Juguemos un juego rápido: te mostraré un gráfico y trataré de adivinar de qué se trata.
No, esta no es una criptomoneda que colapsó a las pocas horas de ser acuñada. No lo es, no lo es Diagrama de oscilación/onda hecho con CSS puropero la verdad más cruel.
Le he dado el título pero todavía me golpea como una tonelada de ladrillos porque es una caída muy pronunciada. Número de preguntas formuladas en Stack Overflow. Puede ver que alcanzó su punto máximo alrededor de 2014, con más de 200.000 preguntas formuladas en un solo mes. Pero ahora, en 2026, tiene dificultades para completar incluso 3.000 preguntas cada mes.
No hace falta ser expertos en la materia para identificar al culpable. Lo has adivinado, es inteligencia artificial… mayoría.
Aunque la inteligencia artificial se presenta como un asesino de Stack Overflow, el hecho es que el declive de Stack Overflow comenzó mucho antes del lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022.
pasar a través cuenta social Y hablando por experiencia personal, la moderación ha sido (y sigue siendo) una de las principales razones de la falta de cuestionamiento desde su punto máximo en 2014.
A medida que el sitio crecía, Stack Overflow necesitaba mejores formas de moderar los cientos de miles de preguntas que se hacían cada mes: un obstáculo que las comunidades basadas en foros inevitablemente enfrentan cuando crecen más allá de cierto punto. Hay algunas maneras de intentar resolver este problema, pero La ruta que toma Stack Overflow Probablemente no sea el mejor:
En Stack Overflow, cerramos o eliminamos preguntas que no tienen respuesta inmediata; no es muy social, pero escala muy bien.
Está claro que Stack Overflow no se trata de la cantidad de preguntas, sino de la calidad de las mismas, evitando al máximo la duplicación. Este modelo favorece que Google busque preguntas que ya han sido respondidas, confiando así en preguntas respondidas previamente en lugar de que los usuarios hagan preguntas nuevas o repetidas.
No ayuda que la comunidad parezca estar cerrándose, lo que dificulta que los principiantes hagan preguntas. Si eres como yo, probablemente quieras preguntar sin que te digan que eres estúpido, como si te castigaran por querer aprender.
La IA generativa es el último clavo en el ataúd. No puedo quejarme de esto porque la IA parece dar la misma respuesta sin juzgar (de hecho, tal vez demasiado Estímulo) tampoco pospone las cosas, por lo que entiendo por qué la gente podría preferir postularse para el LL.M.
Sin embargo, a medida que profundizaba en esta pregunta, mi preocupación ya no era solo sobre Stack Overflow, sino sobre todo el ecosistema tecnológico. Preguntas como ésta, ¿Seguimos haciendo preguntas? ¿Seguimos buscando mejorar? ¿O confiamos todos en el LL.M., y sólo en el LL.M., para recibir asesoramiento? Esto seguía resonando en mi cabeza mientras continuaba mi investigación.
Creo que tras la desaparición de Stack Overflow, estas preguntas persisten más que nunca. Cómo la inteligencia artificial afecta nuestro flujo de trabajo en general, cómo la usamos para resolver problemas y qué podemos hacer al respecto como desarrolladores.
Resolución de problemas e inteligencia artificial
¿Es la IA mejor programadora que tú? Lo que hace que un programador sea mejor que otros es muy subjetivo, pero algunas personas están ansiosas por decirlo. La inteligencia artificial puede escribir código mejor que tú. Según el estudio:
Del desempeño en la competencia de programación se puede ver que AlphaCode ha logrado capacidades de resolución de problemas y capacidades de codificación de programación a nivel humano.
Al menos cuando lo probé en problemas de Codeforce, estoy de acuerdo en que puede funcionar y funcionará mejor que el programador promedio. Pero a la mayoría de los desarrolladores no les importan las cuestiones de competencia más allá de las entrevistas técnicas; Saben que ser desarrollador de software implica mucho más que eso.
Escribir código de alta calidad con inteligencia artificial es un tema extremadamente delicado que carece de conclusiones decisivas. Sin embargo, si se toma el tiempo para estudiar, encontrará que existen muchas diferencias obvias en el código generado por la inteligencia artificial. de acuerdo a Investigación de la Universidad de Cornell:
El código generado por IA suele ser más simple y repetitivo, pero más propenso a estructuras no utilizadas y depuración codificada, mientras que el código escrito por humanos exhibe una mayor complejidad estructural y problemas de mantenimiento más concentrados.
Bien, entonces puedes generar código simple, pero ¿puedes escribirlo? DE ACUERDO ¿Código? ¿Incluso mejor que un ingeniero de software para resolver problemas?
de acuerdo a investigación del MITLa IA puede escribir buen código, pero no puede pensar ni tomar decisiones como un ingeniero de software. Al menos la inteligencia artificial todavía no puede competir a este nivel No encontrarás muchos errores.
Según la experiencia y los comentarios de primera mano, si todo lo que hace es copiar y pegar código generado por IA sin una consideración cuidadosa, es probable que encuentre errores graves y posiblemente incluso errores. De hecho, VeraCode publica artículos Después de probar 100 modelos de IA en busca de vulnerabilidades de seguridad, se señaló que “(…) el 45% del código generado por IA contiene fallas de seguridad”. Una gran parte del código tiene fallas de seguridad y tiene implicaciones de costos para cualquiera que quiera “hacer vibrar el código” sin una inspección exhaustiva.
Datos interesantes: GitHub publica los resultados de una encuesta sobre inteligencia artificial en el desarrollo de software en agosto de 2024más del 97% de los encuestados ha utilizado la inteligencia artificial fuera del trabajo o internamente. Esto ni siquiera incluye a las empresas que exigen el uso de IA en sus flujos de trabajo de codificación actuales. Es verdaderamente omnipresente; es casi imposible escapar a su propósito
¿Pero esto significa que todo está mal? En mi opinión, la respuesta es no. de acuerdo a Investigación realizada por Harvard Business ReviewLa IA es eficaz para ayuda Resuelva el problema (tampoco ignoremos las desventajas de la reducción de la motivación de los flujos de trabajo de IA en la investigación). Básicamente, probablemente se utilice mejor para mejorar la eficiencia en la resolución de problemas.
Esto significa que, aunque la inteligencia artificial se está apoderando de las industrias y integrándose en nuestro trabajo diario, todavía no reemplazará su creatividad y los métodos de resolución de problemas que necesita para resolver sus desafíos diarios únicos. Muy difícil de replicar.
Como cualquier otra herramienta, La Inteligencia Artificial tiene sus limitaciones y la herramienta es prácticamente inútil sin el apoyo de la tecnología humana. Un buen artesano utiliza todas las herramientas a su alcance para conseguir sus objetivos, y la inteligencia artificial es sólo una de ellas.
“La eficacia de una herramienta depende de la habilidad del artesano que la creó y del ingenio con el que la utiliza”.
Craig D. Lonsbrough
El mayor peligro no son sólo las vulnerabilidades de seguridad, sino la excesiva dependencia de las herramientas, lo que creo que conducirá a una eventual disminución en el número de creadores de códigos de próxima generación. ¿Cómo deberían resolver este problema los desarrolladores nuevos y experimentados?
algunas sugerencias
Aquí hay una serie de preguntas que me hago al elegir la inteligencia artificial para mi trabajo de desarrollo:
- ¿Le pregunté al LL.M. ¿Preguntas más pequeñas y específicas? De esta manera puedo verificar cada proceso paso a paso en lugar de centrarme en todo el código del sistema como un todo. Sigo siendo desarrollador porque no dejaría un LL.M. hacer todo Trabajar.
- ¿Evalúo el resultado una vez finalizado? En otras palabras, ¿entiendo lo que hace? ¿Estoy dispuesto a modificar el código generado si conozco una forma mejor o si tengo que mantenerlo en el futuro?
- ¿He comprobado las referencias de la herramienta? Esto puede ser más adecuado para la investigación que para la producción directa de código. ¿De dónde viene su respuesta? ¿Son estas buenas fuentes? ¿Hay alguien más? Es importante saber que esta herramienta no cita fuentes ficticias sino que propone métodos modernos y probados.
- ¿He probado que esto funcione? ¿La herramienta comprende la tarea y considera todos los casos extremos? Esta es probablemente la pregunta más importante porque las máquinas no están tan interesadas en comprender cómo las personas usan su aplicación como los humanos.
¿Qué pasa cuando dejamos de preguntar?
Piénselo: ¿cómo se entrenará la inteligencia artificial en el futuro si dejamos de hacer preguntas? La tecnología cambia y mejora con el tiempo. Lo que ahora es más nuevo pronto quedará obsoleto. Tomemos como ejemplo CSS. Con las actualizaciones recientes de CSS (anidamiento, transiciones de vista, consultas de contenedores, etc.), el CSS que escribimos es muy diferente al de hace unos años. No querrás quedarte atrapado con una solución obsoleta y torpe que se desarrolló con código escrito hace décadas. Si dejáramos de hacer preguntas y de responderlas, ¿no crees que dejaríamos atrás los LL.M.? Esto es sólo una especulación de mi parte, pero creo que es fácil imaginar que ese sea el caso.
no podemos negar Años de servicio de Stack Overflow. Esto plantea nuestras preguntas. Nos dio respuestas. Esto nos hizo pensar. La pregunta que todos deberíamos hacernos es:¿LLM hará lo mismo?
Citaré al cofundador de Stack Overflow, Jeff Atwood:
El desbordamiento de pila eres tú. Esta es la parte aterradora, el gigantesco acto de fe en el que se basa Stack Overflow: confiar en tus compañeros programadores. Los programadores que eligen participar en Stack Overflow son la “salsa secreta” que lo hace funcionar.
