Con el lanzamiento de nuevos modelos de IA que son mejores en la codificación, los desarrolladores están utilizando cada vez más IA para generar código. Uno de los ejemplos más nuevos es el lote actual de Y Combinator, el acelerador de inicio de Silicon Valley. Una cuarta parte del lote de inicio del W25 tiene el 95% de sus bases de código generadas por AI, dijo el socio gerente de YC Jared Friedman durante una conversación publicada en YouTube.
Friedman dijo que esta cifra del 95% no incluía cosas como el código escrito para las bibliotecas de importación, pero tomó en cuenta el código escrito por los humanos en comparación con la IA.
“No es como si hubiéramos financiado un grupo de fundadores no técnicos. Cada una de estas personas es altamente técnica, completamente capaz de construir sus propios productos desde cero. Hace un año, habrían construido su producto desde cero, pero ahora el 95% está construido por una IA ”, dijo.
En un video titulado «Vibe Coding is the Future», Friedman, junto con el CEO de YC, Garry Tan, el socio gerente Harj Taggar y la socia general Diana Hu, discutieron la tendencia de usar lenguaje natural e instintos para crear código.
El mes pasado, el ex jefe de IA en Tesla y el ex investigador de OpenAI, Andrej Karpathy describió el término «codificación de vibos» para describir una forma de codificar el uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) sin centrarse en el código en sí.
El código generado a partir de IA está lejos de ser perfecto, a través. Los estudios e informes han observado que algún código generado por IA puede insertar fallas de seguridad en aplicaciones, causar interrupciones o cometer errores, obligando a los desarrolladores a cambiar el código o depurar en gran medida.
Durante la discusión, Hu dijo que incluso si los constructores de productos dependen en gran medida de la IA, una habilidad en la que tendrían que ser buenas es leer el código y encontrar errores.
“Tienes que tener el sabor y suficiente entrenamiento para saber que un LLM está escupiendo cosas malas o cosas buenas. Para hacer una buena ‘codificación de ambientes’, aún necesita tener gusto y conocimiento para juzgar bien vs mal «, dijo.
Tan también acordó el punto de que los fundadores necesiten capacitación de codificación clásica para mantener productos a largo plazo.
«Digamos que se apaga una startup con un código generado con AI al 95% [in the market]y uno o dos años, tienen 100 millones de usuarios en ese producto, ¿se cae o no? Las primeras versiones de los modelos de razonamiento no son buenas para la depuración. Entonces tienes que profundizar en lo que está sucediendo con el producto ”, sugirió.
Los VC y los desarrolladores han estado entusiasmados con la codificación con IA. Las startups, incluidas Bolt.new, Codeium, Cursor, Lavable y Magic, han recaudado cientos de millones de dólares en fondos en los últimos 12 meses.
“Esto no es una moda. Esto no va a desaparecer. Esta es la forma dominante de codificar. Y si no lo está haciendo, es posible que se quede atrás ”, agregó Tan.
