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Agentes, ensamblar!
Los agentes de codificación con IA ahora son reales y utilizables. En efecto, Los agentes de codificación nos rodean, tocando todos los aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software, y recientemente Infoworld describió 12 de los mejores.
Esto planteó en la mente de nuestros lectores la pregunta más importante, que se apresuraron a hacer respuestas inteligentes: ¿cómo afectará esto a mi carrera?
Las respuestas inteligentes pueden ser una herramienta de IA generativa, pero no está en el negocio de reemplazar a los humanos. Utilizando nuestras décadas de informes humanos, predice que para 2027, las herramientas de IA Agentic afectarán significativamente las carreras de ingeniería de software, lo que requiere una evolución en los flujos de trabajo y conjuntos de habilidades.
Además, pronostica que este cambio significa que el 80% de los ingenieros de software necesitarán volver a modificar para nuevos roles, ya que la IA generativa asume más funciones de programación.
Descubrir: ¿Cómo afectarán las herramientas de IA Agentic mi carrera de ingeniería de software para 2027?
¿Copiloto o analista?
La adopción de características impulsadas por la IA en el software de productividad puede ser irregular. Aparece la funcionalidad, y los usuarios pueden no saber cómo aprovechar (o incluso que esté allí). Recientemente, ComputerWorld describió nueve cosas para probar con Copilot en OneNote, afirmando que el asistente de IA de Microsoft puede acelerar su flujo de trabajo y realizar tareas que nunca esperaba en una aplicación de toma de notas.
Eso está muy bien, pero ¿puede el copiloto analizar los datos? Esa fue la pregunta que los lectores hicieron respuestas inteligentes: nuestro propio asistente de IA.
La respuesta es que OneNote es algo útil a este respecto, pero sus capacidades son irregulares. Smart Answers dice que Microsoft Copilot en Excel ofrece diversas capacidades para el análisis de datos, incluida la creación de gráficos, la generación de fórmulas y la extracción de información, con el objetivo de simplificar tareas complejas para los usuarios. Si bien se ha mostrado prometedor en ciertas áreas, su efectividad puede variar, y algunos usuarios experimentan limitaciones o inconsistencias.
Llegar allí pero debe hacerlo mejor.
Descubrir: ¿Qué tan efectivo es Microsoft Copilot para el análisis de datos en Excel actualmente?
Desafíos de seguridad de IA de plataformas de datos
Una gran historia con los lectores de Cio.com ha sido Nuestro análisis de la batalla entre Snowflake y Databricks para el corazón de Enterprise AI. Informamos que las plataformas de ciencia de datos de las dos compañías se han convertido en componentes centrales para muchos CIO que se centran en aprovechar los datos organizacionales para impulsar las implementaciones de IA, a medida que el mercado de herramientas similares se expande y evoluciona rápidamente.
Los lectores querían comprender mejor las implicaciones para la seguridad cuando las plataformas de datos están utilizando AI. Smart Answers está de acuerdo en que hay un desafío aquí, afirmando que las plataformas de datos enfrentan varios desafíos de seguridad al manejar cargas de trabajo de IA. La generación de código inseguro por herramientas de desarrollo augmentadas de AI es una preocupación importante. Y los modelos de IA capacitados en el riesgo de datos confidenciales que exponen inadvertidamente esa información dentro del código generado.
Hay más, pero debe pedir respuestas inteligentes para eso.
Descubrir: ¿Qué desafíos de seguridad enfrentan las plataformas de datos para las cargas de trabajo de IA?
Acerca de Respuestas inteligentes
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