¿Llegará 2025 con el Fin de los Programadores por la Inteligencia Artificial?

Hoy en día, en el ámbito de las tecnologías de la información (TI), existe una mezcla de suspenso e incertidumbre debido a las posibles consecuencias de la inteligencia artificial (IA) en el mundo laboral. No es un secreto que la productividad se ha visto incrementada gracias a herramientas como ChatGPT y asistentes inteligentes. Algunas grandes empresas han decidido frenar la contratación de programadores y otros perfiles tecnológicos. Sin embargo, ¿podrá este fenómeno llegar a un punto crítico que afecte también a las pequeñas y medianas empresas?
Para responder estas y otras interrogantes, es necesario partir de los conceptos principales y entender la relación entre ellos.

Programación

La programación es el proceso de diseñar, escribir, probar, depurar y mantener el código fuente de programas informáticos. Este código puede estar escrito en uno o varios lenguajes de programación, como Python, Java, C++, PHP, entre otros. La programación se utiliza para crear software que realiza tareas específicas, resuelve problemas y mejora la eficiencia en diversos campos, desde aplicaciones móviles hasta sistemas operativos, la programación es unos de los principales agentes de desarrollo tecnológico incluyendo la Inteligencia Artificial.

Inteligencia Artificial (IA)

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se enfoca en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la toma de decisiones y el aprendizaje automático. La IA utiliza algoritmos y modelos matemáticos para simular la capacidad de aprendizaje y adaptación de los humanos. Estos algoritmos han existido desde hace varias décadas, pero su desarrollo estaba limitado por las capacidades de hardware. Hoy en día el poder del computo hizo posible la creación y la producción de modelos de inteligencia artificia a nivel empresaria y a nivel masivo.

Relación entre Programación y IA

Como ya habrás comprendido la programación es fundamental en el desarrollo de la IA, ya que los algoritmos y modelos de IA deben ser implementados mediante código. Sin programación, no sería posible crear, entrenar y utilizar modelos de IA. Cualquier producto, herramienta o programa que este potenciado por IA tiene una base de código importante para echar andar cualquier modelo. A medida que la IA avanza, la programación también evoluciona para adaptarse a nuevas técnicas y herramientas. Es por eso que en este punto debemos comprender que no son campos aislados o que compiten entre sí, son campos estrechamente unidos.

Impacto de la IA en diferentes industrias

La inteligencia artificial ha transformado profundamente diversas industrias, generando cambios significativos en la forma en que operan y se desarrollan. Aquí hay algunos ejemplos clave:

• Salud: La IA ha mejorado el diagnóstico y tratamiento de enfermedades mediante el análisis de grandes volúmenes de datos médicos y la identificación de patrones. Aplicaciones como el análisis de imágenes médicas, la predicción de brotes de enfermedades y los asistentes virtuales para pacientes han revolucionado la atención sanitaria.
• Finanzas: Los algoritmos de IA se utilizan en la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la toma de decisiones de inversión. También se están automatizando procesos financieros en la búsqueda de hacer un sistema más eficiente, los sistemas bancarios han sido resistentes a muchas tecnologías, pero en el caso de la IA ya veremos cómo será el proceso de integración.
• Manufactura: La robótica y la automatización son las principales áreas o focos de la IA desde sus comienzos, el impulso ha optimizado la producción y la cadena de suministro. Los sistemas de IA permiten el mantenimiento predictivo, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos operativos, he aquí un punto que resalta, pues la reducción de costos operativos de alguna u otra manera se traduce en reducción de personal en alguna parte del proceso.
• Retail: En el comercio minorista, la IA se utiliza ampliamente para personalizar la experiencia del cliente, gestionar inventarios y optimizar precios. Los chatbots y los asistentes virtuales mejoran el servicio al cliente y aumentan las ventas. Y la programación de estas herramientas se han democratizado y sumando la ayuda de la comunidad es normal la evolución de todos los programas potenciados por IA.

Aplicaciones prácticas de la IA

La IA ha experimentado avances significativos en los últimos años, lo que ha llevado a la creación de aplicaciones prácticas que ya están siendo utilizadas en el mundo real y prometen cambios significativos en la industria. Algunos ejemplos incluyen:

• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Herramientas como ChatGPT y asistentes virtuales inteligentes han mejorado la comunicación entre humanos y máquinas, permitiendo interacciones más naturales y efectivas aumentando en muchas diciplinas la productividad.
• Aprendizaje profundo (Deep Learning): Los modelos de aprendizaje profundo han avanzado en áreas como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y la generación de contenido. Estas tecnologías se utilizan en aplicaciones como la creación de arte digital y la generación de textos. Esta ultima con una demanda importante en estrecha relación con la búsqueda de información en la web.
• Visión por computadora: La visión por computadora permite a las máquinas interpretar y entender el mundo visual. Se utiliza en aplicaciones como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la realidad aumentada. Esta practica es una de las mas complejas y grandes empresas trabajan día a día en ello. Es una de las practicas que proporcionaría avances importantes a programas altamente demandados en el mercado
• Robótica avanzada: La combinación de IA y robótica ha llevado al desarrollo de robots más autónomos y versátiles, que pueden realizar tareas complejas en entornos industriales, domésticos y médicos.
• Análisis de información: Las plataformas de streaming, comercio electrónico y redes sociales utilizan algoritmos de IA para ofrecer recomendaciones personalizadas a sus usuarios, mejorando la experiencia y aumentando el compromiso. Esto es ganancias a que la IA en muchos sistemas analiza cantidades abruptas de datos, prediciendo en función de los patrones identificados y de posibles cambios en tiempo real de las tendencias.

Ejemplos de proyectos exitosos que combinan programación y IA

• Tesla Autopilot: Es un sistema de conducción autónoma de la empresa Tesla la cual combina sensores avanzados, procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje profundo para permitir a los vehículos conducirse de manera autónoma. Es una de las aplicaciones que jugaran un papel muy importante en un futuro proximo.
• Google Translate: Ha sido nuestro compañero fiel en muchas ocasiones y de cierto modo ignoramos lo que hay detrás, pero resulta que utiliza redes neuronales profundas y procesamiento del lenguaje natural para traducir texto entre diferentes idiomas con alta precisión, es una hermosa pieza de ingeniería que llego para quedarse y cerrar un poco la brecha entre los diferentes lenguajes.
• IBM Watson: Un sistema de inteligencia artificial que puede analizar grandes volúmenes de datos no estructurados y proporcionar respuestas basadas en evidencia en campos como la medicina y los negocios. Sin duda el análisis de datos es la raíz de todo buen sistema.
• ChatGPT: Amado por algunos, odiado por otros incluso bloqueado en algunas zonas del planeta. Es el modelo de IA masivo más famoso desarrollado por OpenAI, esta potente herramienta puede generar texto coherente y útil en respuesta a entradas de usuario, demostrando el poder del procesamiento del lenguaje natural, hoyen día está conectado a internet y potencia la productividad de las personas en diferentes ámbitos.

Bien luego de observar el tema desde varias perspectivas es fácil comprender que si estamos en una era donde esta explotando el desarrollo y despliegue de la IA pero junto con ello se adquieren nuevos desafíos para la programación, oportunidades de innovación y aumento en la productividad. Además, en épocas de adelanto tecnológico es necesaria la compensación educativa tanto a nivel corporativo como a nivel masivo.

Quizá en grandes empresas prescindan de algunos puestos de trabajo, pero esas corporaciones no lo son todo, lo mejores ampliar la visión de lo que hacemos y buscar oportunidades alrededor de la misma IA pues como ya hemos visto la estrecha relación que tiene con la programación.

Espero que te haya gustado este artículo, de seguro es un tema muy amplio y esto solo es una pincelada, en los próximos post profundizaremos en todas las ramificaciones o conceptos que quedan pendiente.