Herramientas de codificación de IA han llegado cómo los equipos de Ingeniería de Productos las utilizarán

Las herramientas de codificación de IA están disponibles para los equipos de Ingeniería de Productos.

Cómo el IA generativo afectará a los equipos de ingeniería de producto – Parte 2

Esta es la segunda parte de una serie de seis partes que investiga cómo las herramientas de productividad de IA generativa dirigidas a desarrolladores, como Github Copilot, ChatGPT y Amazon CodeWhisperer, podrían afectar la estructura de equipos enteros de ingeniería de producto.

En la Parte 1, exploramos:

1. El panorama de la ingeniería de producto y la posibilidad de que los equipos necesiten menos ingenieros humanos con el aumento de las herramientas de IA generativa.
2. La proporción tradicional de 5:1 en los equipos tecnológicos: cómo aproximadamente hay cinco ingenieros por cada gerente de producto, lo cual es común en la industria.
3. Los roles de los gerentes de producto e ingenieros en los procesos actuales de desarrollo de productos y cómo estos roles podrían cambiar con los avances de la IA.
4. Cómo investigaciones anteriores han dado predicciones equivocadas sobre qué profesiones se verán menos afectadas por la IA y cómo los LLM han trastocado estas predicciones, especialmente en las industrias tecnológicas y creativas.

La explosión de herramientas de codificación IA

La automatización ha sido parte de la ingeniería de software casi desde sus inicios. El ensayo emblemático de Eric Raymond de 2003, “El arte de la programación Unix”, reflexionó sobre 17 reglas de diseño para ingenieros de software, incluida la Regla de Generación: “Evitar el hackeo manual; escribir programas para escribir programas cuando sea posible”.

El consejo de Raymond sigue siendo relevante incluso 20 años después de su publicación:

• Si los ingenieros comienzan a utilizar herramientas de codificación de IA, ¿qué sucede con nuestros equipos de producto?
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“Los seres humanos son notoriamente malos para fijarse en los detalles. En consecuencia, cualquier tipo de hackeo manual de programas es una fuente rica de retrasos y errores. Cuanto más simple y abstracta pueda ser la especificación de su programa, más probable es que el diseñador humano lo haya hecho bien. El código generado (en todos los niveles) casi siempre es más económico y confiable que el hackeo manual”.

Desde que Raymond escribió esas palabras, hemos desarrollado herramientas de prueba automatizadas, linters (herramientas que verifican automáticamente el código que escribimos), autocompletado para nuestros entornos de desarrollo (como un corrector ortográfico, pero para código) e incluso frameworks (como React y Django) que automatizan…

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