Noa Flaherty, CTO y cofundadora de Vellum, ha compartido sus valiosas reflexiones sobre la evolución de las herramientas de desarrollo en inteligencia artificial. Tras dedicar tres años a la creación de herramientas en este ámbito, Flaherty se encontró repetidamente con los mismos problemas. Esto la llevó a desarrollar un agente de inteligencia artificial capaz de construir otros agentes, una idea que, aunque inicialmente parecía descabellada, ha resultado ser efectiva.
Flaherty señala que el método de «arrastrar y soltar» está obsoleto. A pesar de haber invertido tiempo en diseñar editores de bajo código con interfaces gráficas atractivas, admitió que estas herramientas eran torpes y propensas a errores. En contextos empresariales, resolver problemas complejos implicaba que estos diagramas, aunque visualmente impresionantes en presentaciones, se convertían en pesadillas difíciles de manejar. Esta situación plantea una pregunta clave: ¿por qué usar interfaces anticuadas cuando la interacción a través del lenguaje se está imponiendo como la norma?
El auge de plataformas y marcos de trabajo de inteligencia artificial, como LangChain y AutoGPT, también introduce desafíos en su adopción. Flaherty advierte que apostar el futuro de una empresa a un solo marco es arriesgado, dado que esto puede conducir a una inestabilidad constante ante la llegada de nuevas tecnologías.
Para abordar esta problemática, Flaherty propone que el uso del lenguaje natural es esencial. Este tipo de interfaz es comprensible para todos, lo que permite a personas de distintas áreas involucrarse en la creación de sistemas de IA, y no solo a los ingenieros.
Otra lección crucial de Flaherty se centra en redefinir las herramientas en el desarrollo de inteligencia artificial. Contrario a las APIs estructuradas de la programación tradicional, la IA se beneficia de una interacción más conversacional. Por ejemplo, menciona cómo, en lugar de fragmentar una tarea en múltiples pasos, es más eficiente crear una acción única que la inteligencia artificial pueda interpretar coherentemente, facilitando el trabajo tanto para los desarrolladores como para el sistema.
Estas perspectivas no solo ofrecen una visión del futuro en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial, sino que también invitan a la comunidad a reflexionar sobre cómo se construyen y utilizan estas tecnologías en entornos empresariales. El futuro de la IA podría estar marcado por un cambio hacia una mayor accesibilidad y simplicidad en su interacción.
