¿Cuáles son los últimos avances en inteligencia artificial y cómo creés que pueden impactar en el desarrollo de software en GeneXus?

Los avances tienen un ritmo tan grande que a veces es difícil distinguir si al decir “últimos avances” nos referimos a los del último año, a los de este mes o a los de la última semana.

Si hablamos del último año, la disponibilidad de modelos de lenguaje de gran tamaño (en inglés Large Language Model o LLM) y las capacidades para procesamiento de imágenes y audio creo que son las estrellas. Si bien la inteligencia artificial (IA) es una disciplina de larga trayectoria, lo más significativo de estas nuevas tecnologías es su capacidad de procesamiento de lenguaje natural (se puede conversar en lugar de escribir comandos) y de generar contenido. No solo podemos pedirles que analicen un texto y sugieran correcciones, sino que les podemos dar el tema y pedirles que escriban todo un artículo con las imágenes para acompañarlo.

Estos modelos han sido entrenados con enormes cantidades de información, y así como uno les puede preguntar sobre cómo funciona una heladera o pedirles recetas de cocina, también les puede preguntar sobre programación. Por ejemplo, las aplicaciones que se usan para la programación tradicional incorporan ahora funciones de tipo “copiloto” con las que, de manera análoga al ejemplo de escribir un artículo, uno puede escribir el nombre de un fragmento de programa y ellos ya sugieren la lógica necesaria, escrita en el lenguaje de programación que estemos usando.

Como nosotros hacemos un software que hace software, estas tecnologías representan una revolución en dos capas adicionales: la forma en que nuestros usuarios utilizan GeneXus para desarrollar software y el uso de IA para el software que ellos desarrollan.

¿Cómo ha evolucionado la incorporación de la inteligencia artificial en las soluciones que ofrece GeneXus y qué beneficios ha traído a los clientes?

En febrero de este año lanzamos una nueva línea de producto, que aún está en etapa de prueba, pero disponible en forma pública y gratuita (https://next.genexus.ai/), a partir de la cual es posible describir un negocio en una línea (“agencia de viajes”, “compraventa de autos usados”, “pizzería”, etc.) y tener un sistema de back-office publicado online en cinco minutos.

A partir de esa descripción inicial, previo a la generación del sistema se le presenta al usuario un modelo de alto nivel de la aplicación (cuáles son las entidades relevantes y qué datos contienen), se le permite hacer cambios a ese modelo, o incluso conversar con un asistente para que lo modifique (“quiero agregar información de matrícula y padrón a los autos” o “quiero que en los pedidos se pueda permitir agregar orégano o albahaca a las pizzas”). También puede elegir entre diferentes diseños de interfaz de usuario y tendremos luego opción de indicar otros aspectos del sistema a generar.

Es una línea en desarrollo y continuamente agregamos mayores capacidades para esa especificación, cuya característica fundamental es que se realiza en términos de negocio y no de programación (lo que en la industria se denomina modelo no-code). Por otra parte, el usuario tiene siempre la opción de tomar el estado de ese proyecto para continuarlo con GeneXus, en ese caso contando con IA simbólica para generar en forma determinística sistemas de misión crítica, sea para un pequeño comercio, o una gran industria, para pocos usuarios o millones.

En particular, algunas de las cosas que podrá agregar es el uso de IA para su propio sistema. Por poner el ejemplo más simple, que también su sistema cuente con un asistente con el que se pueda conversar y preguntarle cosas en lenguaje natural (“¿cómo identifico la factura de mayor valor del mes pasado?”) o pedirle que las haga (“agregar un nuevo paquete de viajes”). Esto significa bajar drásticamente los costos de entrenamiento y aumentar la satisfacción de sus usuarios.

¿Qué iniciativas han implementado para facilitar la adopción de la IA?

Toda nueva tecnología es un gran desafío y especialmente una como esta que anuncia increíbles avances de una semana a la otra. Por un lado, es necesario aprender a utilizar diferentes servicios, seleccionar el más adecuado actualmente, fijar sus parámetros y escribir los programas que los usan. Pero si con los cambios de la semana siguiente fuera necesario empezar de cero y reescribir todo lo que ya estaba hecho, estaríamos en un gran problema.

Para resolver esto hemos desarrollado internamente un manejador de servicios de IA en el cual podemos catalogar y gestionar diferentes asistentes, sus parámetros y opciones para ofrecer un acceso unificado a los programas que los usan. De esta forma, las mismas definiciones pueden ser utilizadas por diferentes programas y en caso de que sea necesario cambiar las definiciones, los programas no se verán afectados.

Este manejador nos permitió centralizar el versionado de estas configuraciones y tener trazabilidad, monitoreo y gestión de los costos, evitando que tuviéramos que desarrollar todo eso para cada aplicación y permitiéndonos evolucionar con la agilidad que todo esto requiere. De hecho, nos resultó tan eficaz esta solución que la estamos ofreciendo también para uso de terceros, tanto si desarrollan con GeneXus como si usan programación tradicional.

¿Qué oportunidades ves para GeneXus en el campo de la inteligencia artificial y cómo planean aprovecharlas?

En IA se distinguen dos grandes ramas: los modelos simbólicos que son determinísticos, y los modelos probabilísticos, que son generativos.

GeneXus está basado desde sus orígenes en a IA simbólica, que es la que permite que a partir de un conjunto de reglas y datos se puedan determinar resultados: “¿Cuál es el camino más corto que recorre estas ciudades?” o “¿cuál es la mejor estructura de base de datos para este sistema?”.

Los últimos avances en IA han sido en modelos generativos, que nos han traído la maravilla que representa su capacidad de crear y con la que todos estamos entusiasmados. Puedo preguntarle sobre la letra de una canción conocida, pero también le puedo pedir que me escriba una canción.

La contracara de esta capacidad generativa es que cuando le pedimos cosas precisas se puede equivocar y si le preguntamos por cosas que no sabe inventará sin ningún pudor. Puestos a construir sistemas, esto representa un gran problema.

Cuando le pedimos al arquitecto un boceto de nuestra casa, queremos que sea creativo y nos ayude a diseñar nuestra casa soñada, pero al momento de construirla necesitamos que alguien haga cálculos precisos para que las paredes sostengan el techo. De la misma forma, al utilizar sistemas de software necesitamos que el sistema funcione de forma estable y que, al momento de facturar, considere los productos que efectivamente se entregaron y sume sus precios de manera correcta.

Con GeneXus apuntamos a aprovechar lo mejor de los dos mundos: de la IA generativa que nos ayuda a hacer los bocetos de un sistema y de la IA determinística para a partir de eso construir sistemas de misión crítica confiables. Que pueda enseñarte a volar y también seguirte el vuelo.

¿Podrías compartir algunos ejemplos de éxito concretos de cómo han ayudado a sus clientes a aprovechar las oportunidades de la IA?

Efectivamente, la IA tiene la capacidad de agilizar y optimizar diversos procesos. Por ejemplo, algunos de nuestros clientes están implementando sistemas que permiten cargar documentos y contar con asistentes capaces de analizar y resolver consultas técnicas relacionadas con ellos. Esta funcionalidad se aplica en áreas como documentos legales, impositivos y de comercio exterior.

Otro caso común, vinculado al anterior y que puede aplicarse a prácticamente cualquier sistema, es aquel en que el asistente responde consultas utilizando la información contenida en la documentación del propio sistema. En algunos casos, se busca brindar asistencia a los equipos de soporte del producto, mientras que, en otros, se ofrece directamente a los usuarios finales. En lugar de tener que leer toda la documentación o hacer búsquedas y analizar los resultados, los usuarios pueden realizar consultas en lenguaje natural al asistente, quien proporciona respuestas directas y enlaces a la documentación correspondiente.

Estos son solo algunos ejemplos de los primeros casos que han surgido en este corto periodo. Como suele ocurrir con los avances disruptivos, se enfocan en simplificar y agilizar las tareas que ya se realizaban anteriormente.

Por supuesto, también surgirán rápidamente los casos más interesantes: aquellos en los que el propio modelo de negocio se base en el uso de IA; negocios que solo tendrán sentido y serán posibles gracias a ella.