¿Lean e IA?
Descifre la complejidad de los datos y conviértalos en información práctica. Descubra cómo usar el ciclo iterativo de la IA Lean (Hipótesis, Evidencia, Revisión) para eliminar la confusión y acelerar el aprendizaje real.
Nota del editor: Seleccionamos este artículo porque ofrece la perspectiva de un experto en tecnología lean sobre cómo la IA está transformando el trabajo, no por pura publicidad, sino a través de más de 400 horas de experimentación práctica. Régis demuestra algo crucial para quienes piensan lean: la IA no reemplaza la capacidad de resolución de problemas; amplifica su necesidad. Su experiencia programando con IA revela tanto las notables capacidades de la tecnología como sus limitaciones fundamentales; limitaciones que hacen que el juicio humano, el aprendizaje y el kaizen sean más cruciales, no menos. Este es el futuro del trabajo, y es uno donde el pensamiento lean sigue siendo esencial.
En el mundo tecnológico, cada semana parece más difícil ignorar los anuncios relacionados con la IA. Salesforce anuncia 4.000 despidos, Amazon 14.000, Accenture unos miles. Al mismo tiempo, vemos cómo las startups pasan de 0 a 50 millones en ingresos recurrentes anuales en tan solo unos meses con solo unas pocas docenas de empleados. Y todo esto en un contexto de publicidad exagerada que deja poco espacio para cualquier otra cosa. Para el pensador lean, cuyo mundo gira en torno al desarrollo del capital humano, esto plantea preguntas. ¿Cómo será el trabajo en dos o tres años si todo está automatizado? ¿Qué pasará con el aprendizaje cuando todos tengan acceso a un instructor con conocimientos de doctorado en la mayoría de las disciplinas, disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana y con una paciencia infinita, aunque no siempre sea confiable? ¿Qué pasará con el lean ante los ojos del CEO cuando suenen tan fuertes las sirenas de la automatización ilimitada?
Como dijo William Gibson, el padre de la literatura ciberpunk: «El futuro ya está aquí, solo que no está distribuido de manera uniforme». El impacto en un restaurante o una peluquería es mucho menor que en una startup. En tecnología, la atención al cliente se ve, por supuesto, afectada de frente, mientras que la propia profesión de desarrollo de software también está experimentando una profunda revolución. El software ha sido elegido como un caso de uso predilecto por los gigantes de la IA, y espero que anticipe lo que les espera a los siguientes en la lista: finanzas, marketing, derecho, medicina, etc.
En lugar de abordar el fenómeno como espectador, decidí estudiarlo a fondo y aproveché el verano para empezar a programar con IA. Poco más de 400 horas después, ¡qué impacto! Kent Beck, el creador de la Programación Extrema, dijo antes del verano que nunca había disfrutado tanto creando software; estoy totalmente de acuerdo con él.
En seis meses, pasamos de "autocompleta líneas de código y funciones completas" y "hago preguntas técnicas complejas en el chat" a "proporciono especificaciones y la IA escribe el código". Es aún más impresionante cuando se tienen pruebas automatizadas: la IA escribe el código, detecta las pruebas que fallan, realiza correcciones, vuelve a ejecutar las pruebas y repite esto a veces durante más de 10 minutos hasta que la tarea está completa.
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