Una cuarta parte de las startups en la cohorte actual de YC tienen bases de código que están casi completamente generadas por IA
El creciente papel de la IA en la generación de código: ideas de Y Combinator
El panorama del desarrollo de software está evolucionando rápidamente, con AI jugando un papel cada vez más central. Un ejemplo notable de esta tendencia es evidente en la última cohorte de Y Combinator, el reconocido acelerador de inicio de Silicon Valley. Según Jared Friedman, un socio gerente de YC, un 25% significativo del lote de inicio W25 ha utilizado IA para generar el 95% de sus bases de código. Esta figura, aclaró Friedman, excluye el código utilizado para importar bibliotecas y se centra en la comparación entre el código escrito por humanos y el código generado por IA.
Friedman enfatizó que estas nuevas empresas no están dirigidas por fundadores no técnicos, sino por personas altamente calificadas capaces de construir productos desde cero. "Hace un año, habrían construido su producto desde cero, pero ahora el 95% está construido por una IA", señaló durante una conversación compartida en YouTube. Este cambio destaca un cambio significativo en las prácticas de desarrollo, impulsado por los avances en la tecnología de IA.
El concepto de "codificación de vibra"
En un video titulado "La codificación de vibra es el futuro", Friedman, junto con el CEO de YC, Garry Tan, el socio gerente Harj Taggar, y la socia general Diana Hu, profundizó en la tendencia emergente de "codificación de vibos". Este enfoque, recientemente popularizado por Andrej Karpathy, un ex jefe de IA en Tesla y ex investigador de OpenAI, implica el uso de modelos de idiomas grandes (LLM) para generar código basado en el lenguaje y la intuición natural, en lugar de las técnicas de codificación tradicionales.
Desafíos con código generado por IA
A pesar del entusiasmo, el código generado por IA no está exento de desafíos. Varios estudios e informes han destacado posibles problemas, incluidas las vulnerabilidades de seguridad, las interrupciones de la aplicación y los errores de codificación que requieren importantes esfuerzos de depuración de los desarrolladores. Diana Hu señaló la importancia de poder leer e identificar errores en código generado por IA. "Debes tener el sabor y el entrenamiento suficiente para saber que un LLM está escupiendo cosas malas o cosas buenas. Para hacer una buena 'codificación de ambientes', aún necesitas tener gusto y conocimiento para juzgar bien versus malas", explicó.
Garry Tan se hizo eco de este sentimiento, enfatizando la necesidad de las habilidades de codificación clásica para la sostenibilidad del producto a largo plazo. Planteó un escenario hipotético: "Digamos que una startup con un 95% de código generado por IA se apaga [en el mercado], y uno o dos años, tienen 100 millones de usuarios en ese producto. ¿Se cae o no?
El futuro de la IA en la codificación
La comunidad de inversiones y los desarrolladores están adoptando cada vez más la codificación de IA. Las startups como Bolt.new, Codeium, cursor, adorable y magia han recaudado colectivamente cientos de millones en fondos durante el año pasado, lo que indica una fuerte confianza del mercado en esta tecnología. Garry Tan concluyó: "Esto no es una moda. Esto no va a desaparecer. Esta es la forma dominante de codificar. Y si no lo está haciendo, podría quedarse atrás".
El aumento de la IA en la generación de códigos está reestructurando la industria tecnológica, ofreciendo nuevas eficiencias, pero también presentando nuevos desafíos que los desarrolladores y fundadores deben navegar para tener éxito en este panorama en evolución.
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Garry Tan se hizo eco de este sentimiento, enfatizando la necesidad de las habilidades de codificación clásica para la sostenibilidad del producto a largo plazo. Planteó un escenario hipotético: "Digamos que una startup con un 95% de código generado por IA se apaga [en el mercado], y uno o dos años, tienen 100 millones de usuarios en ese producto. ¿Se cae o no?
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