En esta charla Paulo Borba analizó mitos y realidades sobre el uso de técnicas de inteligencia artificial en el desarrollo de software, con foco en LLMs modelos de lenguaje de gran tamaño y en agentes de ingeniería de software. Explicó su mecanismo básico de funcionamiento, sus limitaciones y su potencial, y mostró cómo pueden aplicarse hoy en la práctica destacando qué funciona en la realidad y qué es exageración o puro marketing.
Cómo funcionan los LLMs en pocas palabras: aprenden patrones estadísticos a partir de grandes volúmenes de texto y generan respuestas probables condicionadas por el contexto. Con herramientas y orquestación, se convierten en agentes IA capaces de ejecutar cadenas de tareas como búsqueda de información, generación de código, evaluación y mejora iterativa. Aun así, dependen de buen diseño de prompts, fuentes confiables y validación humana.
Mito LLMs reemplazan por completo a los desarrolladores. Realidad aumentan la productividad pero requieren supervisión, estándares y revisión de código. Mito el código generado es perfecto. Realidad puede contener errores, alucinaciones y vulnerabilidades si no se valida con pruebas, análisis estático y buenas prácticas de ciberseguridad. Mito los agentes son plenamente autónomos para entregar funcionalidades complejas. Realidad hoy destacan en tareas repetitivas y bien acotadas como scaffolding, refactors, documentación y pruebas, dentro de guardrails técnicos y de negocio.
Casos de uso que sí funcionan en la práctica asistencia en diseño y arquitectura, generación de esqueletos de servicios y componentes, migración entre frameworks, refactorización guiada por métricas, creación de pruebas unitarias y de integración, documentación viva, análisis de logs y observabilidad, soporte a DevOps y ChatOps, y triage inteligente de incidencias. En inteligencia de negocio se potencia la exploración de datos y el autoservicio analítico con Power BI y chat sobre datos, siempre con gobierno y control de acceso.
Limitaciones y riesgos a gestionar ventanas de contexto y conocimiento limitado, sesgos en datos, privacidad y cumplimiento, costos y latencias de inferencia, y seguridad del software. Recomendaciones prácticas RAG para aportar contexto confiable, evaluación sistemática con conjuntos de pruebas, revisiones por pares y pipelines CI CD con validaciones automatizadas, sandboxing de agentes, pentesting continuo, políticas de datos y trazabilidad de decisiones.
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