Azken urteotan, hizkuntza-ereduak programazioan aplikatzeak garatzaileen eguneroko bizitza eraldatu du. GitHub Copilot, ChatGPT eta Replit Ghostwriter bezalako tresnek produktibitatea handitu dute kode zatiak iradokiz, zeregin errepikakorrak automatizatuz eta baita hizkuntza naturaleko deskribapenetatik irtenbide osoak sortuz ere. Hala ere, azken aurrerapenak dagoeneko gehikuntzazkoak direla frogatzen ari dira, eta horrek adierazten du LLMek, beren testu-izaeragatik, egitura-muga batera iritsi direla.
LLMak hizkuntza naturala interpretatzeko diseinatu ziren eta geroago kodea kudeatzeko egokitu ziren. Egokitzapen honek emaitza esanguratsuak eman ditu, baina mugak ditu, kodea ez baita testua bakarrik, logika, mendekotasunak eta portaera ere bai. Interpretatzeko arrazoiketa algoritmikoa, egitura-koherentzia eta testuinguru zabalen ulermena behar dira, LLM orokorrek eskaintzeko diseinatu ez ziren trebetasunak.
Brasilgo mikro, enpresa txiki eta ertainek (ETE) ikuspegi positiboa dute Adimen Artifizialaren (AA) potentzialari buruz, erabakiak hartzen dituztenen % 77k uste baitute AAk beren enpresen prozesuak errazten dituela. Hori dio Microsoftek Edelman Comunicaçãori eskatutako "AA mikro, enpresa txiki eta ertainetan: joerak, erronkak eta aukerak" ikerketak.
Ikerketaren arabera, inkestatutako enpresen % 75ek baikor daudela diote Adimen Artifizialak (AA) beren lanean duen eraginari buruz, eta hori islatzen da enpresen inbertsio planetan, % 73k AA-n inbertitzen jarraituko dutela edo lehen aldiz inbertituko dutela adierazi baitute, eta % 61ek badute dagoeneko ekintza plan bat edo helburu zehatzak teknologia honekin lotuta.
Hala ere, muga horiek gainditzeko, kode natiboko IA baten beharra sortzen da, hasieratik kodea bere lehen hizkuntza gisa hartzeko diseinatutako sistema bat. Ikuspegi honek transformadore-arkitektura berri bat eskatzen du, semantika, logika eta software-egitura konplexuak sakon ulertzeko gai dena, kodearen auto-osatze soilaren haratago joanez.
IA belaunaldi berri honen gaitasun funtsezkoen artean, kodearen ulermen semantiko sakona, arrazoiketa logikoa eta algoritmikoa, testuinguru zabala mantentzea datu-base konplexuetan, mendekotasunen eta liburutegien ulermena, kodea probatzeko eta baliozkotzeko gaitasuna eta eskakizun anbiguoen interpretazioa daude. Trebetasun horien konbinazioak IAri modu autonomoan, fidagarrian eta koherentean jokatzea ahalbidetuko lioke.
Arkitektura honen garapenak datu-multzo berriak, algoritmo espezifikoak eta programazioa ulertzeko moduan aldaketak beharko ditu. Oinarrizko eraldaketa bat da, doikuntza inkrementalak gainditzen dituena eta IAren laguntzarekin softwarea sortzeak zer esan nahi duen birdefinitzen duena. Bost urteko epean software-ingeniari oso gisa jarduteko gai diren sistemak ikusiko ditugula espero da.
LLM orokorren egungo faseak erakusten du produktibitatea handitu egin dela, baina autonomia mugatua izaten jarraitzen duela. Etorkizuneko bilakaera konplexutasuna, mendekotasunak eta arrazoiketa logikoa modu integratuan kudeatzeko gai diren kode eredu natiboen sorreraren mende egongo da, programazio estrategikoagoa, eskalagarriago eta fidagarriagoa lortzeko bidea zabalduz. Aldaketa honek ez du teknologia birdefinitzen bakarrik, baita garatzailearen rola ere.
Komandoak exekutatzeaz gain, profesionala sistema adimendunen arkitekto eta gainbegirale bihurtuko da, IA gidatuz zehaztapen abstraktuak irtenbide oso eta funtzional bihurtzeko. IA programazioaren iraultza hasi besterik ez da egin. Hurrengo belaunaldia ez da zereginak optimizatzera mugatuko; software garapenaren kontzeptua bera birdiseinatu nahi du, IA sistemak bazkide tekniko oso bihurtuz, irtenbide konplexuak autonomiaz eta testuinguru-inteligentziaz ulertzeko, sortzeko eta iteratzeko gai direnak.
