realizada por Cognition en tanto a su rendimiento, aseguró que resolvió con éxito el 13,86% de estos problemas de principio a fin, superando significativamente al mejor resultado anterior. Incluso cuando se proporcionaron archivos exactos para editar, asimismo superó a los modelos anteriores, resolviendo un 4,80% más de problemas.

La evaluación fue hecha a través de “benchmark SWE-bench”, una prueba que requiere que los agentes resuelvan problemas del mundo real en GitHub encontrados en proyectos de código abierto como Django y scikit-learn.

Imagen: gorodenkoff