Un usuario de Hacker News compartió una publicación de LinkedIn de un ingeniero de Meta que afirma que publicar con IA se siente como trabajar dentro de una caja negra. Revisar cada línea de código generado por IA llevaría demasiado tiempo, por lo que los ingenieros podrían terminar siendo responsables de sistemas que solo entienden a un nivel general. La publicación dice que esto va en contra de los instintos de los ingenieros de software, que están acostumbrados a entender lo que construyen, y pregunta cuánta comprensión es suficiente antes de seguir adelante.
Los comentaristas describen un cambio en el lugar donde se concentra el esfuerzo. Uno dice que, al dedicar menos tiempo a programar, se dedica más tiempo a las pruebas, y que el LLM encuentra errores de implementación en lugar de errores de codificación, incluso en código que el autor creía perfecto. Otro señala la compensación: el tiempo ahorrado al crear código se invierte en verificación, de modo que el trabajo se ha desplazado en lugar de desaparecer. Varios comparan la formulación de instrucciones para LLM con la gestión de productos, donde la responsabilidad es menos directa, mientras que otros sostienen que los ingenieros siguen siendo responsables de cualquier código que presenten, lo haya escrito un compañero o una IA.
Un desarrollador que construye un compilador de autovectorización describe un flujo de trabajo basado en pruebas exhaustivas, que incluye una puerta de lanzamiento que se ejecuta durante horas en cinco arquitecturas. Antes de implementar, se dedican largas sesiones de planificación a casos límite y al diseño de pruebas, y el desarrollador sigue revisando el código, aunque admite que no todas las líneas se examinan con detalle. Durante seis meses, la calidad del código se ha mantenido bastante alta, algo que el desarrollador atribuye en parte a la planificación previa.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing