La codificación de ambientes ha convertido a los desarrolladores de alto nivel en «niñeras de IA», pero dicen que vale la pena

Carla Lover pasó 30 minutos emprendiendo después de que tuvo que reanudar su proyecto codificado por vibraciones.

Rover ha estado en la industria durante 15 años y trabaja principalmente como desarrollador web. Actualmente está construyendo una startup con su hijo y creando modelos personalizados de aprendizaje automático para el mercado.

Llamó a Vibe, que codifica servilletas hermosas e interminables que te permiten dibujar ideas para siempre. Sin embargo, como estos modelos de IA pueden arruinar su trabajo de manera difícil de predecir, dijo que es «peor que una niñera» tratar los códigos generados por IA que espera usar en la producción como «peor que una niñera».

Estaba recurriendo a la codificación de IA para necesitar velocidad en una startup, así como la promesa de herramientas de IA.

«Tomé atajos y no escaneé esos archivos después de las revisiones automatizadas porque necesito ser rápido e impresionante», dijo. «Cuando lo hice manualmente, descubrí que estaba tan equivocado. Cuando usé herramientas de terceros, encontré más. Y aprendí mi lección».

Ella y su hijo reanudaron todo su proyecto. «Lo entregué como un empleado», dijo. «que no es.»

Rover parece ser muchos programadores experimentados que recurren a la IA para su ayuda de codificación. Pero tales programadores también se encuentran actuando como niñeras de IA: reescribe el código que AI escupe para verificar.

Un informe reciente de las compañías de plataformas de distribución de contenido encontró que al menos el 95% de los casi 800 desarrolladores encuestados pasaron un tiempo extra de tiempo generado por AI, y que dicha carga de validación está cayendo más sobre los hombros de los desarrolladores senior.

Estos codificadores experimentados han descubierto problemas con el código generado por IA, que van desde alucinaciones de nombres de paquetes hasta eliminar información importante y riesgos de seguridad. Sin verificar, el código AI puede dejar el producto mucho más erróneo de lo que producen los humanos.

Trabajar con código generado por IA se ha convertido en un gran problema, y ​​ha nacido un nuevo trabajo de codificación corporativa, conocido como «Especialista en limpieza de código VIBE».

TechCrunch habló con codificadores experimentados sobre lo que se considera el futuro de la codificación atmosférica, utilizando código generado por IA. Aunque las ideas eran variadas, una cosa seguía segura. La tecnología todavía tiene un largo camino por recorrer.

«Usar un copiloto de codificación es como darle a una cafetería de seis años inteligente y decir: ‘Lleve esto al comedor y vierta café para su familia’ ‘, dijo Rover.

¿Pueden hacer eso? probablemente. ¿Fallarán? absolutamente. Y tal vez, si fallan, no te van a decir. «No soy lo suficientemente inteligente como para ser una niña», continuó. «Eso significa que no puedes delegar completamente (tareas) así».

«¡Tienes toda la razón!»

Feridoon Malekzadeh comparó la atmósfera codificando con los niños.

Ha trabajado en la industria durante más de 20 años y ha desempeñado una variedad de roles en el desarrollo de productos, software y diseño. Él ha construido su propia startup y usa muy una plataforma adorable que codifica la atmósfera, dijo. Por diversión, también codifica un ambiente similar a la aplicación que genera Gen Alpha Slang para Boomers.

Le gusta cómo puede trabajar solo en proyectos y ahorrar tiempo y dinero, pero está de acuerdo en que la codificación de ambientes no es como contratar a un interno o un codificador junior. En cambio, la codificación de cosmosización es similar a «contratar a un adolescente terco y fragmentado para ayudar a hacer algo».

«Tienes que pedirles 15 veces que hagan algo», dijo. «Al final, hacen algunas de las cosas que preguntaste, algunas de las cosas que no pidiste, y se rompen mucho en el camino».

Malekzadeh gasta alrededor del 50% de sus requisitos de escritura de tiempo, del 10% al 20% de su tiempo en la codificación atmosférica de codificación, y estima del 30% al 40% de su tiempo en la fijación de ambas.

Tampoco cree que la codificación de ambientes sea mejor para el pensamiento de sistemas. Es el proceso de ver cómo los problemas complejos afectan el resultado general. El código generado por la IA está tratando de resolver más problemas a nivel de superficie, dijo.

«Si está creando una función que está ampliamente disponible en su producto, entonces un gran ingeniero la creará una vez y la pondrá a disposición donde lo necesite», dice Malekzadeh. «La codificación de vibos crea cinco formas diferentes, cinco formas diferentes, si es necesario en cinco lugares diferentes. Conduce a mucha confusión no solo para el usuario sino también para el modelo».

Mientras tanto, el rover descubre que cuando los datos se entienden con los codificados, la IA «corre hacia la pared». «Podemos proporcionar consejos engañosos, filtrar elementos importantes esenciales o insertarlos en las vías de pensamiento que estamos desarrollando», dijo.

También descubrió que produce resultados en lugar de admitir errores.

Ella compartió otro ejemplo con TechCrunch, donde cuestionó el resultado que la modelo de IA inicialmente le dio. El modelo comenzó a proporcionar explicaciones detalladas, fingiendo usar los datos que cargó. Solo cuando lo llamó el modelo de IA confesó.

«Me sorprendió porque sonaba como un colega tóxico», dijo.

Además de esto, hay preocupaciones de seguridad.

Austin Spers es director senior de la habilitación del desarrollador de Fastly, y ha estado codificando desde principios de la década de 2000.

Le gusta construir algo más rápido que el «correcto» a través de su propia experiencia, junto con chatear con los clientes. Esto podría crear vulnerabilidades en el tipo de código que los programadores más nuevos tienden a crear, dijo.

«Lo que sucede a menudo es que los ingenieros necesitan verificar el código, arreglar el agente y decirle al agente que han cometido un error», dijo Spires a TechCrunch. «Este patrón es la razón por la que vi las tácticas en las redes sociales que son» tienes toda la razón «.

Menciona cómo, como Claude of Mankind, los modelos de IA tienden a responder con «tienes razón» cuando son llamados por sus errores.

Mike Arrowsmith, director de tecnología de la compañía de software de gestión de TI Ninjaone, ha participado en la ingeniería y seguridad de software durante casi 20 años. Dijo que la codificación en la atmósfera crea una nueva generación de los puntos ciegos de TI y de seguridad, especialmente esas jóvenes startups.

«La codificación de ambientes es crucial para a menudo evitar el riguroso proceso de revisión que subyace en la codificación tradicional y la captura de vulnerabilidades», dijo a TechCrunch.

Dijo que Ninjaone respondió alentando la «codificación de atmósfera segura» en la que las herramientas de IA aprobadas tienen control de acceso, junto con revisiones por pares y, por supuesto, escaneos de seguridad, que son esenciales para las herramientas de IA aprobadas.

Nueva normalidad

Casi todos los que hablamos están de acuerdo en que las plataformas de codificación de VIBE generadas por IA son útiles en muchas situaciones, como reír de las ideas, pero todas están de acuerdo en que las revisiones humanas son esenciales antes de construir un negocio.

«Esa servilleta de cóctel no es un modelo de negocio», dijo Rover. «Necesitas equilibrar las cosas simples con ideas».

Pero debido a todas las lamentaciones de ese error, la codificación de la atmósfera ha cambiado el presente y el futuro del trabajo.

Rover dijo que la codificación de vibos es extremadamente útil para crear una mejor interfaz de usuario. Malekzadeh simplemente dijo que a pesar del tiempo que pasa en códigos de corrección, está haciendo más con los codificadores de IA que sin ellos.

«Cada tecnología tiene su propia negatividad que se inventó simultáneamente con avances tecnológicos», Marekzadeh citó al teórico francés Paul Bililio, quien habló con el barco sobre la invención de un naufragio.

Un estudio investigado rápidamente encontró que los desarrolladores superiores tienen el doble de probabilidades de poner en producción el código generado por IA en comparación con los desarrolladores junior, y dijo que la tecnología les ayudaría a trabajar más rápido.

La codificación de vibos también es parte de la rutina de codificación de Spires. Utiliza agentes de codificación de IA en varias plataformas para proyectos personales front-end y de fondo. Llamó a la tecnología una experiencia compleja, pero dijo que era bueno para apoyar la creación de prototipos, construir placas de calderas o andamios para las pruebas. Elimine tareas maníacas para que los ingenieros puedan centrarse en los productos de construcción, envío y escala.

El tiempo extra dedicado a la atmósfera malas hierbas sería simplemente un impuesto tolerado para usar la innovación.

El joven ingeniero Elvis Kimara lo está aprendiendo ahora. Acaba de graduarse con una maestría en IA y está construyendo un mercado con IA.

Al igual que muchos codificadores, descubrió que la codificación de la atmósfera hacía que su trabajo fuera más difícil y, a menudo, hizo que la atmósfera fuera una experiencia sin alegría.

«Ya no tenemos dopamina porque resolvemos el problema nosotros mismos. La IA simplemente lo entiende», dijo. En uno de sus trabajos finales, dijo que los desarrolladores superiores no están tratando de ayudar mucho a los codificadores más jóvenes. Algunas personas no entienden el nuevo modelo de código de atmósfera, mientras que otras han delegado tareas de tutoría al modelo de IA.

Pero él dice: «Los profesionales están superando con creces sus debilidades», y está listo para pagar el impuesto de innovación.

«No solo estamos escribiendo código. Guidemos nuestros sistemas de IA, tomamos la responsabilidad cuando las cosas se rompen y actuamos como una máquina, como un consultor», dijo Kimara sobre la nueva normalidad para la que se está preparando.

«Incluso si me convierto en un papel superior, continuaré usándolo», continuó. «Fue realmente un acelerador para mí. Me gustaría verificar cada línea de código generada en la IA y luego asegurarme de aprender aún más rápido».