Por qué ChatGPT no acabará con los programadores

Por qué ChatGPT no acabará con los programadores

Marca de tiempo: 25 de enero de 2024 5:14 a. M.
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¿ChatGPT matará a los codificadores?, examinamos muchos supresores de la demanda que amenazaban con acabar con los trabajos de los codificadores. También aludimos a los ESTIMULANTES DE LA DEMANDA, que funcionan como contrapesos al impulsar la demanda de codificadores.

En esta publicación, profundizaremos en Estimulantes de la demanda.

Los estimulantes de la demanda, que comprenden nuevos paradigmas y mercados informáticos, no solo detienen la disminución de los trabajos de codificación, sino que también aumentan la plantilla de codificadores.

NUEVOS PARADIGMAS INFORMÁTICOS

Anyone who has followed the IT industry for the last two decades or longer would have observed many waves of computing paradigms like Web, Mobile, Social, Cloud, and Blockchain alongside the growth of ERP, RAD, AI, and other demand suppressors described
en nuestra publicación anterior.

Cada nueva ola de paradigma informático creó una nueva demanda de codificadores.

  • Web: Una parte sustancial del ERP basado en arquitectura cliente-servidor tuvo que ampliarse para soportar transacciones basadas en Internet con proveedores, clientes y otras partes interesadas.
  • Móvil: Muchas aplicaciones existentes como CRM tuvieron que ser “movilizadas” (o “movilizadas” si se prefiere).
  • Nube: las aplicaciones locales tuvieron que migrarse a nubes de hiperescala como AWS, Azure y Oracle Cloud Infrastructure.

Gen AI is the latest wave. By automating coding to some extent, it will suppress demand for coders. However, by requiring training of AI on industry- and enterprise-specific data – “last mile training” as Oracle calls it – Gen AI will also stimulate demand
for coders.

NUEVOS MERCADOS

A lo largo de las décadas, hemos visto una proliferación de empresas de productos de software y empresas SAAS, y oleadas de transformación digital y tecnología de consumo.

Crearon nuevos mercados para trabajos de codificación como:

  • Organizaciones de ingeniería de empresas COTS (Commercial Off The Shelf) y SAAS
  • Proveedores de herramientas (RAD/Low Code), incluido software de código abierto y complementos de WordPress.
  • Desarrolladores de plataformas Gen AI
  • Práctica de DX de Big 4 y otras empresas consultoras
  • Nuevas empresas de Internet para consumidores en tecnología financiera, entrega de alimentos, viajes compartidos, habitaciones compartidas, viajes y otras industrias.
  • Software Is The Brand companies. Coined by Forrester, the term SITB refers to the practice among banking, engineering and other non-software industries to differentiate themselves via software. Examples of SITB include Trade Finance and High Value Fund
    Transfer software in banks, and Internet of Things (IoT) in manufacturing automation companies.

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@mattturck: Whatever happened to the Internet of Things? 10 years ago, IoT was the next big thing. Tons of new startups, VC money and hype. Ended
up producing just *one* currently independent public company today, Samsara.

@s_ketharaman: It could be argued that IoT has been in use in chemical process plants etc. for 40+ years in the form of sensors, DCS, and PLCs.
At most, these products will need to be upgraded to ZigBee and other open Internet protocols to make them true IoT. But those opportunities will likely be tapped by Honeywell, Schneider and other existing process control equipment suppliers and may not create
opportunities for new startups.

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  • Infusión de IA en los productos de empresas que no son de software. p.ej Copiloto industrial Siemens.

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Microsoft y Siemens han creado un asistente de fabricación llamado Siemens Industrial Copilot, que... ayudará al personal de mantenimiento con las reparaciones. – @superglaze.

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If recent history is any guide, I predict that Gen AI will create more coding jobs. At most, it might lead to a displacement of jobs from engineering to professional services organizations (PSO). (For the uninitiated, coders who develop the core product
on the roadmap of a COTS or SAAS company are in the engineering org, and coders who implement or support the product for a specific customer of such a company or its implementation partners are in the professional services org.)

That said, we must recognize one major difference between Generative AI and the demand suppressors that came before it: ERP, RAD / Low Code etc. obviated the need for code. They did not produce what coders produced. Whereas Gen AI does not obviate the need
for code. It produces what coders would otherwise have produced.

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@vkhosla: Fun story – at a recent coding hackathon, the winner was a marketer. Not a coder, but a marketer. Previously it was the best coder who
won, less dependent on idea and more on execution and ability to jerry rig a solution. Now it’s the best idea that wins since we’ve democratized what it means to program and barriers to entry are much lower (i.e. natural language!)

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En ese sentido, la Generación AI tiene una postura competitiva directa contra codificadores, diseñadores y arquitectos, a diferencia de los supresores de la demanda del pasado.

En consecuencia, se podría argumentar que ChatGPT también puede satisfacer la nueva demanda de codificadores impulsada por nuevos paradigmas y mercados informáticos discutidos anteriormente.

Según mi experiencia personal en el uso de ChatGPT para obtener código listo para usar, Gen AI seguramente disminuirá la demanda de habilidades de codificación HTML CSS simples.

Pasando a sitios web y aplicaciones complejos. Tomemos el siguiente ejemplo:

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Me: ¿Código para clonar Uber?
ChatGPT: Creating a full Uber clone is a complex and extensive project that involves multiple components, including mobile apps for passengers and drivers, a backend server, payment processing, mapping and navigation integration, and more.
It’s a project that would typically require a team of developers and significant resources. I can provide you with a high-level overview of the components you would need and some sample code snippets to get you started, but keep in mind that building a full
Uber clone is beyond the scope of a simple code snippet…

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Puedes ver la respuesta completa.
esta página. Si bien ChatGPT proporcionó fragmentos de código para muchos componentes básicos de una aplicación Uber Clone, del extracto anterior se desprende claramente que aún se necesitarán codificadores para crear sitios web y aplicaciones avanzados.

Lo que pueden hacer los programadores es utilizar asistentes personales Gen AI para escribir código de mejor calidad y más rápido. En esta capacidad, Gen AI complementará, en lugar de reemplazar, a los codificadores de nivel medio y superior. Gartner tiene un par de consejos profesionales para ellos en este contexto:

  • La ingeniería de software asistida por IA mejora la productividad de los desarrolladores y permite a los equipos de desarrollo abordar esta creciente demanda de software para administrar el negocio.
  • Las herramientas de desarrollo basadas en IA permiten a los ingenieros de software dedicar menos tiempo a escribir código, lo que facilita un mayor enfoque en actividades de nivel superior, como el diseño y la composición de aplicaciones comerciales atractivas.

Si bien no he tenido la oportunidad de usarlo, escuché cosas buenas sobre el asistente de codificación Microsoft Github Copilot.

Si todo lo demás falla, en un tono más ligero, recuerde el viejo dicho de Silicon Valley:

Una empresa de tecnología bien administrada tiene el doble de exceso de personal; una empresa tecnológica mal administrada tiene un exceso de personal 2 veces mayor.

¡Los codificadores no necesitan más garantías de seguridad laboral que esa!

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Puedo escuchar a los programadores quejarse de que elaborar estimulantes de la demanda está más allá de sus habilidades.

They’re right. Like before, product managers and marketers aka normies will create the new computing paradigms and markets sparking greater demand for coders in the age of Gen AI. However, they will need to be supported by coders, designers and architects
aka geeks in this endeavor.

Ergo Generative AI presenta una oportunidad única para que los geeks colaboren con los normales.

Divulgación: Oracle es un ex empleador.

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