La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta importante para desarrolladores de software. Desde la creación de código hasta la resolución de problemas complejos, las IA están diseñadas para colaborar y potenciar la eficiencia de los equipos de desarrollo. Sin embargo, para aprovechar al máximo esta tecnología, los desarrolladores necesitan interactuar con ella de manera inteligente y efectiva. ¿Cómo hacerlo?

Pues bien, para empezar debemos entender que un prompt es una instrucción que el desarrollador le da a la IA. La forma en que se formule este prompt determinará qué tan precisa será la respuesta que el sistema de inteligencia artificial entregue.

Un “prompt perfecto” no es solo una simple pregunta; es una guía detallada y clara que permite a la IA comprender exactamente qué se espera de ella. Así como en la programación se utilizan lenguajes específicos para comunicarse con las máquinas, los prompts para IA deben ser igualmente cuidadosos y estructurados para obtener resultados óptimos.

¿Qué debes tener en cuenta para construir tu prompt?

Sea claro y conciso: Al formular un prompt para una IA, es importante evitar la ambigüedad. Los comandos claros y específicos reducen el margen de error y aumentan las probabilidades de obtener una respuesta correcta. Por ejemplo, en lugar de pedir “ayuda para mejorar el código”, un mejor prompt sería “optimizar el siguiente código para mejorar su eficiencia en la gestión de memoria”.

Contexto y detalles son clave: Proveer contexto adicional puede marcar la diferencia en la calidad de la respuesta. La IA necesita información relevante para entender el objetivo final. Si un desarrollador está pidiendo ayuda con una función en un lenguaje específico, incluir detalles sobre el entorno en el que se está trabajando (como el sistema operativo o las versiones del software) es una buena práctica.

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Iterar y refinar: No siempre se obtiene el resultado perfecto en el primer intento, y esto es completamente normal. Al igual que el desarrollo de software requiere iteraciones, interactuar con una IA también puede necesitar ajustes. Si la IA no proporciona el resultado esperado, refinar el prompt para incluir más detalles o hacer preguntas más específicas puede mejorar considerablemente los resultados.

Estructurar las solicitudes por pasos: En lugar de pedirle a la IA una solución completa a un problema complejo, puede ser más eficiente descomponer la tarea en pasos más pequeños. Por ejemplo, si se está creando una aplicación, pedirle a la IA que primero ayude a generar una arquitectura básica, luego funciones individuales y finalmente pruebas unitarias, permitirá un proceso más organizado y manejable.

Prompting para la creación de código

En el desarrollo de software, los prompts juegan un papel central cuando se colabora con IA para crear o revisar código. Algunas estrategias clave para diseñar prompts efectivos en este contexto incluyen:

Especificar el lenguaje de programación: Esto ayuda a que la IA entienda los límites y las convenciones del lenguaje en cuestión. Un ejemplo de un buen prompt sería: “Escribe una función en Python que convierta una lista de enteros en una cadena separada por comas”.

Incluir ejemplos: Mostrar ejemplos de entrada y salida esperada es una excelente forma de guiar a la IA. Esto es especialmente útil en la creación de algoritmos personalizados.

Solicitar sugerencias y mejoras: En lugar de solo pedirle a la IA que escriba el código, un desarrollador puede solicitar mejoras o nuevas ideas sobre una base de código ya existente. Esto no solo ayuda a mejorar la calidad del código, sino que también fomenta la creatividad colaborativa entre la IA y el desarrollador.

Finalmente cabe mencionar que el éxito de las interacciones entre desarrolladores e inteligencia artificial no radica solo en obtener respuestas inmediatas, sino en utilizar la IA como una herramienta para aprender, mejorar y optimizar el código de manera constante.

Existen varias plataformas y herramientas de código abierto que permiten a los desarrolladores experimentar con IA en tiempo real, ajustando y refinando su trabajo hasta alcanzar la mejor versión posible.

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Algunas academias ya están adoptando un enfoque de colaboración con IA para avanzar en el campo del desarrollo de software. Estas colaboraciones no solo abarcan áreas técnicas como la optimización del código y la seguridad, sino también aspectos más amplios como la innovación y la resolución creativa de problemas.

En este sentido, Holberton Coderise han sido claves en ofrecer oportunidades que permiten a desarrolladores de todo el mundo interactuar con tecnologías de inteligencia artificial, promoviendo el desarrollo de habilidades no solo técnicas, sino también humanas.

Holberton opera en más de 20 países y 29 ciudades de todo el mundo y capacita a miles de participantes cada año. Además de los conocimientos adquiridos, los participantes también reciben una importante red de orientación profesional, que les permite afrontar el próximo desafío con confianza, conoce más en holbertoncoderise.com. 

Imagen: dem10

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