Evolución de la Inteligencia Artificial
By Impacto en el Desarrollo de Software
La Inteligencia Artificial (IA) ha transformado radicalmente la manera en que se desarrollan y gestionan los softwares modernos. Desde la automatización de procesos hasta la creación de algoritmos predictivos, la IA ha llevado la eficiencia y la innovación a nuevos niveles. Este artículo explora la evolución de la IA, sus aplicaciones en el desarrollo de software y cómo está remodelando el futuro de la industria tecnológica.
Historia de la Inteligencia Artificial en el Desarrollo de Software
La IA no es un concepto nuevo; sus raíces se remontan a mediados del siglo XX. Sin embargo, en las últimas dos décadas, los avances en hardware y algoritmos han permitido que la IA pase de ser un concepto teórico a una herramienta práctica y esencial en el desarrollo de software.
Primeros Algoritmos de IA
En la década de 1950, se desarrollaron los primeros algoritmos de IA, pero tenían capacidades muy limitadas. Los lenguajes de programación como LISP y Prolog surgieron para soportar estas primeras aplicaciones.
Definir la inteligencia artificial, porque como se verá posteriormente, distintos autores definen la inteligencia artificial de diferente manera. Sin embargo, y para entender esta disciplina, es importante antes hacer énfasis en el campo de la informática, ya que como ya hemos visto, la inteligencia artificial es una de las ramas que la componen. Desde un punto de vista general, podríamos decir que la informática es una ciencia que comprende el estudio de la información y las técnicas utilizadas en su procesamiento y transmisión. Esta ciencia se sustenta en 3 pilares: la teoría de la computación, la práctica y los ordenadores. Aun así, parece que no es clara la frontera entre la informática e inteligencia artificial, ya que en buena parte, esta se reduce a una cuestión de grado. Así, el procesamiento de lenguaje natural está más cerca de la inteligencia artificial que de la lógica programada. Por este motivo, la inteligencia artificial es una de las ramas de la informática. Pero no debemos caer en el mismo error. La IA se apoya en buena parte en el formalismo, la teoría de autómatas y la lógica programada, rama que pertenece a la informática. Además, se trata de un ámbito que ha dado lugar a investigaciones de carácter polémico, que trascienden el terreno científico y académico.
IA en los Años 90 y 2000
Con el aumento de la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos, la IA comenzó a integrarse en el desarrollo de software, aunque aún en sus primeras etapas.
La inteligencia artificial, sus siglas, IA, ha sido y está siendo tratada de muy diversas maneras. Esta flexibilidad al ser definida no es sólo aparente, es debida a que la inteligencia, al existir artificialmente, tiene muchas formas de ser puesta. Notemos que esta flexibilidad no implica que todo el mundo esté de acuerdo en la definición más correcta para la IA, más bien al contrario, esto debería ser motivo de precaución.
Explosión de la IA en el Siglo XXI
A partir de 2010, la IA experimentó un crecimiento exponencial con la llegada del aprendizaje profundo (Deep Learning) y la mejora de las técnicas de Machine Learning (ML). Esto llevó a un cambio de paradigma en la manera en que se diseñan y despliegan los softwares.
Lo que se ha perseguido a la hora de definir la IA es la construcción y desarrollo de modelos y teorías que sean útiles, que nos permitan explicar y predecir el comportamiento de los seres inteligentes, y a partir de ello poder construir máquinas inteligentes. Con tal origen, en su desarrollo actual, hay una fuerte combinación de principios teóricos, fruto de las ciencias de la computación y la lógica, con descubrimiento empírico, fruto del análisis y estudio de la conducta inteligente, ya sea de forma pragmática, técnica o natural. El término inteligencia artificial fue acuñado por John McCarthy en 1956 para la conferencia de verano que organizó en Dartmouth, donde se reunieron famosos científicos y genios de la informática, como John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Nathaniel Rochester y Allen Newell, con el fin de estudiar y proporcionar nuevas soluciones computacionales a problemas de la sociedad, para ello empleando conceptos que estaban en auge por todos los medios a finales de los 50. Con el paso del tiempo, se ha ido expandiendo la cantidad de aspectos que la IA puede tratar y dar soluciones.
Cómo la IA está Cambiando el Desarrollo de Software
La integración de la IA en el desarrollo de software ha creado nuevas oportunidades y desafíos. Las herramientas basadas en IA ahora pueden automatizar tareas que antes requerían intervención humana, lo que aumenta la eficiencia y reduce los errores.
La inteligencia artificial comprende sistemas que se desempeñan de manera autónoma, aprendiendo y realizando decisiones óptimas de acuerdo a un criterio y condición establecidos. Esta disciplina se encarga de desarrollar máquinas capaces de interactuar con el ambiente de la misma forma que lo haría un ser vivo, semejante al comportamiento humano. A lo largo de la historia, distintos momentos han dado el nombre de IA, así como diferentes definiciones a la misma, sin embargo, ya para 1955 se denominaba como el arte de construir máquinas que realizaran funciones que requerían inteligencia si es que fuesen realizadas por seres humanos.
La IA representa tres áreas principalmente, la básica o general, la aplicada y la conectada con tecnologías similares que la corroboran como la lingüística o la psicología. En la actualidad, la IA sigue evolucionado gracias a la investigación en algoritmos de métodos y el estudio de la representación del conocimiento. Según Russell y Norvig (2010), es más fácil resolver un problema si puedes representar el conocimiento sobre el mundo que le rodea; además, la principal cuestión no es cómo calcular la respuesta, pues para ello reside gran parte de sus estudios matemáticos. Es decir, los algoritmos detectan patrones y dependencias, pero es más complicado saber qué detectar y por qué. Así, la IA se dedica a averiguar qué detectar y por ello experimenta los métodos de búsqueda, representación del conocimiento, razonamiento o aprendizaje para conseguirlo.
Automatización de Tareas Repetitivas
La interacción humana con un dispositivo tan solo es posible si se respeta una serie de pasos. Por ejemplo, en el caso de mandar un mensaje con el teléfono móvil, constaría de seguir los siguientes pasos: desbloquear el terminal y pulsar sobre la aplicación necesaria para entrar. Una vez abierta esta, localizar el botón necesario para introducir el mensaje y posteriormente, tras escribirlo, pulsar el botón de “envío”. Unos pasos nada complicados de realizar, pero que repetidos en diversas situaciones múltiples veces, generan molestias y ahorro de tiempo. Hasta alguien le resulta pesado, siempre nos ha movido a la búsqueda de soluciones alternativas más rápidas, ya sea inventadas por uno mismo o por adquirir una ayuda realizada por otro particular.
Con el avance de la tecnología, principalmente tras el nacimiento de las aplicaciones web, surgió la necesidad de agruparlas todas en un único soporte físico, creando el concepto de navegador. Su fama despegó a partir de la posibilidad de personalizar sus funciones mediante la instalación de extensiones, que a día de hoy se encuentran a la venta tanto de forma gratuita como comercial. Muchas de estas añaden atajos de teclado o incluso menús personalizables, sea este el tema central de la extensión o una de las pestañas visitables por este. Por medio de ellas se puede crear la automatización de tareas mediante unas reglas comúnmente soportadas por extensiones instaladas, o combinando las previstas por el navegador con las propias del lenguaje JavaScript, para así desempeñar tareas que van más allá de lo que únicamente admite el medio. Aunque existe una gran cantidad de extensiones usadas por una cantidad considerablemente poca de personas, hasta hace poco la inmensa mayoría de las que soportan este tipo de automatización están creadas para el navegador de Google, Google Chrome.Herramientas como GitHub Copilot utilizan IA para sugerir líneas de código, lo que acelera significativamente el proceso de desarrollo.
Testing Automatizado
El testing es una parte crucial del desarrollo de software. Con la IA, se pueden crear tests automáticos que se ejecutan continuamente, identificando errores antes de que lleguen a producción.
El testing automatizado es una técnica que tiene como fin principal que el equipo de desarrollo pueda tener la menor cantidad de tareas manuales para que el software a desarrollar pueda ser probado. Actualmente, el enfoque para el testing del software ha cambiado y se centra más en la prevalencia del cáncer del proyecto; de ese modo, al tener un software más testeado se puede llegar más rápido al test y a la corrección del faltante en funcionalidad del proyecto. Esto se debe a que esta técnica posee las siguientes ventajas para su desarrollo:
- Al realizar el testing automatizado, se pueden obtener resultados con bastante rapidez, más aún si se compara con el contrastado testing manual.
- Permite mejorar la precisión del testing. Reduciendo la carga de trabajo manual, se eliminan o disminuyen errores comunes derivados de dicha tarea manual, lo que enfoca los esfuerzos a desafíos humanos.
- Se puede implementar pruebas acordes a cada pieza de código, permitiendo así al equipo de desarrollo detectar la existencia de errores de manera temprana.
Optimización del Código
Estas anteriores ventajas se convierten en un potencial para los ingenieros de desarrollo de software para alivianar la carga del testing en el software a desarrollar. Pero no todo es tan beneficioso en el testing automático para el equipo relacionado con el testing, para el desarrollo e incluso para el proyecto. Este tipo de testing también tiene sus puntos débiles. Estos son:
