Es comprensible que los codificadores se quejen de los problemas de codificación de la IA, ya que la tecnología a menudo ofrece lo que se conoce como “descuido de la IA”, pero sus preocupaciones señalan una cuestión más estratégica sobre cómo las empresas calculan el ROI de la codificación.
Los problemas, según analistas y consultores de TI, van mucho más allá de una producción de código mucho más rápida acompañada del tipo de errores generados por agentes de IA que no comprenden efectivamente las implicaciones humanas de su código.
Incluso si el código resultante funciona correctamente, lo que a menudo no es así, introduce una amplia escala de riesgos corporativos, que van desde derechos legales (infracciones de derechos de autor, marcas registradas o patentes), ciberseguridad (puertas traseras y malware introducido inadvertidamente) y precisión (alucinaciones, así como modelos entrenados/afinados con datos inexactos). Algunos de esos problemas se generan por indicaciones mal redactadas y otros ocurren porque el maniquí interpretó incorrectamente las indicaciones adecuadas.
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