Me parece increíble que "programar", tal como lo veíamos anteriormente, se haya resuelto en su mayoría en este momento. Primera vez que escuché el concepto de código generado por IA fue en 2015, cuando un amigo mío comenzó a trabajar en una startup llamada @trygigster. La premisa de Gigster era ser una plataforma para contratar ingenieros de software freelance. Su plan era utilizar el código que esos freelancers escribían para los clientes para entrenar sus redes neuronales. La esperanza era que estos modelos pudieran eventualmente generar código y reemplazar a los desarrolladores freelance por completo. En ese momento, el aprendizaje profundo estaba comenzando a popularizarse (esto fue antes de que se descubrieran los LLMs), y el equipo de Gigster creía que podían utilizar la investigación más reciente - redes neuronales recurrentes (RNNs) para entrenar a una máquina para escribir código por sí sola. El problema con las RNNs es que generan palabrería que parece código válido pero que en realidad no funciona. Carecen de la capacidad de mantener contextos amplios y son muy lentas de entrenar, por lo que la idea de auto-generar código simplemente no era factible en ese entonces. Avancemos 10 años, y todo lo que Gigster intentaba hacer ahora está disponible para todos. El progreso que Anthropic, Google y OpenAI han logrado en la generación de código es asombroso si lo miras en perspectiva. Lo que pensé que era un sueño imposible ahora es una realidad.