En los últimos años, la inteligencia artificial ha transformado numerosos aspectos del desarrollo de software, y ahora, en estos últimos días, una herramienta como DeepSeek R1 promete marcar un nuevo hito en este ámbito: y es que, a diferencia de otras soluciones basadas en LLMs, esta nueva IA no solo genera código... sino que también proporciona una trazabilidad de su razonamiento, permitiendo a los usuarios comprender mejor la lógica detrás de cada implementación.
Aprendizaje acelerado a través de la IA
Uno de los aspectos más interesantes de DeepSeek-R1 es cómo facilita el aprendizaje de la programación. Históricamente, se ha promovido la idea de que la mejor manera de aprender a programar es leer el código de otros. Sin embargo, con herramientas como esta, los programadores pueden recibir directamente código generado para problemas específicos, analizar distintas formas de resolver una tarea y explorar el razonamiento detrás de cada decisión del modelo.
Un usuario del foro HackerNews comentaba lo siguiente:
"Ahora puedes tener 'otros programadores' escribiendo código para lo que necesites. Puedes estudiarlo y ver cómo funciona. Nunca tendrás ese tipo de acceso a desarrolladores senior en un entorno real".
Algunos usuarios se muestran convencidos, de hecho, de que este enfoque podría marcar una brecha generacional en la industria del software, donde los nuevos programadores, acostumbrados a trabajar con IAs, podrían desarrollar habilidades rápidamente y superar a los desarrolladores con experiencia que no adopten estas herramientas.
La importancia de la trazabilidad de razonamientos
Uno de los mayores beneficios de DeepSeek-R1 es su capacidad para mostrar 'la cadena de razonamiento' que sigue el modelo al generar una solución. Según testimonios de usuarios, esta característica es incluso más valiosa que la respuesta final del modelo, pues permite a los desarrolladores entender por qué una solución puede estar fallando:
"Tuve un error escribiendo código y le pregunté al respecto a R1. La respuesta final que me dio no era correcta, pero al seguir su cadena de pensamiento, tuve una idea que me ayudó a corregir dicho error", explica un usuario.
"R1 tuvo problemas en parte porque necesitaba el valor de algunos parámetros que no proporcioné y, en cambio, hizo una suposición incorrecta sobre su valor. Esto se hizo evidente repasando la cadena de pensamiento, pero el modelo no lo mencionó en su respuesta final. Si no hubiera tenido acceso a la misma, no hubiera sabido cómo hacer que el modelo funcionara mejor".
Ejemplo de cadena de razonamiento. (Imagen de @DominikPeters en X) Este nivel de transparencia, sin embargo, no es algo generalizado (ni siquiera frecuente) en todos los modelos de IA: OpenAI, por ejemplo, mantiene en secreto la trazabilidad de sus respuestas.
Según algunos expertos, esta decisión podría deberse a razones estratégicas para evitar que sus competidores utilicen estos datos para entrenar sus propios modelos (no es que estén teniendo mucho éxito, entonces).
El usuario de antes explicaba que o1 de OpenAI también se equivocó al dar su respuesta, pero, al no proporcionar acceso al razonamiento de la misma, no pudo sacarle ninguna utilidad:
"En mi opinión, OpenAI se equivoca estratégicamente al hacerlo. Si los razonamientos de o1 fueran públicos, creo que el revuelo en torno a DeepSeek habría sido relativamente menor (y tal vez más limitado a los menores costos de capacitación y la licencia del MIT, y no tanto a su rendimiento y utilidad)".
Desarrollo impulsado por la IA
El impacto de la inteligencia artificial en la programación no se limita a la generación de código. Muchos desarrolladores ya utilizan modelos de lenguaje como herramientas de lluvia de ideas, en lugar de depender exclusivamente de ellos para escribir código:
"Así es como uso los modelos de IA: como herramientas de brainstorming, más que para escribir código directamente".
Los avances recientes muestran que las herramientas de IA no sólo pueden generar código, sino también participar en la toma de decisiones estructurales dentro del desarrollo de software. La capacidad de DeepSeek R1 para analizar y optimizar el código en múltiples iteraciones refuerza su potencial como asistente en el desarrollo.
Ya circulan, de hecho, ejemplos concretos publicados por programadores que muestran cómo la IA puede potenciar la labor humana. A medida que estas herramientas continúen evolucionando, es probable que veamos cómo la IA ocupa un papel aún más relevante en la programación, lo que permitirá reducir el tiempo de desarrollo y aumentar la eficiencia del código.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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La noticia DeepSeek ofrece algo a los programadores que ChatGPT no: un vistazo a cómo la IA piensa sus respuestas. Y eso lo cambia todo fue publicada originalmente en Genbeta por Marcos Merino .
☞ El artículo completo original de Marcos Merino lo puedes ver aquí
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