Noa Flaherty, CTO y cofundadora de Vellum, ha revelado sus pensamientos sobre la evolución de las herramientas de desarrollo en inteligencia artificial. Después de dedicar tres años a la creación de estas herramientas, se encontró en un dilema, enfrentando repetidamente los mismos problemas. Esto la llevó a considerar la idea de desarrollar un agente de inteligencia artificial capaz de construir otros agentes, una noción que inicialmente parecía extravagante, pero que ha demostrado ser eficaz.
Flaherty critica el método de «drag and drop», o arrastrar y soltar, considerándolo obsoleto. Aunque pasó tiempo construyendo editores de bajo código con interfaces gráficas atrayentes, se dio cuenta de que estas herramientas eran problemáticas y propensas a errores. A la hora de abordar problemas empresariales complejos, estos diagramas, que resultan visualmente atractivos en presentaciones, se transforman en complicaciones difíciles de manejar. Esta situación plantea una pregunta crucial: ¿por qué volver a interfaces antiguas cuando la interacción mediante el lenguaje es la nueva norma?
El auge de plataformas y marcos de trabajo como LangChain y AutoGPT genera cierta tensión en la adopción tecnológica. Flaherty afirma que confiar el futuro de una empresa a un único marco es arriesgado, pues puede llevar a una inestabilidad constante ante la rapidez de las innovaciones tecnológicas.
Para solucionar esto, Flaherty propone el uso del lenguaje natural como clave. Este tipo de interfaz es comprensible para todos, permitiendo que personas de diversas áreas de la empresa se involucren en la construcción de sistemas de inteligencia artificial, y no solo los ingenieros.
Otra lección valiosa que comparte Flaherty es la necesidad de redefinir las herramientas en el desarrollo de inteligencia artificial. A diferencia de la programación tradicional que utiliza APIs estructuradas, la IA se beneficia de una interacción más conversacional. Destaca el ejemplo de la actualización de registros en Salesforce. En lugar de desglosar la tarea en distintos pasos, es más eficiente crear una única acción que la IA pueda entender como un conjunto cohesivo, facilitando así tanto a los desarrolladores como al sistema.
Estas perspectivas ofrecen no solo una visión del futuro de las herramientas de inteligencia artificial, sino que también invitan a la comunidad a reflexionar sobre el modo en que estas tecnologías son construidas y empleadas en entornos empresariales. La evolución de AI podría estar encaminada hacia un cambio radical que promueva una mayor accesibilidad y simplicidad en su interacción.
