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En el episodio pasado... Estabas guardando tantas cosas que vimos juntos. En el episodio pasado hablamos de triaging. Me gustaría seguir como por esta temática de incident response. ¿Sabes? Así como de cómo manejamos bugs, cómo manejamos todo este proceso de atender. Cuando ponemos el meme ese de this is fine, el perrito que se está quemando todo. Exacto, exacto. Esa es una parte bien crítica, ¿no? O sea... Trabajamos en software. Las personas que están escuchando esto trabajamos en o cerca de software. Y una característica innegable del software es que es creada por humanos hasta ahora todavía. ¡Qué loco! Sin embargo... Oye, espérame, espérame. Yo te quiero decir algo de lo que me pasó el otro día. Bueno, no el otro día. Ya tiene rato. No sé si un mes probablemente. Pero le estaba haciendo... estaba como ignorando todo este hype del chat GPT hasta que dije, pues vamos a ver qué onda. Ah, no manches. Ah, no manches. Ah, no te pas de lanza. No, no, no, no, no. O sea, creo que esos comentarios vienen como tres meses después o seis meses después, pero, pero no te pasas. O sea, me pasé, yo creo que como una hora y media me levanté al baño, regresé y otra hora y media a ver qué me contaba este, este chamuco que está ahí. oye así como dice mi abuela eso que cuando cuando le presenté el disman me dijo que eso que es el diablo como aquí y así así encantado esta onda ahorita vamos a ver un término seguramente pero yo quiero que tú me des como una una una opinión muy light si se puede y no ni siquiera tiene que ser simple tiene que ser simplista yo sé que estás en desacuerdo con esas cosas pero que onda con con la inteligencia artificial y el futuro de la programación. Uy, nos vamos a pasar dos horas. ¿Y qué? Ok, bueno, cambiamos de tema, aparentemente. Yo llevo... O sea, no soy gurú ni nada, pero la tendencia es clara. Hace un año salió Google Copilot, que ya te podía escribir código. Oye, a ver, pero... ¿Sí puedes escribir código? puedes sugerir código y todo eso pero también porque no fue tan tan tan tan permeable yo creo que tiene algo que ver con esta con esta idea de que google es evil verdad y la gente como que no le hace tanto digo no es mi opinión personal este pero ahí hay como mucha versión de repente google ha cambiado su cara amigable respecto de cuando eran los que querían ser programadores o los noventas, en los dos miles, que decían yo quiero trabajar en Google y hoy creo que no es tan así. Bueno, ahí creo que te estás metiendo como en más como una percepción de la compañía, no necesariamente de la tecnología. Sí, sí. A ver, empecemos, empecemos por este. O sea, si queremos hablar de cuáles son las implicaciones desde mi perspectiva de la inteligencia artificial en la industria del software, creo que son amplias. El año hablaba de esto justo el año pasado, hace un par de años salió esta cosa. de github copilot que básicamente era como un autocomplete on steroids ya no nada más te puede autocompletar nombres de métodos sino que te puede sugerir funciones completas entonces es una inteligencia artificial que está entrenada en miles y miles y miles y miles y millones tal vez de líneas de código y que más o menos te puede entender qué es lo que puedes hacer esa fue una versión hace un par de años en aquel entonces para mí fue bastante obvio que para allá íbamos si te pones a ver toda la evolución de la industria del software y eso es algo que hemos hablado y lo hemos hablado tú y yo en privado y llevo años diciendo esto llevo años diciendo esto hola que tal soy Darwin y en menos de un minuto regresamos con este episodio pero antes quiero hacerte una recomendación si estás escuchando este podcast claramente estás buscando mejorar tu inglés a nivel profesional ya sea para conseguir un mejor puesto dentro de una organización o tal vez tener clientes en el extranjero o probablemente aplicar para esa vacante que te pide un alto nivel de inglés, o sencillamente porque quieres entender más de cómo hablan los devs alrededor tuyo. Cualquiera que sea el caso, déjame invitarte a que te unas a nuestra comunidad de inglés para devs, en donde ciertos de personas como tú ya están haciendo networking y al mismo tiempo están mejorando su inglés todos los días con nuestras rutinas y ejercicios diarios de práctica, así como nuestros círculos de conversación semanales para practicar tu inglés tanto escrito como oral y gozar de feedback mío y de mis teachers en tiempo real. Formar parte de nuestra comunidad es bastante sencillo, solo manda un mensaje directo en Twitter o Instagram en la cuenta arroba darwenglish esto es arroba d a r w i n g l i s h y dime literal quiero ser parte de la comunidad y voilà, listo, recuerda que todo esto es 100% gratis y lo único que te pido es que nos ayudes a compartir los consejos para mejorar tu inglés en alguna de nuestras redes sociales, ya sea Twitter Instagram, TikTok o tal vez y porque no, LinkedIn, sin más Te dejo escuchar el resto del episodio. De antemano te doy la bienvenida a nuestra comunidad. El proceso mecánico de escribir código no es desarrollo de software. Ok. Escribir código no es desarrollo de

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software.

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Y todos los procesos mecánicos están ripe for automation. Sí. Cualquier cosa mecánica se va a automatizar. Claro. Lo hemos visto en farming. Hablábamos de farming. Estás tocando unas fibras muy sensibles. Sí, sí, sí. ¿Por qué eso? seguramente, digo, no nada más la gente que nos escucha son developers, ya hablamos de que también la gente que nos escucha, y la mayoría de la gente que nos escucha, de hecho, son personas que están en contacto con software, pero yo también he notado una audiencia de estudiantes de programación. Oh, sí, no, pero ellos están desarrollando, están aprendiendo en un mundo completamente diferente al que tú y yo crecimos. Sí, están aprendiendo de la manera que consideramos correcta para una persona que tiene años en esto, porque si están ahorita aprendiendo C Sharp, Que por algún lado se tiene que empezar, claro. Es que son bases. Es justo para allá donde voy. O sea, la esencia del desarrollo de software que es código, eso no va a cambiar. Pero la banda se clava en que la esencia de desarrollar software es escribir código. Y no es cierto. El código es la materia prima. Claro. Cómo manejamos y cómo producimos esa materia prima es lo que se va a automatizar. Pero el código como unidad atómica del desarrollo de software no creo que desaparezca por lo menos en nuestros tiempos de vida. ¿Qué es lo que está pasando? Yo a donde creo que vamos a ir, y ya lo estamos viendo, es que el proceso mecánico de escribir código es lo que se va a automatizar. Entonces, la relación de programador-programa va a cambiar. Porque ahorita, un desarrollador, un programador, lo que hace es escribir ese código. No sé si la cámara alcanza a ver mi mano, pero estoy así desde hace rato. ¡No! Bien. tiene un cambio. Hacia donde vamos es que nosotros, y ya lo puedes ver con ChatGPT, güey. A donde vamos es el programador como profesión va a dejar de existir. El programador. Estrictamente hablando de que a alguien le pagan por escribir código. Esa madre, yo creo, esa profesión tiene fecha de caducidad.

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¿A

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qué se va a convertir? El programador ya no va a ser, y esto es una visión muy, o sea, ahora Ahorita mucha gente me está mentando la madre. Pero ese concepto de a mí me pagan por escribir código va a cambiar. A dónde vamos a ir, creo yo, es a un mundo en el que nosotros vamos a poder y le vamos a llegar y le vamos a poder decir a una máquina tengo este problema, dame una solución para ella. Y la máquina me va a escupir 300, 400 líneas de código. Y tú tendrías que ser capaz de discernir cuál es la mejor. Exactamente. Yo no me voy a convertir en O sea, yo no voy a ser la persona que manualmente, mecánicamente escriba las 300 líneas de código. Yo me voy a convertir en la persona o un ingeniero de software. Que es diferente a un desarrollador. A un programador. Un programador. Este ingeniero de software, de lo que se va a encargar es de tomar esa cosa que va a escupir, esas líneas de código que va a escupir la máquina y analizarlas desde un punto de vista de seguridad, desde un punto de vista ético. de compatibilidad de compatibilidad desde un punto de vista de realmente solucionar un problema y determinar esta solución que tanto me acerca y que necesito yo para complementar esa solución entonces otra vez el proceso mecánico de escribir código es lo que va a cambiar pero el desarrollo de software como tal va a ser una como una cuestión un poco yo creo más simbiótica entre yo le digo a la máquina cuál es mi problema la máquina me da un resultado al 80% y yo le complemento el 20% faltante con los aspectos de seguridad, con los aspectos de implementación, con los aspectos de ética, dependiendo del problema que esté intentando resolver. Que haga armonía con los demás features. Que haga armonía, que sea compatible, que sea escalable, bla, bla, bla, bla. Pero eso ya estás hablando de cosas mucho más especializadas. Yo no creo que va a haber un momento donde podamos, por lo menos otra vez, en nuestras vidas, yo no creo que vaya a llegar un momento en el que vayamos a a poder obviar o que vayamos a necesitar no saber las implicaciones de lo que estamos haciendo. Entonces ahí tú decías, alguien que está aprendiendo C Sharp ahorita, alguien que está aprendiendo Java, alguien que está aprendiendo Swift, Objective C, C++ o lo que sea, no es conocimiento que está inherentemente outdated, ¿sabes? Porque justamente es esa, yo creo que va a ser ese sexto sentido de qué está bien y qué está mal, lo que en nos va a dar la ventaja sobre el código que puede generar cualquier máquina. Por supuesto. Entonces las bases no van a cambiar el proceso. Más bien, las bases no dejan de ser importantes, sino el proceso de cómo llegamos de tengo un problema, tengo una solución. Eso sí es lo que va a cambiar y ya está cambiando. Oye, para terminar este episodio que no vimos nada de lo que dijimos que íbamos a ver, hay que hablar lo que sea de qué quiere decir ChatGPT. ChatGPT. Tú sabes el acrónimo. El otro día lo vi y no se me pegó. Generative Pre-trained Transformer. Transformer. Lo que sí supe es de que, bueno, de lo que sí sé más o menos es de que Transformer fue una tecnología que inventó Google en 2017, que es una manera de procesar texto en cantidades masivas con un performance muy, muy cabrón. Y entrenar modelos de lenguajes con el Transformer. Entonces, Transformer es una tecnología Transformer es una tecnología. Es como el equivalente a un... Así es como lo entiendo yo, por lo menos. Es como... Se podría decir que es como el equivalente a una unidad de procesamiento. O sea, es como si tú hablaras, por ejemplo, de un tal cual un procesador. Un CPU. Un CPU. Entonces, pre-trained, pre-entrenado, es un transformer pre-entrenado generativo. Pues ya está. Podemos darle.

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Ajá.