El Líder de Herramientas de Desarrollo de Google Habla Sobre el Papel Creciente de la IA en la Programación
Puntos clave
- Ryan Salva lidera las herramientas de desarrollo de Google, centrándose en productos de IA como Gemini CLI y Gemini Code Assist.
- La última encuesta de desarrolladores de Google muestra que la adopción de herramientas de IA aumentó alrededor de abril de 2024.
- Las capacidades de "llamada de herramientas" permiten a los modelos de IA compilar código, ejecutar pruebas y autocorregirse.
- El flujo de trabajo de Salva depende en gran medida de comandos de lenguaje natural a través de Gemini CLI, con el 70%-80% de las tareas manejadas por la IA.
- Se utilizan múltiples entornos de desarrollo integrado principalmente para leer código, no para escribirlo.
- Se espera que los desarrolladores futuros actúen más como arquitectos, guiando la IA en lugar de codificar a mano.
- Se proyecta que el papel de los entornos de desarrollo integrado tradicionales disminuirá a medida que la IA asuma las tareas de codificación rutinarias.
Ryan Salva, el gerente de herramientas de desarrollo de Google, explica cómo las soluciones impulsadas por IA como Gemini CLI y Gemini Code Assist están cambiando la forma en que se desarrolla el software. Destaca los hallazgos de la última encuesta de desarrolladores de Google, que muestra un aumento en la adopción de herramientas de IA alrededor del lanzamiento de nuevos modelos de razonamiento.
Integración de la IA en las Herramientas de Desarrollo de Google
Ryan Salva, quien supervisa el portafolio de herramientas de desarrollo de Google, ofrece una visión detrás de escena de cómo las herramientas de inteligencia artificial están cambiando la forma en que los desarrolladores trabajan. Centrales en el esfuerzo de su equipo son productos como Gemini CLI y Gemini Code Assist, que permiten a los desarrolladores emitir comandos de lenguaje natural desde la terminal para generar especificaciones, escribir código y gestionar revisiones.
Hallazgos de la Encuesta Revelan una Adopción Rápida
La encuesta anual de desarrolladores de Google de este año se centró mucho en el uso de la IA. Los datos mostraron un aumento claro en la adopción que coincidió con el lanzamiento de nuevos modelos de razonamiento, específicamente señalando que la fecha de inicio media para el uso de herramientas de IA fue abril de 2024. El informe subraya la importancia de las capacidades de "llamada de herramientas" que permiten a los modelos buscar información externa, compilar código y ejecutar pruebas, mejorando así la autocorrección durante el desarrollo.
Flujo de Trabajo Personal de Salva
Salva describe su propia rutina de desarrollo como una mezcla de proyectos de hobby y responsabilidades profesionales, todas mediadas a través de herramientas de IA de línea de comandos. Trabaja con múltiples entornos de desarrollo integrado, incluyendo Zed, VS Code, Cursor y Windsurf, para leer código generado, pero confía en Gemini CLI para crear documentos de requisitos detallados en Markdown, generar código basado en esas especificaciones y actualizar iterativamente la documentación a medida que la tarea progresa. Cada cambio impulsado por la IA resulta en un compromiso y solicitud de extracción separados, lo que le da la capacidad de revertir o ajustar según sea necesario.
Estima que aproximadamente el 70% al 80% de su trabajo implica interactuar con Gemini CLI a través de lenguaje natural, lo que permite que el modelo maneje la mayor parte de la codificación mientras él se enfoca en la revisión y las decisiones arquitectónicas.
Papel Evolutivo del Entorno de Desarrollo Integrado y del Desarrollador
Mientras que el entorno de desarrollo integrado ha sido durante mucho tiempo el centro de la creación de software, Salva predice que su prominencia disminuirá gradualmente a medida que la IA asuma las tareas de codificación rutinarias. En cambio, los desarrolladores pasarán más tiempo creando requisitos de alto nivel y guiando sistemas de IA! En su opinión, el desarrollador futuro se asemejará a un arquitecto, descomponiendo problemas complejos en piezas manejables y supervisando soluciones generadas por la IA en lugar de escribir manualmente cada línea de código.
Implicaciones para la Industria
El cambio hacia el desarrollo asistido por IA sugiere una transformación a largo plazo del paisaje de la ingeniería de software. Salva reconoce que la transición puede abarcar muchos años, pero la trayectoria actual apunta hacia una relación más colaborativa entre humanos y IA, donde la última maneja el trabajo de codificación repetitivo y la primera se enfoca en el diseño estratégico y la supervisión.