{"id":20603,"date":"2025-03-04T18:09:44","date_gmt":"2025-03-04T17:09:44","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20603"},"modified":"2025-03-04T18:09:44","modified_gmt":"2025-03-04T17:09:44","slug":"temor-a-la-inteligencia-artificial-amor-a-deepseek-y-los-desarrolladores-invisibles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=20603","title":{"rendered":"Temor a la inteligencia artificial, amor a DeepSeek y los desarrolladores invisibles"},"content":{"rendered":"

Son miles los programadores de m\u00faltiples empresas en Silicon Valley los que casi no aportan valor al trabajo cotidiano de sus organizaciones. Se les denomina \u00abprogramadores invisibles\u00bb, una famosa serie los ha denominado \u201cingenieros fantasma\u201d<\/strong><\/p>\n

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Por Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n

A diferencia de lo que podr\u00eda pensarse, no son ingenieros mal remunerados, ni empleados cuyo rendimiento no se valore. Estos normalmete tienen salarios elevados, pero, realmente no se molestan \u201cni en intentarlo.\u00bb
\nY no estamos exagerando sino que en una encuesta llevada a cabo por el equipo dirigido por Yegor Denisov-Blanch sobre una muestra de m\u00e1s de 50.000 ingenieros del famoso Valle americano se encontr\u00f3 que casi el 10% de dichos ingenieros no se molestaban ni en intentarlo\u201d.
\nQui\u00e9nes desarrollaron el estudio aducen varias causas de este fen\u00f3meno y subrayan la complejidad de medir la productividad de los programadores. Pese a los m\u00faltiles estudios para dise\u00f1ar un algoritmo maestro que supervise el c\u00f3digo que publican, se llega a la misma conclusi\u00f3n: no es posible determinar con exactitud la productividad de los desarrolladores.
\nLa causa de esto no es otra que por la naturaleza del software. Incrementar la cantidad de l\u00edneas de c\u00f3digo (lo que podr\u00eda parecer la opci\u00f3n m\u00e1s l\u00f3gica) no nos indica nada sobre su calidad. En realidad, frecuentemente, el c\u00f3digo de calidad tiende a ser m\u00e1s compacto que el deficiente. Adicionalmente, los desarrolladores con m\u00e1s experiencia dedican m\u00e1s tiempo a reuniones, resoluci\u00f3n de problemas y pruebas, que a la programaci\u00f3n misma. \u00bfDe qu\u00e9 manera medir entonces su productividad?
\nStack Overflow, tras su \u00faltima encuesta concluy\u00f3 que el 68% de los desarrolladores consultados no consideraba la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como una amenaza laboral. Solo el 12% la percib\u00eda como un riesgo. Este porcentaje es muy parecido al de los desarrolladores fantasmas (10%). Podr\u00edamos pensar \u00bfSer\u00e1n los mismos?
\nTeniendo en cuenta que en la misma encuesta, el 61.8% de los desarrolladores ya utiliza herramientas de IAG, y un 13.8% planea incorporarlas en breve, seguramente s\u00ed. Seg\u00fan ellos, entre otras muchas ventajas, estas herramientas les permiten ser m\u00e1s productivos, eficientes y acelerar su aprendizaje.
\nNo cabe duda de que la verdadera amenaza para un desarrollador no es la IA en s\u00ed, sino otro desarrollador que la emplee en su beneficio. Un desarrollador NO fantasma, centrado en optimizar su rendimiento mediante herramientas que mejoren su proceso de desarrollo y aumenten su productividad. Pero regresamos al mismo interrogante: \u00bfC\u00f3mo medir la productividad?
\nComprobamos que nos vamos aproximando a la cuesti\u00f3n que hemos ido postponiendo, pero antes sigamos analizando el impacto de la IA. Nos va resultando ya familiar el t\u00e9rmino DeepSeek. Y, si no fuera as\u00ed, tendr\u00edamos que preguntarnos si han estado \u00bfD\u00f3nde han estado los \u00faltimos meses?
\nEl LLM chino, DeepSeek R1, ha roto las reglas del juego al reducir dr\u00e1sticamente el costo del entrenamiento de modelos de lenguaje. Gracias a esto, se ha logrado ofrecer acceso a sus API con un coste mucho m\u00e1s bajo en comparaci\u00f3n con los de los principales actores del sector, como OpenAI.
\nPodemos concluir con que DeepSeek ha transformado una debilidad en fortaleza. Las limitaciones en la exportaci\u00f3n de microchips han obligado a desarrollar un enfoque alternativo para entrenar su modelo, logrando hacerlo a un costo mucho menor y con un rendimiento competitivo frente a OpenAI.
\nAhora bien, visto esto, OpenAI reaccion\u00f3 de manera r\u00e1pida liberando parcialmente su modelo O3 mini, el mejor hasta ahora, y a un precio mucho m\u00e1s bajo para recuperar su liderazgo. Sin embargo, el da\u00f1o ya estaba hecho. DeepSeek, a pesar de ser un modelo desarrollado en China, fue liberado como c\u00f3digo abierto, permitiendo que cualquier empresa lo utilice sin temor a que sus datos queden comprometidos, ya que se ejecuta en una m\u00e1quina propia.
\nPero, adem\u00e1s, todo esto permite que los ingenieros que no son fantasmas, aquellos que buscan mejorar continuamente, tengan acceso a herramientas avanzadas para el desarrollo de c\u00f3digo de manera accesible y econ\u00f3mica, democratizando su uso y multiplicando la productividad de los desarrolladores y de las empresas que las apoyan.
\nDicha idea de evaluaci\u00f3n del producto software se basa en est\u00e1ndares ISO\/IEC y ya est\u00e1 siendo utilizado por gobiernos de todo el mundo: la Uni\u00f3n Europea, Jap\u00f3n, Corea del Sur, M\u00e9xico, Brasil, Malasia\u2026solo por citar algunos.
\nAdem\u00e1s, teniendo esta m\u00e9trica, podemos identificar a los \u00abfantasmas\u00bb, seleccionar a los buenos desarrolladores y hacer crecer nuestro negocio en la direcci\u00f3n correcta.
\nEl software es el protagonista, y su correcta evaluaci\u00f3n nos permitir\u00e1 optimizar no solo la eficiencia sino tambi\u00e9n la productividad en el desarrollo de software. Es un indicador objetivo y comprobable que nos ayuda a evitar las subjetividades que a menudo envuelven este \u00e1mbito.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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