Generative AI (GenAI) aplicada al código

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En mi artículo Generative AI (GenAI) aplicada al código me refiero a una expresión específica que son los campos de tipo texto en componentes Angular. Este artículo trata de la exploración primera que hice para entrenar a GenAI en la generación del código para esos campos de texto. Por supuesto, se aplica a cualquier tipo de código, pero por algún lugar hay que comenzar así que: tercera llamada, tercera...¡comenzamos!
Cualquiera que haya codificiado componentes Angular puede dar testimonio de la uniformidad a la que tienden. Después de los primeros, cuya creación aporta la alegría del aprendizaje, los subsecuentes dejan poco o nada, pero sí se llevan el valioso recurso del tiempo.

Supóngase que se tiene que crear una página web que permita hacer transferencias entre cuentas bancarias. El usuario verá tres campos de tipo texto que son: cuenta origen, cuenta destino y monto de la transferencia. Los tres campos son requeridos. Las cuentas son de tres dígitos y el monto puede ser hasta de diez. Si de estas condiciones no se cumple, se harán cambios en la interfaz de usuario (por ejemplo, el color del contorno se pintará de rojo) y se presentará un mensaje de error que informe al usuario cómo introducir el valor correcto. Por haber hecho varias veces las tareas asociadas, decidí transferir ese conocimiento a un autómata, convertirlo en mi asistente y solicitarle, acaso ordenarle, que haga todos los campos de texto que necesito con estas características. El siguiente video muestra la primera interacción entre yo y el autómata en la que se genera el código para la cuenta de origen:

Las interacciones para la cuenta destino y el monto, se muestran en los siguientes videos con la funcionalidad para validar las condiciones y presentar los mensajes de error asociados:

Conclusiones

Tiene su valor que Amazon CodeWhisperer o GitHub Copilot generen código que aprendieron, entre otros, de Amazon o Microsoft. Sin embargo, el código de las soluciones de negocio que cada empresa requiere, tiene una estructura tan específica que no puede venir de Microsoft o Amazon. Se supone que tal estructura es definida por los arquitectos empresariales para luego ser difundida entre los creadores del código y que la apliquen en la construcción de tales soluciones (desde mi punto de vista, eso ha sido 99% de intención y menos del 1% de realidad, pero de eso me ocuparé en otro artículo). Con todas las implicaciones a favor y en contra de GenAI cuando se aplica a la generación de código y que ya presenté en este artículo, el conocimiento y la práctica de la programación artística y científica sirven para entrenar autómatas como el medio para el fin que es obtener soluciones de negocio que deleiten a quienes las usen.

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