Las redes neuronales se están infiltrando en nuestras vidas por todas partes, es hora de aprender a usarlas «a tope».
En la era del rápido progreso tecnológico, los desarrolladores de software se enfrentan a un panorama en constante cambio de herramientas y metodologías. Uno de los logros más notables de los últimos años ha sido el desarrollo de la inteligencia artificial y, en particular, los modelos de lenguaje, como ChatGPT.
Estas tecnologías innovadoras tienen un impacto cada vez más notable en el trabajo diario de los programadores, abriendo nuevas posibilidades, pero al mismo tiempo exigiendo un enfoque cuidadoso y meticuloso de su uso.
Tanto los desarrolladores experimentados como los principiantes deben estar al tanto del potencial, las limitaciones y los métodos adecuados para aplicar estas herramientas. Familiarizarse con las tendencias en esta área a tiempo te permite mantenerte al día con el panorama tecnológico en rápido cambio y te brinda una ventaja en la construcción de soluciones de software efectivas e innovadoras.
Además, si se aborda inteligentemente el uso de las redes neuronales, cualquier desarrollador puede optimizar significativamente su trabajo, reduciendo el tiempo dedicado y mejorando la calidad del código.
En este artículo, veremos cómo se pueden utilizar de manera más efectiva las capacidades de ChatGPT en el proceso de desarrollo de software y el aprendizaje de nuevos lenguajes de programación. Discutiremos los puntos fuertes de esta solución, así como los posibles riesgos que cada especialista puede enfrentar al integrar esta herramienta en su trabajo diario.
¿Es Bueno ChatGPT para Escribir Código?
ChatGPT es una herramienta realmente poderosa. Puede escribir código completo por ti a pedido, así como brindar sugerencias para optimizar el código existente. Sin embargo, no debes confiar ciegamente a la creación de OpenAI todo tu proyecto completo con la esperanza de que la red neuronal no lo haga peor. Créelo, ChatGPT puede romper el código de trabajo de ninguna manera peor que reparar el código que no funciona.
La mejor opción para los desarrolladores, al menos en esta etapa de desarrollo de ChatGPT, es utilizar esta herramienta únicamente como un «compañero de programación» para no perder horas de tiempo valioso buscando información en Google. La red neuronal se encargará de las tareas puntuales mucho más rápido y optimizará el código específicamente para tu proyecto, lo que tendrá un impacto positivo tanto en la velocidad de escritura del código como en su calidad.
A continuación, se muestra la respuesta de la red neuronal a la solicitud (prompt) «Cómo ordenar una matriz en Python». Salió bastante bien.
Código de Python escrito que ordena una matriz
mi_lista = [5, 3, 8, 6, 1]
mi_lista.sort()
print(mi_lista) # Salida: [1, 3, 5, 6, 8]Luego, la solicitud «Cómo puedo implementar la búsqueda binaria en Java«, también salió excelente, y muy rápido.
Fragmento de código escrito en Java que realiza una búsqueda binaria en una lista
public class BusquedaBinaria {
// Método de búsqueda binaria
public static int busquedaBinaria(int[] arr, int clave) {
int inicio = 0;
int fin = arr.length - 1;
while (inicio <= fin) {
int medio = inicio + (fin - inicio) / 2;
// Verificamos si la clave está en el medio
if (arr[medio] == clave) {
return medio;
}
// Si la clave es mayor, ignoramos la mitad izquierda
if (arr[medio] < clave) {
inicio = medio + 1;
}
// Si la clave es menor, ignoramos la mitad derecha
else {
fin = medio - 1;
}
}
// Si no encontramos la clave, devolvemos -1
return -1;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {1, 3, 5, 7, 9, 11};
int clave = 7;
int resultado = busquedaBinaria(arr, clave);
if (resultado != -1) {
System.out.println("Elemento encontrado en el índice: " + resultado);
} else {
System.out.println("Elemento no encontrado.");
}
}
}
Cuando solicites fragmentos de código específicos a ChatGPT, como los que se muestran arriba, debes guiarte por el principio de «La brevedad es la hermana del talento«: no combines más de una idea en una solicitud a la vez y asegúrate de indicar el lenguaje de programación necesario cada vez para que la red neuronal no se olvide en el proceso en qué lenguaje estás escribiendo tu proyecto.
Documentación Semiautomática del Código
La documentación del código es un gran obstáculo para muchos programadores, especialmente para los autodidactas. ChatGPT puede hacer esto por ti si le describes con suficiente detalle cómo debería funcionar tu programa y le proporcionas todo el código completo para comprender el contexto.
Lo principal es verificar cómo la red neuronal describió una sección específica del código. Definitivamente habrá errores, por lo que es importante encontrarlos y corregirlos para que luego no te confundas con el propósito de los elementos de tu código.
Función de búsqueda lineal escrita en Python, con comentarios descriptivos comprensibles
def busqueda_lineal(lista, objetivo):
"""
Realiza una búsqueda lineal en una lista.
Parámetros:
lista (list): La lista en la que se va a buscar el elemento.
objetivo (any): El elemento que estamos buscando en la lista.
Retorna:
int: El índice donde se encuentra el elemento, o -1 si no se encuentra.
"""
# Recorremos cada elemento de la lista uno por uno
for indice in range(len(lista)):
# Comparamos el elemento actual con el valor objetivo
if lista[indice] == objetivo:
return indice # Retorna el índice si encontramos el valor
# Si llegamos al final de la lista y no encontramos el objetivo
return -1 # Devolvemos -1 si el elemento no está en la lista
# Ejemplo de uso
mi_lista = [10, 23, 45, 70, 11, 15]
valor_a_buscar = 70
resultado = busqueda_lineal(mi_lista, valor_a_buscar)
if resultado != -1:
print(f"Elemento encontrado en el índice: {resultado}")
else:
print("Elemento no encontrado.")Optimización del Código Listo
Si crees que un fragmento de tu código se puede mejorar, intenta ingresarlo en GPT con la solicitud correspondiente. Es posible que la red neuronal pueda hacer que tu código sea más conciso y eficiente.
Esto funciona mucho mejor con pequeños fragmentos de código que si alimentas todo el código del proyecto a ChatGPT. Puedes hacerlo para comprender el contexto, pero en el caso de las solicitudes de optimización, es mejor resolver la tarea paso a paso y sin prisa, revisando cuidadosamente los cambios que hizo el chatbot y si funcionarán correctamente con el resto del código.
Aprendizaje de un Nuevo Lenguaje de Programación
La innovadora red neuronal de OpenAI se puede utilizar perfectamente para aprender a programar en un lenguaje determinado desde cero, sin estudiar toneladas de material en Internet.
ChatGPT puede proporcionar la información necesaria para comprender la interacción con el lenguaje de manera secuencial, así como explicar en detalle los puntos que no te resulten claros la primera vez, respaldándolos con ejemplos concretos.
Una de las mejores formas de consolidar el nuevo material sería pedirle a ChatGPT que te cree pequeños problemas de programación para que puedas dominar el lenguaje que has elegido de una manera lúdica.
Incluso puedes indicar esta experiencia en tu currículum, ya que cualquier práctica, incluso de este tipo, es mucho más valiosa a los ojos de los empleadores que la teoría no respaldada.
Los expertos no recomiendan usar las redes neuronales como la única fuente de información al aprender un nuevo lenguaje de programación, ya que todavía puede dar alguna tontería como moneda de curso legal.
Es extremadamente importante, en paralelo con la comunicación con el chatbot, estudiar la documentación del nuevo lenguaje para ti en recursos verificados, así como ver videos tutoriales para detectar a tiempo cualquier discrepancia y atrapar a la red neuronal en un error.
Consejos Útiles para usar ChatGPT para Escribir Código
Si quieres utilizar ChatGPT como compañero de programación, aquí hay algunas cosas a tener en cuenta:
- Sé específico: describe al chatbot lo más precisamente posible lo que necesitas ayuda. Cuanto más vaga sea la pregunta que hagas, peor será la respuesta que recibas.
- Verifica el código generado: asegúrate de verificar el código escrito por la red neuronal para ver si funciona, así como para ver si hay funciones no planificadas que el chatbot puede agregar a tu proyecto desde su base de conocimiento extensa pero caótica.
- Define las limitaciones de la red neuronal: al trabajar con ChatGPT, descubrirás rápidamente que algunas tareas las realiza mucho peor que otras. Es importante «tocar el techo» de la red neuronal a tiempo para ciertas tareas y no pedirle que las realice para no perder tiempo verificando el código inicialmente roto. Una vez cada pocos meses, puedes volver a estas tareas y verificar si ha mejorado, ya que ChatGPT mejora constantemente. Sin embargo, no vale la pena hacerlo con más frecuencia, ya que simplemente perderás un tiempo precioso en algo que no será de ninguna utilidad.
- Proporciona contexto: por desgracia o por suerte, la IA todavía no sabe leer nuestros pensamientos, por lo que, incluso al describir tu solicitud de la manera más específica posible, no olvides proporcionarle el contexto necesario para que la red neuronal comprenda exactamente lo que quieres y proporcione exactamente el resultado que esperas de ella.
Conclusión
Si utilizas ChatGPT con bastante frecuencia, con el tiempo aprenderás a usarlo correctamente, lo que te permitirá acelerar significativamente la escritura del código, así como mejorar su calidad.
Sin embargo, si quieres aprender un nuevo lenguaje con su ayuda, probablemente no debas utilizar ChatGPT como un sustituto completo de los manuales. Los consejos del chatbot no siempre coinciden con los estándares de la industria y pueden enseñarte mal. Sin embargo, la opción descrita anteriormente de crear pequeños problemas de entrenamiento tiene un lugar para ser, para que puedas comenzar a sentirte más seguro al interactuar con un lenguaje de programación determinado.
Como se dijo anteriormente, lo mejor es usar ChatGPT como un asistente inteligente, una especie de mentor virtual, en lugar de delegar completamente la escritura del código en él. La red neuronal aún no está diseñada para esto. Además, puede hacer que dependas de sus funciones, lo que te relajará notablemente como especialista y, con el tiempo, afectará negativamente a tus conocimientos y habilidades.
Cualquier tecnología, incluso tan útil y prometedora, debe utilizarse con moderación y solo donde la solución de la tarea se complique en gran medida sin ella. Solo así podrás optimizar tu trabajo y no perder tus cualidades profesionales, que tanto valora cada empleador.
