En este momento, en el mundo de la IA, se están filtrando muchas concepts y experimentaciones. Pero en lo que respecta al director ejecutivo de Replit, Amjad Masad, son sólo “juguetes”: poco confiables, marginalmente efectivos y genéricos.
“Existen muchas similitudes”, explica Masad en un nuevo Podcast de VB Más allá del piloto. “Todo parece igual, todas las imágenes, todo el código, todo”.
Esta “descuidad”, como se la conoce, no es sólo el resultado de una perezosa incitación única, sino también de una falta de sabor particular person.
“La forma de superar el problema es que la plataforma dedique más esfuerzo y que los desarrolladores de la plataforma le den gusto al agente”, cube Masad.
Cómo Replit supera lo genérico
Replit aborda el problema de la pendiente mediante una combinación de indicaciones especializadas, características de clasificación integradas en sus sistemas de diseño y técnicas RAG patentadas. El equipo tampoco duda en utilizar más fichas; esto da como resultado insumos de mayor calidad, señala Masad.
Las pruebas continuas también son fundamentales. Después de la primera generación de una aplicación, el equipo de Masad envía el resultado a un agente de pruebas, que analiza todas sus características y luego informa a un agente de codificación sobre lo que funcionó (y lo que no). “Si introduces pruebas en el ciclo, puedes darle retroalimentación al modelo y hacer que éste reflexione sobre su trabajo”, cube Masad.
Enfrentar modelos entre sí es otra de las estrategias de Replit: los agentes de prueba pueden construirse en un LLM y los agentes de codificación en otro. Esto aprovecha sus diferentes distribuciones de conocimiento. “De esa manera, el producto que se ofrece al cliente requiere mucho esfuerzo y es menos descuidado”, cube Masad. “Se genera más variedad”.
En última instancia, describe un “tira y afloja” entre lo que el modelo realmente puede hacer y lo que los equipos necesitan construir sobre él para agregar valor. Además, “si quieres moverte rápido y enviar cosas, debes desechar una gran cantidad de código”, afirma.
Por qué la codificación por vibración es el futuro
Todavía hay mucha frustración en torno a la IA porque, reconoce Masad, no está a la altura de las intensas expectativas. Los chatbots están bien establecidos pero ofrecen una “mejora marginal” en los flujos de trabajo.
La codificación Vibe está empezando a despegar en parte porque es la mejor manera para que las empresas adopten la IA de una manera impactante, señala. Puede “convertir a todos en la empresa en ingenieros de software program”, afirma, permitiendo a los empleados resolver problemas y mejorar la eficiencia a través de la automatización, requiriendo así una menor dependencia de las herramientas SaaS tradicionales.
“Yo diría que la población de desarrolladores profesionales que estudiaron ciencias de la computación y se capacitaron como desarrolladores se reducirá con el tiempo”, cube Masad. Por otro lado, la población de codificadores de vibraciones que pueden resolver problemas con software program y agentes crecerá “tremendamente” con el tiempo.
Al remaining, las empresas deben cambiar fundamentalmente su forma de pensar sobre el software program; Las hojas de ruta tradicionales ya no son relevantes, afirma Masad. Debido a que las capacidades de la IA están evolucionando tan dramáticamente, los constructores sólo pueden estimar “aproximadamente” cómo serán las cosas en meses o incluso semanas en el futuro.
Como reflejo de esta realidad, el equipo de Replit se mantiene ágil y no duda en “dejarlo todo” cuando sale un nuevo modelo para realizar evaluaciones. “Estará con altibajos”, sostiene Masad. “Hay que ser muy zen al respecto y no tener ego al respecto”.
Escuche el podcast completo para enterarse de:
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La división “blanda” en la inteligencia de IA que impide la especialización;
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El debate entre catedral y bazar en código abierto y por qué una “catedral hecha de bazares” puede ser el mejor camino hacia la innovación colectiva;
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Cómo Replit “bifurca” el entorno de desarrollo para crear entornos aislados para la experimentación;
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La importancia de la compresión del contexto;
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Lo que realmente outline a los agentes de IA: no sólo recuperan información; Trabajan de forma autónoma, repetidas veces, sin intervención humana.
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