Codeium y Magic, dos asistentes de codificación que han desarrollado sus propios modelos, se convirtieron recientemente en unicornios (startups valuadas en más de us$1.000 millones) tras varias rondas de financiamiento en las que participaron importantes inversores como Sequoia, General Catalyst y Daniel Gross. Unos meses antes, la startup de código Augment había conseguido us$277 millones de parte de Index y Lighspeed Venture Partners.
Otro software de asistente de codificación del que se está hablando mucho es Cursor, integrada con el modelo Claude Sonnet 3.5 de Anthropic, un modelo de última generación para la creación de código que recibió us$60 millones de parte de a16z, Thrive Capital y OpenAI.
Según información del substack de Eric Newcomer, ahora los emprendedores apuntan a construir agentes más sofisticados que puedan trabajar en diferentes plataformas y resolver problemas complejos. Aparentemente un ejemplo de esto sería Core, el software de Replit. La empresa asegura que su más reciente creación puede escribir código, crear base de datos de desarrolladores e implementar código respondiendo a sencillas instrucciones (prompts) en inglés.
Honeycomb es otra startup que opera múltiples agentes optimizados para diferentes tareas, como corrección de errores o testear código y puede integrar flujos de trabajo en sistemas como GitHub y Jira.
La gran actividad de las últimas semanas es prueba de que el sector se encuentra entre los primeros en IA generativa en demostrar una rápida adopción empresarial e ingresos sustanciales. A diferencia de otras industrias donde las preocupaciones sobre la precisión, el costo y el cumplimiento normativo y legal han ralentizado la adopción, los desarrolladores de software ya están utilizando herramientas de codificación de IA masivamente. Es una de las pocas áreas dentro de las empresas donde se está verificando un valor real.
Una encuesta recientemente realizada por GitHub, encontró que el 97% de los desarrolladores consultados ya habían utilizado una herramienta de codificación de IA en el trabajo, independientemente de si su empleador había dado permiso para hacerlo. Andy Jassy, CEO de Amazon, escribió que la compañía “ya ha obtenido un estimado de us$260 millones en ganancias de eficiencia anualizadas” después de integrar su asistente de código “Q” en sus flujos de trabajo.
GitHub Copilot, también ha impulsado importantes ingresos para su empresa propietaria, Microsoft. Satya Nadella señaló en una reciente conferencia que Copilot es ahora un negocio más grande de lo que era todo GitHub cuando Microsoft la compró. Aun así, se comenta que muchos desarrolladores se sienten frustrados con los resultados de Copilot.
Las gigantes tecnológicas y los nuevos unicornios del sector seguramente se llevarán gran parte del negocio de automatización de la codificación, sostiene Madeline Renbarger. Pero las herramientas especializadas que resuelven problemas específicos u operan como agentes activos que pueden automatizar diferentes partes de la pila de códigos, tienen un gran potencial, según creen los inversores.
Aun queda mucho por demostrar y muchas afirmaciones sobre las capacidades de codificación seguramente resultarán prematuras o tal vez algo peor, como sucedió con Devin, un producto de Cognition Lab que fue muy promocionado después de una demostración por su promesa de ser “el primer ingeniero de software de IA del mundo”, pero resultó ser un engaño. La demostración fue una puesta en escena cuidadosamente seleccionada.
Muchas tareas de codificación, por naturaleza, se prestan bien a la asistencia algorítmica, sostiene Janelle Teng, de Bessemer, ya que implican la resolución de problemas a través de una serie clara de pasos fijos. “Muchos equipos de desarrolladores dedican solo una fracción de su tiempo a escribir código nuevo, ya que gran parte de sus responsabilidades implican tareas más mundanas como mantener, proteger, refactorizar y probar el código. Vemos inmensas posibilidades para que la IA tenga un gran impacto en estas tareas”, sostiene Teng.
Para los desarrolladores de software, los asistentes de codificación representan una especie de amigo-enemigo. Son muy útiles pero también una amenaza potencial para su trabajo. Teng no cree que en el corto plazo estos asistentes pongan en peligro el trabajo de los desarrolladores y en general hay opiniones divididas sobre si los asistentes de IA pueden codificar por sí solos tan eficientemente como un humano. Cuestiones como la ciberseguridad o la aplicación de derechos de autor seguirán requiriendo supervisión humana en los próximos años.
Según sostiene un importante inversor, los desarrolladores seguirán existiendo pero la era de gran demanda y altos ingresos va a ir desapareciendo.