Goldman Sachs acaba de implementar a «Devin», un desarrollador full-stack basado en IA generativa (gen AI), según declaró el director de TI de Goldman, Marco Argenti, a CNBC en una entrevista el 11 de julio. «Devin será como nuestro nuevo empleado», afirmó Argenti, «que empezará a trabajar en nombre de nuestros desarrolladores». Devin puede ejecutar aplicaciones completas desde cero basándose en indicaciones verbales en lenguaje natural. Y aunque el sector bancario lleva décadas utilizando tecnología relacionada con la IA, Devin es el «primer ingeniero de software de IA «, según su creador, Cognition.
Devin forma parte de la visión de Argenti de una «fuerza laboral híbrida» donde los agentes de IA trabajan junto a sus colegas de carne y hueso. Shanker Ramamurthy, socio director de Banca Global y Mercados Financieros de IBM, ofreció un ejemplo de cómo Devin podría ser útil para una institución como Goldman. «Piénselo así», declaró a IBM Think . «Si Devin aumenta la productividad en un 20 %, los 12 000 tecnólogos de Goldman podrán operar como 14 400».
Las finanzas y la IA van de la mano
Más que en cualquier otro sector, «las finanzas son donde vemos el mayor valor para la creación de IA», afirmó Ramamurthy. «Después de todo, en finanzas no se trata de átomos, sino de bits».
En los últimos años, por ejemplo, campos relacionados con la IA, como el aprendizaje automático (ML), han propiciado avances transformadores en las finanzas, como el trading algorítmico , el trading de alta frecuencia y la siempre compleja práctica de la valoración de opciones . El papel de Devin, explicó Ramamurthy, es reducir la brecha tecnológica y temporal entre las complejas solicitudes de una mesa de operaciones y su ejecución.
Para ilustrarlo, Ramamurthy compartió un caso hipotético. «Supongamos que hay una noticia que indica que alguien encontró cientos de millones de toneladas de mineral de hierro de muy alta ley. Si eres comerciante de materias primas, puedes pedirle a Devin: ‘Oye, ayúdame a incorporar esta nueva información a mi modelo'». Con acceso a datos y modelos relevantes, Devin podría colaborar rápidamente con un tecnólogo para cocrear o refinar e implementar una aplicación que procese la solicitud, optimizando y acelerando el ciclo de vida del desarrollo de software.
¿En qué es diferente Devin?
Cabe preguntarse cuál es el problema. Devin es solo la última de una larga lista de herramientas de programación basadas en IA que el banco de inversión global ha utilizado, incluyendo el aclamado GitHub Copilot (que no debe confundirse con la herramienta de IA de Microsoft), que OpenAI y GitHub lanzaron en 2021. El mundo —o al menos, el público en general— nunca había visto una herramienta como GitHub Copilot, donde un usuario podía introducir una instrucción de ingeniería en lenguaje natural y el software generaba código funcional. Parecía ser precisamente el tipo de tarea para la que se inventó la IA gen.
Devin también puede hacerlo, pero con una funcionalidad clave: la autonomía. Según el sitio web de Cognition , la compañía diseñó a Devin para que fuera un «compañero de equipo incansable y hábil», capaz de crear una aplicación de principio a fin. Al igual que en el ejemplo de Ramamurthy, el usuario puede prácticamente decirle a Devin su lista de deseos en lenguaje natural y obtener código que cumpla con sus expectativas.
YouTube cuenta con numerosas demostraciones de usuarios que crean apps con Devin.ai usando la versión pública y de suscripción. La interfaz parece una combinación entre ChatGPT y una terminal Unix, es decir, mitad lenguaje natural y mitad código. La parte del lenguaje es la conversación que el usuario mantiene con Devin; la parte del código es cómo Devin interpreta las instrucciones internamente.
Puedes conectar a Devin directamente con otras aplicaciones que podrían contener información útil para tu proyecto, como GitHub o Slack. En un video de un canal de tecnología llamado Singh en EE. UU., el presentador Harnoor Singh demuestra la utilidad de esta función: puedes indicarle a Devin, por ejemplo, que use el repositorio de fotos de una conversación de Slack con tu equipo, o darle acceso a un proyecto anterior desde tu cuenta de GitHub.
El enfoque de Devin es similar al de ChatGPT: introduces, en lenguaje natural, una descripción de la aplicación que quieres crear. En el ejemplo de Singh, le dice a Devin: «Quiero crear un temporizador de escenario», el tipo de reloj de cuenta regresiva que un orador puede usar en su portátil al dar una presentación. Devin puede crear la aplicación de Singh con solo tres indicaciones en lenguaje natural.
Mientras programa, también realiza su propio control de calidad y depuración, un proceso que Cognition describe en su sitio web: «Devin configura el entorno de código, reproduce el error y codifica y prueba la solución por sí solo». Impresionante; no es de extrañar que Devin tenga su propio perfil de LinkedIn (la ingeniosa creación de Cognition Labs).
Reimaginando lo posible
El anuncio de Goldman causó revuelo entre los profesionales de TI en la blogosfera, con un titular en Medium que decía: «Goldman Sachs acaba de invalidar tu título en informática». Pero según Argenti, de Goldman, Devin no está ahí para competir con los humanos por puestos de trabajo. Al fin y al cabo, la inteligencia artificial de la generación anterior depende de las instrucciones que dé al usuario. En sus palabras: «Se espera que los ingenieros tengan la capacidad de describir problemas de forma coherente y convertirlos en indicaciones, para luego supervisar el trabajo de esos agentes».
Ramamurthy coincidió. «Eso no quiere decir que sea 100 % correcto ni que no tenga deficiencias», dijo. «Pero, en realidad, Devin se centra en reinventar lo posible. En lugar de [la práctica actual] de tomar un proceso que podría ser mayormente analógico e insertarle IA generativa, ¿qué tal si se pudiera reinventar el proceso? Se unen agentes humanos y digitales; surge la magia».
IBM News. E. H. Traducido al español
