Al igual que muchos de ustedes, hemos tenido muchas conversaciones sobre la inteligencia artificial (IA) y el futuro de la Web. Hay mucho ruido y es difícil saber qué necesitamos saber exactamente como desarrolladores web.
La Web es mucho más grande que nuestro equipo, por lo que queríamos comprender cómo piensas sobre la IA, qué esperas aprender y qué quieres hacer con estas tecnologías emergentes. De esa manera, podremos brindarte el mejor contenido para que te destaques entre el ruido.
En los últimos meses, hablamos con profesionales de la Web para comprender el panorama y cómo piensan sobre la IA. Por supuesto, no podemos hablar con todos sobre todo. Tuvimos un pequeño conjunto de conversaciones con desarrolladores web, incluidos los Google Developer Experts web, enfocadas en cómo los desarrolladores usan la IA para ofrecer funciones orientadas al usuario y aumentar la productividad en su flujo de trabajo diario.
Creemos que lo que aprendimos puede ser aplicable a otras personas en la Web. Además, pensamos que a la comunidad le interesaría saber lo que aprendimos.
Tuvimos en cuenta estos comentarios, junto con otras investigaciones sobre el panorama de los desarrolladores web, para crear nuestra nueva colección de IA. En esta colección, encontrarás descripciones generales orientadas a desarrolladores web, codelabs y demostraciones, y otros recursos para pensar en las herramientas y los modelos de IA en la Web.
Y esto es solo el comienzo. Verás mucho más contenido nuestro en los próximos meses.
Mejora de la productividad con la IA generativa
Notamos que los desarrolladores web quieren aprovechar la IA generativa para aumentar su productividad y usar chatbots para aprender nuevas tecnologías o buscar respuestas a sus preguntas sobre desarrollo web.
Los desarrolladores con los que hablamos ya usan la IA en su flujo de trabajo diario, ya sea para proyectos personales o comerciales, o conocen a alguien que la usa.
Generación de código
Según sus comentarios, las herramientas de generación de código, como Gemini y Copilot, son excelentes para las pruebas de unidades estándar, la función de autocompletar básica (en la que sabes qué escribir, pero solo necesitas escribirlo) y las funciones más sencillas que no requieren un conocimiento extenso de la base de código. Estas herramientas suelen ser menos útiles cuando se trata de escribir código y funciones algorítmicos más complejos que requieren un contexto amplio de un proyecto específico.
Los desarrolladores más experimentados mencionaron su preocupación por la calidad a largo plazo de sus bases de código, incluidos los problemas relacionados con la duplicación de código y la capacidad de mantenimiento a largo plazo. A algunos les preocupaba que los miembros del equipo con menos experiencia no detectaran errores o no supieran cómo validar con precisión el código producido por las herramientas de IA generativa.
Los desarrolladores también compartieron que los casos de uso que requieren conocimientos específicos del dominio, como escribir componentes accesibles, aún no se adaptan correctamente a las herramientas de generación de código que probaron.
Aprendizaje con LLMs
Vimos que muchos desarrolladores usan ChatGPT y Gemini para aprender conceptos de desarrollo de software, como pedirle a un modelo de lenguaje grande (LLM) que explique cómo funciona un algoritmo de clasificación, ponerse al día con diferentes lenguajes de programación o cerrar brechas de conocimiento.
Crees que los LLM brindan una excelente experiencia debido a la rápida interactividad de las preguntas y respuestas, y porque la IA no criticará las preguntas que se hagan, sino que solo proporcionará la respuesta que se necesite.
Una vez más, existe una preocupación relacionada con los desarrolladores más jóvenes, en la que se necesita un nivel mínimo de conocimiento para detectar las instancias en las que el modelo alucina y genera respuestas incorrectas.
La protección de la IP como preocupación empresarial
Muchos de los desarrolladores con los que hablamos dijeron que sus empresas aún no tienen políticas sobre el uso de la IA generativa por parte de los desarrolladores para aumentar su productividad. El uso de herramientas de IA generativa suele estar impulsado por los experimentos de los desarrolladores con ellas.
"En general, mi empresa no comprende bien qué significa la IA, por lo que no crea las políticas adecuadas".
Sin embargo, las empresas que tienen una política tienden a desalentar su uso debido a preocupaciones sobre la filtración de la propiedad intelectual (PI) de la empresa a terceros. En algunos casos, se modificaron estas políticas después de interactuar directamente con las empresas detrás de estas herramientas para comprender cómo se usan los datos y los posibles riesgos.
Con las cuentas empresariales y las asociaciones que se dedican a garantizar la protección de los datos, es más probable que las empresas fomenten el uso por parte de los desarrolladores.
IA generativa para funciones del producto orientadas al usuario
En cuanto al producto, no nos sorprendió que, cuando iniciamos nuestra conversación con el término "IA / ML", la respuesta a menudo se centrara en la IA generativa. Los desarrolladores tienen curiosidad por saber cómo se puede usar la IA generativa para mejorar la experiencia de sus usuarios, pero no saben cómo son esas experiencias ni qué herramientas están disponibles para ofrecerlas en producción.
Para los desarrolladores que crearon o están creando funciones de IA generativa en sus productos, el caso de uso más común es usar la IA generativa para responder las preguntas de los usuarios con chatbots o interfaces únicas.
La calidad del resultado es la principal preocupación que nos manifestaste. En particular, los desarrolladores esperan garantizar que las respuestas sean precisas y buscan evitar que el LLM genere contenido no relacionado con el objetivo previsto. Esto es especialmente cierto cuando la salida del LLM se muestra directamente al usuario, como en el caso de un chatbot.
"Las demostraciones con IA son increíbles. Cada vez que hago una demostración de mi proyecto, el resultado es completamente diferente".
Estás dedicando mucho esfuerzo a crear conjuntos de pruebas para validar los resultados de la IA generativa para una amplia variedad de instrucciones, pero no hay una forma clara y establecida de probar o supervisar las respuestas. La mayor parte del trabajo de evaluación es manual. Muchos desarrolladores son nuevos en el manejo de resultados no determinísticos. Como comunidad, aún no hemos creado sistemas que funcionen bien con ellos.
El costo de ejecutar un modelo de IA generativa también es una preocupación importante, y los desarrolladores evalúan cuidadosamente el costo en comparación con los beneficios para sus usuarios.
Comparación entre los modelos estándar y los personalizados
En la mayoría de los casos, los desarrolladores con los que hablamos tendían a usar modelos y APIs listos para usar. Esto optimizó el tiempo de comercialización y el uso del tiempo y el conocimiento de ingeniería, que eran limitados.
"Quiero seguir en el espacio del desarrollo web. No quiero ser ingeniero de AA".
Si bien los desarrolladores conocen las técnicas avanzadas, como la generación aumentada por recuperación (RAG) y el ajuste fino, y ven su valor potencial, prefieres enfocarte en el aspecto de desarrollo web de su trabajo. En última instancia, prefieres usar las herramientas predeterminadas o confiar en otros equipos para que produzcan modelos optimizados para sus casos de uso.
Inquietudes sobre la privacidad y la seguridad
La privacidad y la seguridad fueron las principales preocupaciones, especialmente para los verticales con requisitos de datos estrictos, como la industria médica. La IA en el dispositivo puede ser clave para abordar esos casos de uso, pero esta área sigue siendo en gran medida inexplorada.
Exponer los datos del usuario a más terceros con APIs de la nube es una preocupación, y varios desarrolladores ven el valor del aprendizaje automático en el dispositivo o la IA generativa para mitigar posibles problemas de privacidad y seguridad.
IA para desarrolladores web
La IA está en todas partes y evoluciona a un ritmo increíble. ¿Cómo podemos mantenernos al día, incorporar herramientas y modelos existentes, o trabajar con ingenieros de AA para producir nuevos modelos que se adapten mejor a nuestras necesidades?
Según lo que aprendimos de ti, estamos trabajando en una guía sobre la IA para desarrolladores web. Nuestro objetivo es ayudarte a comprender los conceptos de la IA a un nivel general, descubrir oportunidades para usar la IA generativa y aumentar la productividad, y usar la IA para crear experiencias de usuario agradables con herramientas, modelos y APIs existentes. Sigue consultando nuestra colección de IA a medida que publiquemos más contenido.
Si bien la mayoría de los desarrolladores web prefieren enfocarse en lo que mejor saben hacer (¡desarrollo web!), alentamos a quienes quieran profundizar más a crear las herramientas, los modelos y las APIs que necesitan los desarrolladores web. Queremos saber de ti y conocer cómo podemos ayudarte a tener éxito.
La IA es un área que avanza rápidamente. Por lo tanto, seguiremos interactuando con la comunidad a medida que cambien las cosas, y realizaremos más conversaciones y encuestas. Si quieres hablar con nosotros, programa un horario de atención con nuestro equipo.