Predicciones tecnológicas del CTO de Amazon para 2024 y más allá

xguru · 2023-12-06T11:12:02+09:00

Artículo del Dr. Werner Vogels A lo largo de la historia, la humanidad ha desarrollado herramientas y sistemas para aumentar y amplificar sus capacidades. A medida que la tecnología en la nube, el machine learning y la IA generativa se vuelven más accesibles, están impactando casi todos los aspectos de nuestra vida, desde redactar correos electrónicos hasta desarrollar software e incluso detectar el cáncer de forma temprana. En los próximos años se democratizará el acceso a la tecnología y habrá una ola de innovación en múltiples áreas, y ese comienzo partirá de la IA generativa. [La IA generativa se vuelve consciente de la cultura] - Generative AI becomes culturally aware "Los modelos de lenguaje grandes (LLM) entrenados con datos culturalmente diversos podrán comprender con más matices la experiencia humana y los problemas sociales complejos. La fluidez cultural permitirá que usuarios de todo el mundo accedan con mayor facilidad a la IA generativa" La cultura influye en todo: las historias que contamos, la comida que comemos, cómo nos vestimos, nuestros valores, modales, prejuicios y la forma en que abordamos problemas y tomamos decisiones. La cultura es la base de cómo cada uno de nosotros existe dentro de una comunidad. La cultura proporciona reglas y lineamientos que definen y rigen nuestro comportamiento y nuestras creencias, y esos acuerdos cambian según dónde estemos y con quién estemos, por lo que esas diferencias a veces pueden causar confusión y malentendidos. Los humanos están acostumbrados a trabajar entre múltiples culturas, por lo que pueden contextualizar, sintetizar y comprender esta información, ajustar su entendimiento y responder de forma adecuada. En los próximos años, la cultura jugará un papel importante en cómo diseñamos, desplegamos y consumimos tecnología, y ese efecto será más evidente en la IA generativa. Esfuerzos para lograr fluidez cultural Para que los sistemas basados en LLM lleguen a usuarios de todo el mundo, deberán adquirir la "fluidez cultural" que los humanos perciben de manera instintiva. Common Crawl, usado para entrenar muchos LLM, es aproximadamente 46% en inglés, y una proporción aún mayor del contenido disponible, sin importar el idioma, está culturalmente sesgada hacia Occidente (con un peso considerable hacia Estados Unidos). En los últimos meses han empezado a aparecer modelos entrenados en idiomas no occidentales: Jais, entrenado con datos en árabe e inglés; Yi-34B, un modelo bilingüe chino/inglés; y Japanese-large-lm, entrenado con un enorme corpus web en japonés. Esto indica que cientos de millones de personas podrán usar IA generativa a través de modelos no occidentales culturalmente precisos, con impacto en un amplio rango de áreas, desde educación hasta salud. Hay que recordar que idioma y cultura no son lo mismo. Poder traducir perfectamente no significa tener una comprensión ejemplar de la cultura. Como estos modelos incorporan incontables historias y experiencias, los LLM empezarán a desarrollar perspectivas más amplias y globales. Así como los humanos aprenden mediante discusión, debate e intercambio de ideas, los LLM también necesitarán oportunidades similares para ampliar sus perspectivas y entender la cultura. En este intercambio cultural, dos áreas de investigación jugarán un papel central. Una es el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación de IA (RLAIF), donde un modelo integra la retroalimentación de otro. En este escenario, distintos modelos pueden interactuar entre sí y actualizar su entendimiento de diversos conceptos culturales basándose en esas interacciones. La segunda es la colaboración mediante debate multiagente, en la que múltiples instancias de un modelo generan respuestas, discuten la validez de cada una y el razonamiento detrás de ellas, y a través de ese proceso de debate llegan finalmente a una respuesta consensuada. Ambas áreas de investigación reducirán el costo humano de entrenar y ajustar finamente estos modelos. A medida que los LLM interactúen y aprendan entre sí, podrán comprender con mayor sutileza problemas sociales complejos a partir de diversas perspectivas culturales. Estos avances también asegurarán que los modelos den respuestas más sólidas y técnicamente precisas sobre una amplia variedad de temas, incluidos campos como la tecnología. Su efecto será profundo a través de regiones, comunidades y generaciones. [FemTech finalmente despega] - FemTech finally takes off "Con el aumento acelerado de la inversión en femtech, la hibridación de los servicios de salud y la mejora en diagnósticos y resultados para pacientes gracias a datos abundantes, la atención médica para mujeres ha llegado a un punto de inflexión. El auge de femtech no beneficiará solo a las mujeres, sino que revitalizará todo el sistema de salud" La salud femenina no es un nicho, pero ha sido ignorada La atención médica para mujeres no es un mercado de nicho. Solo en Estados Unidos, las mujeres gastan más de 500 mil millones de dólares al año en servicios de salud. Las mujeres representan el 50% de la población y toman el 80% de las decisiones de consumo en salud, pero la base de la medicina moderna ha sido esencialmente masculina. No fue sino hasta la aprobación de la Ley de Revitalización de los NIH en 1993 que las mujeres en Estados Unidos comenzaron a participar en investigación clínica. Necesidades comunes como el manejo de la menstruación o el tratamiento de la menopausia han sido históricamente tabú, y como las mujeres fueron excluidas de ensayos clínicos e investigación, sus resultados generalmente han sido peores que los de los hombres. En promedio, a las mujeres se les diagnostican más tarde muchas enfermedades que a los hombres, y tienen 50% más probabilidades de recibir un diagnóstico erróneo después de un infarto. Uno de los ejemplos más claros de esta desigualdad está en los medicamentos recetados: las mujeres reportan efectos secundarios a tasas mucho más altas que los hombres. Aunque estas estadísticas parecen preocupantes a simple vista, está aumentando la inversión en atención médica para mujeres (también llamada femtech), impulsada por la tecnología en la nube y un mayor acceso a los datos. AWS ha trabajado de cerca con startups lideradas por mujeres y ha sido testigo directo del crecimiento de femtech. Solo el año pasado, el financiamiento aumentó 197%. Con mayor acceso a capital, a tecnologías como machine learning y a dispositivos conectados diseñados específicamente para mujeres, estamos en un punto de cambio sin precedentes no solo en la percepción del cuidado femenino, sino también en cómo se gestiona. Están surgiendo empresas de femtech impulsadas por tecnología Empresas como Tia, Elvie y Embr Labs están mostrando un enorme potencial al usar datos y analítica predictiva para ofrecer tratamientos personalizados y encontrarse con las pacientes donde les resulte más cómodo, ya sea en casa o en movimiento. A medida que desaparezca el estigma en torno a los problemas de salud femenina y llegue más financiamiento a este sector, seguiremos viendo a empresas femtech abordar activamente problemas y necesidades de salud femenina que antes eran ignorados. Al mismo tiempo, el acceso de las mujeres a los servicios de salud mejorará notablemente gracias a modelos de atención híbridos que aprovechan plataformas médicas en línea, la disponibilidad de dispositivos de diagnóstico de bajo costo y el acceso on-demand a profesionales de la salud. Maven ha demostrado ser líder en este espacio al derribar la barrera entre salud mental y física, ofreciendo desde consejería de relaciones hasta manejo de la menopausia. A través del sistema de tampones inteligentes que está desarrollando NextGen Jane, las mujeres podrán construir su propio perfil de salud uterina, identificar posibles marcadores genómicos de enfermedades y compartirlos sin fricción con personal clínico. Además, los wearables proporcionarán a usuarios y médicos abundantes datos longitudinales de salud para su análisis. Hoy, cuando más del 70% de las mujeres deja sin tratar los síntomas de la menopausia, una mejor educación, la disponibilidad de datos y soluciones no invasivas pueden mejorar radicalmente los resultados de la atención ginecológica, y eso va mucho más allá de la ginecología. Punto de inflexión en la atención de la salud femenina Estamos ante un punto de inflexión en la atención de la salud femenina. El acceso a datos diversos, combinado con tecnologías en la nube como visión por computadora y deep learning, ayudará a reducir diagnósticos erróneos y a minimizar efectos secundarios de medicamentos que hoy afectan de forma desproporcionada a las mujeres. La endometriosis y la depresión posparto recibirán la atención que merecen. Por fin veremos que la atención médica para mujeres se mueve de la periferia al frente. Y dado que los equipos liderados por mujeres están mejor posicionados que los integrados solo por hombres para abordar un rango amplio de problemas de salud, femtech no solo beneficiará a quienes se identifican como mujeres, sino que mejorará todo el sistema de salud. [Los asistentes de IA redefinen la productividad de los desarrolladores] - AI assistants redefine developer productivity "Los asistentes de IA evolucionarán de generadores básicos de código a maestros y colaboradores incansables que brindan apoyo a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Explicarán sistemas complejos en lenguaje sencillo, sugerirán mejoras dirigidas y se encargarán de tareas repetitivas para que los desarrolladores puedan concentrarse en las partes de su trabajo con mayor impacto" En 2021 predije que la IA generativa empezaría a jugar un papel importante en la manera en que se escribe software. Que reforzaría las habilidades de los desarrolladores y les ayudaría a escribir código más seguro y confiable. Los asistentes de IA son colegas y maestros Hoy ya existe acceso amplio a herramientas y sistemas capaces de generar funciones, clases y pruebas completas a partir de prompts en lenguaje natural, y este fenómeno está tomando fuerza de lleno. De hecho, en la encuesta para desarrolladores de Stack Overflow de 2023, el 70% de quienes respondieron dijo que ya usa herramientas de apoyo con IA en su proceso de desarrollo o planea usarlas. Los asistentes de IA que están apareciendo no solo entenderán y escribirán código, sino que también serán colaboradores incansables y maestros. Ninguna tarea agotará su energía, y no se impacientarán por explicar un concepto o rehacer una tarea, sin importar cuántas veces se les pida. Con tiempo y paciencia ilimitados, apoyarán a todos los miembros del equipo y contribuirán en todo, desde revisión de código hasta estrategia de producto. Los límites se vuelven borrosos Se difuminarán las fronteras entre product managers, ingenieros frontend y backend, DBA, diseñadores UI/UX, ingenieros DevOps y arquitectos. Los asistentes de IA ofrecerán recomendaciones que potencien la creatividad humana, como traducir un boceto en una servilleta a código base, generar plantillas a partir de documentos de requisitos o recomendar la infraestructura más adecuada para una tarea (por ejemplo, serverless frente a contenedores), todo ello con una comprensión contextual no solo de módulos aislados, sino del sistema completo. Altamente personalizables Estos asistentes podrán personalizarse en gran medida a nivel individual, de equipo o de empresa. Los desarrolladores junior podrán usarlos para familiarizarse rápidamente con infraestructura desconocida, y los ingenieros senior para entender rápido nuevos proyectos o codebases y empezar a aportar valor de inmediato. Antes se necesitaban semanas para comprender por completo los efectos downstream de un cambio de código, pero los asistentes podrán evaluar de inmediato las modificaciones, resumir su impacto en otras partes del sistema y sugerir cambios adicionales cuando sea necesario. Ya están empezando a quitar carga a los desarrolladores Ya estamos viendo cómo las partes más tediosas del desarrollo de software moderno —como pruebas unitarias, escritura de boilerplate y depuración de errores— salen de las manos de los desarrolladores. Estas tareas a menudo se consideraban "adicionales" y solían quedar relegadas, pero ahora serán manejadas por asistentes. Por supuesto, los desarrolladores aún deberán planear y evaluar los resultados. Pero estas herramientas de apoyo ayudarán a elegir, mediante investigación académica, algoritmos adecuados para sistemas distribuidos, a decidir la mejor forma de pasar de un enfoque primary-backup a una implementación active-active, y a entender cómo los recursos afectan individualmente la eficiencia para desarrollar modelos de precios, de modo que harán más que nunca. Los desarrolladores podrán reducir la carga de trabajo pesada y no diferenciadora, como actualizar versiones de Java, y concentrarse en trabajo creativo que impulse la innovación. En los próximos años, los equipos de ingeniería aumentarán la productividad, desarrollarán sistemas de mayor calidad, verán que los asistentes de IA pasan de novedad a elemento esencial en toda la industria del software, y acortarán los ciclos de lanzamiento de software. [La educación evoluciona para igualar la velocidad de la innovación tecnológica] - Education evolves to match the speed of tech innovation "La educación superior por sí sola no puede seguir el ritmo del cambio tecnológico. Surgirán programas educativos basados en habilidades y liderados por la industria, más parecidos al recorrido de los oficios especializados. Este giro hacia el aprendizaje continuo beneficiará tanto a las personas como a las empresas" Existe la percepción extendida, especialmente en el sector tecnológico, de que un título universitario es indispensable para contratar al mejor talento y conseguir los mejores empleos, pero ese modelo está empezando a romperse tanto para las personas como para las empresas. Para los estudiantes, los costos siguen subiendo, y muchos cuestionan el valor del título universitario tradicional cuando existe la posibilidad de recibir formación práctica. Desde la perspectiva de las empresas, los nuevos empleados aún necesitan capacitación práctica, y a medida que más industrias demandan especialización técnica, la brecha entre lo que se enseña en la escuela y lo que necesitan los empleadores sigue ampliándose. Al igual que ocurrió hace décadas con la formación en desarrollo de software, la educación tecnológica ha llegado a un momento clave, y lo que alguna vez fue capacitación presencial y personalizada para unos pocos evolucionará hacia formación basada en habilidades y liderada por la industria para las mayorías. Este cambio ya lleva años en marcha Empresas como Coursera, que originalmente estaban enfocadas en consumidores, han ampliado sus esfuerzos de upskilling y reskilling mediante alianzas con empresas. Ahora las empresas también están empezando a invertir seriamente y a gran escala en educación basada en habilidades. De hecho, Amazon ya anunció que ha brindado educación tecnológica a 21 millones de estudiantes de tecnología en todo el mundo. Esta idea siempre ha existido En el caso de oficios especializados como electricistas, soldadores o carpinteros, la mayoría de las habilidades no se adquieren en el aula. Estas personas pasan de aprendices en formación a aprendices, de aprendices a oficiales, y eventualmente pueden llegar a maestros. El aprendizaje en el trabajo ocurre de manera continua y existe una ruta bien definida para mejorar habilidades. Este estilo de educación permanente, basado en aprender y mantener la curiosidad, es una buena señal tanto para individuos como para empresas. Eso no significa que los títulos tradicionales vayan a desaparecer No se trata de una situación de "uno u otro", sino de opciones. En tecnología seguirá habiendo áreas donde este tipo de aprendizaje académico sea importante. Pero también habrá muchos sectores donde el impacto de la tecnología superará al sistema educativo tradicional. Se abrirá una era de nuevas oportunidades educativas lideradas por la industria que no podrán ignorarse si se quiere responder a las necesidades del negocio.

(allthingsdistributed.com)

22 puntos por xguru 2023-12-06 | 6 comentarios | Compartir por WhatsApp

Artículo del Dr. Werner Vogels

A lo largo de la historia, la humanidad ha desarrollado herramientas y sistemas para aumentar y amplificar sus capacidades.
A medida que la tecnología en la nube, el machine learning y la IA generativa se vuelven más accesibles, están impactando casi todos los aspectos de nuestra vida, desde redactar correos electrónicos hasta desarrollar software e incluso detectar el cáncer de forma temprana.
En los próximos años se democratizará el acceso a la tecnología y habrá una ola de innovación en múltiples áreas, y ese comienzo partirá de la IA generativa.

[La IA generativa se vuelve consciente de la cultura] - Generative AI becomes culturally aware

"Los modelos de lenguaje grandes (LLM) entrenados con datos culturalmente diversos podrán comprender con más matices la experiencia humana y los problemas sociales complejos. La fluidez cultural permitirá que usuarios de todo el mundo accedan con mayor facilidad a la IA generativa"
La cultura influye en todo: las historias que contamos, la comida que comemos, cómo nos vestimos, nuestros valores, modales, prejuicios y la forma en que abordamos problemas y tomamos decisiones.
La cultura es la base de cómo cada uno de nosotros existe dentro de una comunidad.
La cultura proporciona reglas y lineamientos que definen y rigen nuestro comportamiento y nuestras creencias, y esos acuerdos cambian según dónde estemos y con quién estemos, por lo que esas diferencias a veces pueden causar confusión y malentendidos.
Los humanos están acostumbrados a trabajar entre múltiples culturas, por lo que pueden contextualizar, sintetizar y comprender esta información, ajustar su entendimiento y responder de forma adecuada.
En los próximos años, la cultura jugará un papel importante en cómo diseñamos, desplegamos y consumimos tecnología, y ese efecto será más evidente en la IA generativa.

Esfuerzos para lograr fluidez cultural

Para que los sistemas basados en LLM lleguen a usuarios de todo el mundo, deberán adquirir la "fluidez cultural" que los humanos perciben de manera instintiva.
Common Crawl, usado para entrenar muchos LLM, es aproximadamente 46% en inglés, y una proporción aún mayor del contenido disponible, sin importar el idioma, está culturalmente sesgada hacia Occidente (con un peso considerable hacia Estados Unidos).
En los últimos meses han empezado a aparecer modelos entrenados en idiomas no occidentales: Jais, entrenado con datos en árabe e inglés; Yi-34B, un modelo bilingüe chino/inglés; y Japanese-large-lm, entrenado con un enorme corpus web en japonés.
Esto indica que cientos de millones de personas podrán usar IA generativa a través de modelos no occidentales culturalmente precisos, con impacto en un amplio rango de áreas, desde educación hasta salud.
Hay que recordar que idioma y cultura no son lo mismo.
Poder traducir perfectamente no significa tener una comprensión ejemplar de la cultura.
Como estos modelos incorporan incontables historias y experiencias, los LLM empezarán a desarrollar perspectivas más amplias y globales.
Así como los humanos aprenden mediante discusión, debate e intercambio de ideas, los LLM también necesitarán oportunidades similares para ampliar sus perspectivas y entender la cultura.
En este intercambio cultural, dos áreas de investigación jugarán un papel central.
- Una es el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación de IA (RLAIF), donde un modelo integra la retroalimentación de otro. En este escenario, distintos modelos pueden interactuar entre sí y actualizar su entendimiento de diversos conceptos culturales basándose en esas interacciones.
- La segunda es la colaboración mediante debate multiagente, en la que múltiples instancias de un modelo generan respuestas, discuten la validez de cada una y el razonamiento detrás de ellas, y a través de ese proceso de debate llegan finalmente a una respuesta consensuada.
- Ambas áreas de investigación reducirán el costo humano de entrenar y ajustar finamente estos modelos.
A medida que los LLM interactúen y aprendan entre sí, podrán comprender con mayor sutileza problemas sociales complejos a partir de diversas perspectivas culturales.
Estos avances también asegurarán que los modelos den respuestas más sólidas y técnicamente precisas sobre una amplia variedad de temas, incluidos campos como la tecnología.
Su efecto será profundo a través de regiones, comunidades y generaciones.

[FemTech finalmente despega] - FemTech finally takes off

"Con el aumento acelerado de la inversión en femtech, la hibridación de los servicios de salud y la mejora en diagnósticos y resultados para pacientes gracias a datos abundantes, la atención médica para mujeres ha llegado a un punto de inflexión. El auge de femtech no beneficiará solo a las mujeres, sino que revitalizará todo el sistema de salud"

La salud femenina no es un nicho, pero ha sido ignorada

La atención médica para mujeres no es un mercado de nicho. Solo en Estados Unidos, las mujeres gastan más de 500 mil millones de dólares al año en servicios de salud.
Las mujeres representan el 50% de la población y toman el 80% de las decisiones de consumo en salud, pero la base de la medicina moderna ha sido esencialmente masculina.
No fue sino hasta la aprobación de la Ley de Revitalización de los NIH en 1993 que las mujeres en Estados Unidos comenzaron a participar en investigación clínica.
Necesidades comunes como el manejo de la menstruación o el tratamiento de la menopausia han sido históricamente tabú, y como las mujeres fueron excluidas de ensayos clínicos e investigación, sus resultados generalmente han sido peores que los de los hombres.
En promedio, a las mujeres se les diagnostican más tarde muchas enfermedades que a los hombres, y tienen 50% más probabilidades de recibir un diagnóstico erróneo después de un infarto.
Uno de los ejemplos más claros de esta desigualdad está en los medicamentos recetados: las mujeres reportan efectos secundarios a tasas mucho más altas que los hombres.
Aunque estas estadísticas parecen preocupantes a simple vista, está aumentando la inversión en atención médica para mujeres (también llamada femtech), impulsada por la tecnología en la nube y un mayor acceso a los datos.
AWS ha trabajado de cerca con startups lideradas por mujeres y ha sido testigo directo del crecimiento de femtech. Solo el año pasado, el financiamiento aumentó 197%.
Con mayor acceso a capital, a tecnologías como machine learning y a dispositivos conectados diseñados específicamente para mujeres, estamos en un punto de cambio sin precedentes no solo en la percepción del cuidado femenino, sino también en cómo se gestiona.

Están surgiendo empresas de femtech impulsadas por tecnología

Empresas como Tia, Elvie y Embr Labs están mostrando un enorme potencial al usar datos y analítica predictiva para ofrecer tratamientos personalizados y encontrarse con las pacientes donde les resulte más cómodo, ya sea en casa o en movimiento.
A medida que desaparezca el estigma en torno a los problemas de salud femenina y llegue más financiamiento a este sector, seguiremos viendo a empresas femtech abordar activamente problemas y necesidades de salud femenina que antes eran ignorados.
Al mismo tiempo, el acceso de las mujeres a los servicios de salud mejorará notablemente gracias a modelos de atención híbridos que aprovechan plataformas médicas en línea, la disponibilidad de dispositivos de diagnóstico de bajo costo y el acceso on-demand a profesionales de la salud.
Maven ha demostrado ser líder en este espacio al derribar la barrera entre salud mental y física, ofreciendo desde consejería de relaciones hasta manejo de la menopausia.
A través del sistema de tampones inteligentes que está desarrollando NextGen Jane, las mujeres podrán construir su propio perfil de salud uterina, identificar posibles marcadores genómicos de enfermedades y compartirlos sin fricción con personal clínico.
Además, los wearables proporcionarán a usuarios y médicos abundantes datos longitudinales de salud para su análisis.
Hoy, cuando más del 70% de las mujeres deja sin tratar los síntomas de la menopausia, una mejor educación, la disponibilidad de datos y soluciones no invasivas pueden mejorar radicalmente los resultados de la atención ginecológica, y eso va mucho más allá de la ginecología.

Punto de inflexión en la atención de la salud femenina

Estamos ante un punto de inflexión en la atención de la salud femenina.
El acceso a datos diversos, combinado con tecnologías en la nube como visión por computadora y deep learning, ayudará a reducir diagnósticos erróneos y a minimizar efectos secundarios de medicamentos que hoy afectan de forma desproporcionada a las mujeres.
La endometriosis y la depresión posparto recibirán la atención que merecen.
Por fin veremos que la atención médica para mujeres se mueve de la periferia al frente.
Y dado que los equipos liderados por mujeres están mejor posicionados que los integrados solo por hombres para abordar un rango amplio de problemas de salud, femtech no solo beneficiará a quienes se identifican como mujeres, sino que mejorará todo el sistema de salud.

[Los asistentes de IA redefinen la productividad de los desarrolladores] - AI assistants redefine developer productivity

"Los asistentes de IA evolucionarán de generadores básicos de código a maestros y colaboradores incansables que brindan apoyo a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Explicarán sistemas complejos en lenguaje sencillo, sugerirán mejoras dirigidas y se encargarán de tareas repetitivas para que los desarrolladores puedan concentrarse en las partes de su trabajo con mayor impacto"
En 2021 predije que la IA generativa empezaría a jugar un papel importante en la manera en que se escribe software. Que reforzaría las habilidades de los desarrolladores y les ayudaría a escribir código más seguro y confiable.

Los asistentes de IA son colegas y maestros

Hoy ya existe acceso amplio a herramientas y sistemas capaces de generar funciones, clases y pruebas completas a partir de prompts en lenguaje natural, y este fenómeno está tomando fuerza de lleno.
De hecho, en la encuesta para desarrolladores de Stack Overflow de 2023, el 70% de quienes respondieron dijo que ya usa herramientas de apoyo con IA en su proceso de desarrollo o planea usarlas.
Los asistentes de IA que están apareciendo no solo entenderán y escribirán código, sino que también serán colaboradores incansables y maestros.
Ninguna tarea agotará su energía, y no se impacientarán por explicar un concepto o rehacer una tarea, sin importar cuántas veces se les pida.
Con tiempo y paciencia ilimitados, apoyarán a todos los miembros del equipo y contribuirán en todo, desde revisión de código hasta estrategia de producto.

Los límites se vuelven borrosos

Se difuminarán las fronteras entre product managers, ingenieros frontend y backend, DBA, diseñadores UI/UX, ingenieros DevOps y arquitectos.
Los asistentes de IA ofrecerán recomendaciones que potencien la creatividad humana, como traducir un boceto en una servilleta a código base, generar plantillas a partir de documentos de requisitos o recomendar la infraestructura más adecuada para una tarea (por ejemplo, serverless frente a contenedores), todo ello con una comprensión contextual no solo de módulos aislados, sino del sistema completo.

Altamente personalizables

Estos asistentes podrán personalizarse en gran medida a nivel individual, de equipo o de empresa.
Los desarrolladores junior podrán usarlos para familiarizarse rápidamente con infraestructura desconocida, y los ingenieros senior para entender rápido nuevos proyectos o codebases y empezar a aportar valor de inmediato.
Antes se necesitaban semanas para comprender por completo los efectos downstream de un cambio de código, pero los asistentes podrán evaluar de inmediato las modificaciones, resumir su impacto en otras partes del sistema y sugerir cambios adicionales cuando sea necesario.

Ya están empezando a quitar carga a los desarrolladores

Ya estamos viendo cómo las partes más tediosas del desarrollo de software moderno —como pruebas unitarias, escritura de boilerplate y depuración de errores— salen de las manos de los desarrolladores.
Estas tareas a menudo se consideraban "adicionales" y solían quedar relegadas, pero ahora serán manejadas por asistentes.
Por supuesto, los desarrolladores aún deberán planear y evaluar los resultados.
Pero estas herramientas de apoyo ayudarán a elegir, mediante investigación académica, algoritmos adecuados para sistemas distribuidos, a decidir la mejor forma de pasar de un enfoque primary-backup a una implementación active-active, y a entender cómo los recursos afectan individualmente la eficiencia para desarrollar modelos de precios, de modo que harán más que nunca.
Los desarrolladores podrán reducir la carga de trabajo pesada y no diferenciadora, como actualizar versiones de Java, y concentrarse en trabajo creativo que impulse la innovación.
En los próximos años, los equipos de ingeniería
- aumentarán la productividad,
- desarrollarán sistemas de mayor calidad,
- verán que los asistentes de IA pasan de novedad a elemento esencial en toda la industria del software,
- y acortarán los ciclos de lanzamiento de software.

[La educación evoluciona para igualar la velocidad de la innovación tecnológica] - Education evolves to match the speed of tech innovation

"La educación superior por sí sola no puede seguir el ritmo del cambio tecnológico. Surgirán programas educativos basados en habilidades y liderados por la industria, más parecidos al recorrido de los oficios especializados. Este giro hacia el aprendizaje continuo beneficiará tanto a las personas como a las empresas"
Existe la percepción extendida, especialmente en el sector tecnológico, de que un título universitario es indispensable para contratar al mejor talento y conseguir los mejores empleos, pero ese modelo está empezando a romperse tanto para las personas como para las empresas.
Para los estudiantes, los costos siguen subiendo, y muchos cuestionan el valor del título universitario tradicional cuando existe la posibilidad de recibir formación práctica.
Desde la perspectiva de las empresas, los nuevos empleados aún necesitan capacitación práctica, y a medida que más industrias demandan especialización técnica, la brecha entre lo que se enseña en la escuela y lo que necesitan los empleadores sigue ampliándose.
Al igual que ocurrió hace décadas con la formación en desarrollo de software, la educación tecnológica ha llegado a un momento clave, y lo que alguna vez fue capacitación presencial y personalizada para unos pocos evolucionará hacia formación basada en habilidades y liderada por la industria para las mayorías.

Este cambio ya lleva años en marcha

Empresas como Coursera, que originalmente estaban enfocadas en consumidores, han ampliado sus esfuerzos de upskilling y reskilling mediante alianzas con empresas.
Ahora las empresas también están empezando a invertir seriamente y a gran escala en educación basada en habilidades. De hecho, Amazon ya anunció que ha brindado educación tecnológica a 21 millones de estudiantes de tecnología en todo el mundo.

Esta idea siempre ha existido

En el caso de oficios especializados como electricistas, soldadores o carpinteros, la mayoría de las habilidades no se adquieren en el aula.
Estas personas pasan de aprendices en formación a aprendices, de aprendices a oficiales, y eventualmente pueden llegar a maestros.
El aprendizaje en el trabajo ocurre de manera continua y existe una ruta bien definida para mejorar habilidades.
Este estilo de educación permanente, basado en aprender y mantener la curiosidad, es una buena señal tanto para individuos como para empresas.

Eso no significa que los títulos tradicionales vayan a desaparecer

No se trata de una situación de "uno u otro", sino de opciones.
En tecnología seguirá habiendo áreas donde este tipo de aprendizaje académico sea importante.
Pero también habrá muchos sectores donde el impacto de la tecnología superará al sistema educativo tradicional.
Se abrirá una era de nuevas oportunidades educativas lideradas por la industria que no podrán ignorarse si se quiere responder a las necesidades del negocio.

6 comentarios

duswns12893 2023-12-26

"Y dado que los equipos liderados por mujeres son más adecuados para abordar una gama más amplia de problemas de salud que los equipos compuestos solo por hombres~" => Me pregunto por qué sintió la necesidad de decir algo así.

sunrabbit 2024-01-09

And since women-led teams are more inclined than those made up of just men

Es el texto original.

Y este es el enlace que aparece ahí.
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aba6990

bgb10 2023-12-10

De hecho, cada vez surgen más departamentos vinculados entre empresas y universidades. Parece que la educación debe cambiar rápidamente para adaptarse a la innovación tecnológica.

inthelife 2023-12-07

Quizás si comparamos los tres años, ¿aparezca algún hilo conductor? jaja

2023-12-06

[Este comentario fue ocultado.]

xguru 2023-12-06

Predicciones tecnológicas del CTO de Amazon para después de 2023
Predicciones tecnológicas del CTO de Amazon para después de 2022