Cómo la IA está CAMBIANDO el trabajo de QA 🤖 | Charla Meetup @UruQAy
Summary
TLDRThe video script features a talk by Matías, a QA manager and chartered accountant, on the impact of artificial intelligence (AI) in the field of testing. Matías discusses the shift from traditional testing to AI-assisted testing, emphasizing that AI will not replace testers but will act as a 'co-pilot' to enhance their capabilities. He addresses common concerns regarding AI's effect on job positions, how to use AI in testing, and its risks and limitations. Matías encourages testers to adapt and learn about AI to stay competitive, highlighting the importance of maintaining human touch and professional skepticism while leveraging AI tools for increased productivity and efficiency.
Takeaways
- 🌐 The speaker, Matías, discusses the impact of Artificial Intelligence (AI) on the field of testing and emphasizes that AI is not here to replace human workers but to act as an empowering copilot.
- 📈 A survey conducted before the talk revealed that about half of the respondents are currently using AI in their work, indicating an even split in the adoption of AI within the testing community.
- 🧑💼 Matías, a testing manager with a background in accounting, shares his personal insights into AI's role in testing, suggesting that understanding AI's capabilities and limitations is crucial for effective use.
- 🔑 The main concerns about AI mentioned in the survey are the impact on jobs, understanding how to use AI in work, and the risks and limitations associated with AI use.
- 📚 Matías encourages strengthening one's foundational knowledge in testing and AI, and to avoid both underestimating and overestimating AI's capabilities.
- ⏰ A common barrier to AI adoption, as identified in the survey, is the lack of time; however, AI is also seen as a means to optimize work and create more time for other tasks.
- 🛠️ The speaker suggests practical steps to start integrating AI into one's workflow, such as analyzing time-consuming tasks and considering how AI could improve efficiency.
- 🤖 Examples of AI applications in testing include automating test case selection, improving code, and exploring new topics, highlighting the breadth of AI's potential uses.
- 🏆 The use of AI is becoming a competitive advantage in job selection processes, as it demonstrates a candidate's adaptability and understanding of current technological trends.
- 🔒 There is an emphasis on the importance of security and privacy when using AI tools, advising against sharing sensitive information and being cautious with data used to train AI models.
- 🛑 The speaker warns against over-reliance on AI, suggesting that it should be used as an assistant rather than a replacement for human judgment and professional expertise.
Q & A
What is the main topic of the video lecture?
-The main topic of the video lecture is the impact of Artificial Intelligence (AI) on the field of testing and quality assurance.
Who is Matías, and what is his background in the context of this video?
-Matías is the speaker of the video lecture. He is a QA manager at Enlighted and has been working in the testing field for about 7 years. He is originally a certified accountant who transitioned to the testing domain.
What was the purpose of the survey mentioned in the script?
-The purpose of the survey was to gather information about the audience's experience with AI, their roles, and their concerns regarding AI in order to shape the content of the lecture.
What were the main concerns expressed by the survey respondents about AI?
-The main concerns were the impact of AI on job positions, understanding how to use AI in their work, and the risks and limitations associated with AI.
What is Matías' view on the impact of AI on jobs in the testing field?
-Matías believes that AI will not replace humans but will change certain aspects of the job. He emphasizes the importance of adapting to and utilizing AI as a tool to enhance work processes.
What historical comparison does Matías make to illustrate the impact of AI on the workplace?
-Matías compares the impact of AI to the introduction of Microsoft Excel in the 1990s, which revolutionized the way people worked with spreadsheets and financial projections.
What advice does Matías give to those who are starting to work with AI?
-Matías advises people to strengthen their foundational knowledge, understand the capabilities and limitations of AI, and to not underestimate or overestimate AI's abilities.
What are some of the tasks that AI can help with in the testing field, according to the script?
-AI can help with tasks such as analyzing requirements and documentation, automating test case selection, improving code, exploring new topics, and learning or improving skills like English.
What is the significance of the generative engineer role mentioned at the end of the script?
-The generative engineer role signifies a new paradigm shift in the industry, where there is a need for professionals who can work at the intersection of quality assurance, development, and machine learning.
Why is testing AI systems considered important according to the script?
-Testing AI systems is important to ensure their reliability and to mitigate risks associated with their use. It helps to improve confidence in the systems and to understand their behavior better.
What is the 'responsible AI' concept mentioned in the script?
-Responsible AI refers to a set of practices aimed at developing AI tools responsibly, ensuring they are used ethically and do not cause harm, such as spreading misinformation or making incorrect decisions.
Outlines
🌐 Introduction to AI's Impact on Careers
Matías, a testing manager and accountant, introduces a talk on the impact of artificial intelligence (AI) on careers, particularly in the field of testing and quality. He mentions an online and in-person community from Uruguay advocating for face-to-face encounters to share knowledge on testing. The talk was recorded and shared virtually, and Matías encourages following Uruguay's social media for updates on future talks. He also discusses the diverse audience's experience with AI, highlighting the survey results showing about half use AI in their work, with concerns about job displacement, understanding AI application, and its risks and limitations.
📈 AI as a Tool for Efficiency and Competitiveness
The speaker compares the current AI revolution to the impact of Microsoft Excel in the 90s, emphasizing AI as a transformative tool. He discusses the importance of adapting to AI and incorporating it into existing workflows to enhance productivity. Matías suggests that those who effectively use AI gain a competitive edge in job selection processes. He also addresses common barriers to AI adoption, such as lack of knowledge, unclear use cases, and time constraints, proposing an exercise to identify time-consuming tasks and explore AI applications for optimization.
🛠️ Exploring AI Applications in Workflows
Matías encourages the audience to consider AI's potential to streamline their work processes, using the paradox of time-saving through AI despite initial investment of time to learn it. He suggests identifying tasks that AI could optimize and experimenting with AI solutions. The speaker provides examples of AI applications, such as analyzing documentation, automating test case selection, and improving code understanding. He also mentions the dominance of Open AI in the market and the importance of trying different tools to understand their capabilities.
🤖 AI Personal Assistants and Their Customization
The speaker discusses the concept of AI personal assistants, highlighting Open AI's marketplace where users can find or create specialized AI assistants for various tasks. He emphasizes the importance of understanding AI's role and capabilities to avoid overestimating or underestimating its usefulness. Matías also touches on the impact of AI on productivity, noting a significant positive effect reported by users and the potential for increased speed in development processes.
🔒 Considerations on Security and Privacy with AI
Matías warns against inputting sensitive information into AI models, such as passwords or personally identifiable information, to ensure security and privacy. He advises caution when sharing AI-generated content and stresses the importance of aligning with company policies regarding AI use. The speaker also mentions enterprise versions of AI tools designed for greater privacy in corporate environments.
👷♂️ The Evolving Role of QA in the Age of AI
The speaker predicts a paradigm shift in the QA role, suggesting a convergence of QA, development, and machine learning skills to effectively work with AI. He acknowledges the challenges of learning and adapting to AI in testing and proposes a collaborative approach to developing a learning roadmap for the community. Matías also introduces the concept of 'generative engineering' with Apple's recent job posting for a 'generative quality engineer,' indicating a new professional profile emerging in the field.
📚 Embracing AI as a Co-Pilot for Professionals
In conclusion, Matías emphasizes that AI will not replace professionals but will act as an empowering co-pilot. He stresses the need to understand AI, its workings, limitations, and how to effectively leverage it. The speaker invites the audience to ask questions and engage in a discussion about the integration of AI in their professional lives, highlighting the importance of continuous learning and adaptation.
Mindmap
Keywords
💡Artificial Intelligence (AI)
💡Testing
💡Uruguay Community
💡
💡Competitive Advantage
💡Adoption of AI
💡Productivity
💡GitHub Copilot
💡Responsibility in AI
💡Generative AI
💡Testing AI Systems
💡Continual Learning
Highlights
Uruguay community invited Matías to give a talk on the impact of artificial intelligence on the career of a QA professional.
Matías, a QA manager and accountant by profession, has been exploring AI's role in testing for about a year.
A survey revealed that half of the respondents are currently using AI in their work, with concerns about job displacement and understanding AI's application.
Matías suggests that AI is a tool that will change tasks rather than replace human roles, drawing a parallel to the introduction of Microsoft Excel in the 90s.
AI adoption is hindered by lack of knowledge, unclear use cases, and lack of time, despite AI's potential to optimize and save time.
Matías recommends using AI to improve efficiency in current workflows and to gain a competitive edge in job selection processes.
He advises QA professionals to strengthen their foundational knowledge and not to underestimate or overestimate AI capabilities.
Open AI is currently leading the market with tools like GitHub Copilot and Chat GPT, with Google's Chemini as a notable competitor.
AI's positive impact includes increased productivity, optimized time, and improved work and learning facilitation.
Developers using AI tools like GitHub Copilot have reportedly doubled their productivity.
AI's acceleration of development speed may lead to QA professionals becoming bottlenecks if they do not adapt.
Security and privacy considerations when using AI are crucial, with a warning against entering sensitive information into AI models.
AI tools are increasingly integrated into various software, often utilizing Open AI's models, affecting their privacy policies.
The importance of responsible AI practices, including testing and understanding AI's fallibility, is emphasized.
A new QA profile is emerging, requiring skills at the intersection of QA, development, and machine learning or data engineering.
A call to action for the audience to experiment, read articles, and share knowledge to stay updated on AI's developments in the QA field.
Apple's recent job posting for a 'Generative Quality Engineer' suggests an emerging role in AI integration and testing.
The conclusion that AI will act as an empowering copilot rather than a replacement, and the necessity for QA professionals to understand and test AI systems.
Transcripts
Hola gente cómo andan hoy tenemos un
video un poquito diferente los chicos de
Uruguay me invitaron a dar una charla
sobre el impacto de la Inteligencia
artificial en nuestra carrera de Cuba
Así que lo que van a ver el día de hoy
es la grabación de esta charla y quiero
comentarles que para los que no conocen
Uruguay es una comunidad uruguaya que
está reivindicando los encuentros
presenciales para justamente volver a
encontrarnos Y aprovechar todas las
ventajas que tiene el hecho de poder
compartir en persona sobre testing y
calidad esta charla también se emitió de
forma virtual Así que si quieren estar
enterados de las próximas charlas que
van a ver los invito a que vayan a
seguir a los chicos de Uruguay en
instagram en linkedin y en su canal de
YouTube donde también van a estar
subiendo las demás charlas de las
distintas meetups que se van haciendo
Así que ahora los dejo justamente con la
charla que di titulada cua del presente
Cómo la ía está impactando nuestro
trabajo Hola Yo soy Matías Y esto es
testing para todos Ahora sí los de con
la charla espero que la disfruten y me
dejen todos sus comentarios acá abajo
así como Cualquier duda o pregunta que
les surja a partir de la charla nos
vemos en el siguiente video Bueno me
presento para los que no me conocen y
Para los que me conocen también yo soy
Mati además de ser el de testing para
todos también soy cu manager enlighted
hace más o menos 7 años que trabajo en
testing y mi profesión aunque muchos no
lo sepan es contador O sea yo no me
recibí ingeniero en sistema sino que
empecé por el lado contable y después
fui haciendo el switch a lo que es el
área de testing hace más o menos un año
que estoy más cercano a lo que es la
Inteligencia artificial para nada me voy
a considerar un experto no O sea nada
que ver simplemente que he estado
investigando algunas cositas por mi
trabajo y también para el trabajo de
divulgación que hago en tesam para todos
Así que nada tomen eso como una
experiencia personal como mi opinión y
aprovéchenlo para para ver de de poder
seguir creciendo en esta área primero
que nada Quiero agradecer a todos los
que participaron en la encuesta que les
mandamos cuando se inscribieron porque
esta encuesta sirvió para darle forma a
esta charla y lo que vimos es que el
público está bastante variado en cuanto
a lo que es experiencia roles y también
experiencia en lo que es el uso de
Inteligencia artificial Así que vamos a
tratar de que en la charla cubrir
distintos aspectos de tal forma de que
pueda ser útil tanto para los que tienen
poquita experiencia como para los que ya
están un poco más metidos para empezar
lo primero que les preguntamos fue si
están utilizando inteligencia artificial
en su trabajo en el día o sea en la
actualidad y de unas más o menos 73
respuestas que tuvimos en la en la
encuesta fue más o menos la mitad la
mitad lo está usando y la mitad no lo
está usando la verdad que es un dato que
me sorprendió no sé si esperaba que lo
estuvieran usando más o menos no lo
tengo Claro pero creo que está bastante
equitativa la cosa así que yo lo que voy
a tratar de hacer es que capaz que los
que ya la están usando se puedan llevar
alguna cosita más y lo que aún no la
están usando puedan eh convencerse de de
empezar a utilizar les preguntamos
cuáles son sus principales
preocupaciones Al momento de eh hablar
de Inteligencia artificial y la
preocupación número uno es eh que afecte
a los puestos laborales la segunda
preocupación Bueno más o menos igual
está relacionada en Cómo usar es decir
que les intriga saber cómo pueden usarla
para su trabajo y con igual relevancia
los riesgos y limitaciones por último ya
apce como probar que también vamos a
estar hablando algo al final así que
nada vamos a estar más o menos cubriendo
estas cosas en la charla y espero que se
puedan llevar algo útil de esto yo tenía
una teoría de que una hipótesis Mejor
dicho de que en realidad la preocupación
del trabajo estaba centrada más en las
personas que recién inician en el área
pero en realidad los datos mostraron que
es más o menos parejo en en el grupo de
personas que tiene menos de 3 años de
experiencia es la preocupación número
uno y en el segundo grupo es decir más
de 3 años de experiencia es la
preocupación número dos Así que creo que
a todos los que estamos acá en alguna
medida nos preocupa este tema lo primero
que les voy a decir es que en realidad
es normal esa preocupación porque es la
primera vez capaz para muchos que nos
enfrentamos a una herramienta de este
tipo que antes eran capacidades que eran
totalmente reservadas para nosotros los
humanos y que ahora vemos que una
máquina lo puede hacer y lo puede hacer
de una forma demencial mene rápida eso
obviamente genera miedo y genera
incertidumbre y fue lo primero que pensé
Cuando hice este video a allá más o
menos hace un año justamente para tratar
de de plantear esa incógnita Y tratar de
ver en qué nos va a afectar muchas de
las cosas que dije ahí las sigo
manteniendo Así que ahora les voy a
contar un poco de las conclusiones lo
primero que les quiero decir es esto que
se queden tranquilos de que no nos va a
reemplazar Pero va a cambiar alguna
cosita pero la buena noticia es que está
en nosotros poder adaptarnos
les voy a contar una historia sobre
Microsoft Excel en los 90 esto creo que
es una Revolución lo que está pasando
ahora se puede llegar a comparar a lo
que pasó en los 90 con todas las
herramientas de ofimática y sobre todo
con Excel esto que están viendo acá es
una captura de un vdeo que les dejo el
link para que lo puedan ver después pero
es una publicidad justamente para
promocionar Excel o sea en esa época
había que hacer una publicidad para
promocionar eso algo que hoy en día
tenemos 100% instaurado en todas las
empresas y lo que planteaban acá era que
una persona tenía que hacer unas
proyecciones financieras a último
momento antes de entrar a una reunión
con su jefa y no las había hecho se
enteró ahí y justo tenía una computadora
con Excel y el compañero le dice No pero
cómo vas a hacer es imposible que puedas
lograr eso en 5 minutos y lo que
muestran justamente es que durante el
trayecto de ascensor la persona pudo ir
Armando sus proyecciones financieras
pero no solo las armó sino que les pudo
dar formato las pudo mover y todo eso
mientras el ascensor subía del piso un
al piso 50 estábamos hablando de Nueva
York acá capaz que no hubiera sido
posible pero le preguntaba tipo la
acabas de arrastrar o sea cómo podes
hacer eso y gente que está atrás decía
mi hoja de cálculo no hace eso Entonces
yo lo que les quiero decir es que
evitemos el mi tester no hace eso
similar a lo que pasó con Excel en los
90 nosotros ahora Estamos viendo una
Revolución impresionante lo que es la
Inteligencia artificial pero sepamos eso
de que es una herramienta más a la cual
nosotros tenemos que adaptar a
utilizarla y incorporarla en nuestros
flujos de trabajo que ya hacíamos estas
personas se tuvieron que adaptar y su
carrera no quedó obsoleta simplemente
que una tarea que hacían de una forma
ahora la hacen de otra
forma entonces la Inteligencia
artificial es un multiplicador de lo que
ya
saben requiere de un piloto entrenado es
decir nosotros que estamos preparados
que estudiamos para hacer lo que lo que
estamos haciendo Y que sabemos lo que
estamos haciendo que la dirija y
aproveche de forma adecuada es decir la
Inteligencia artificial en manos de
alguien que no sabe probablemente los
resultados no van a ser los mejores como
van a ver un ejemplo Ahora más adelante
con algunos gráficos que le voy a
mostrar hechos con la ayuda de
Inteligencia artificial como yo no soy
un Data analis probablemente tenga
varios errores estadísticos o de
presentación y en realidad es lo que
pasa También con con el uso para el
testing o para desarrollo para lo que
sea o sea nosotros tenemos que saber qué
es lo que estamos haciendo Así que acá
lo que les aconsejo para todos tanto los
que están empezando como los que llevan
bastante tiempo en esta área es que
puedan fortalecer sus bases que eso
siempre fue importante pero creo que hoy
en día es cada vez más importante y que
también eviten subestimar o sobreestimar
las capacidades de la ia es decir tienen
que empezar a entender Para qué sirve y
ponerla en el lugar correcto no pedirle
cosas que no puede hacer y por eso
invalidarla y decir que no sirve para
nada o directamente pensar que es lo
mejor y hacer todo con ia creo que lo
ideal estar eh en tener un punto medio
además volviendo a la Gráfica de quienes
la están usando y Quienes no hoy en día
en particular en este momento yo creo
que quienes están utilizando la
Inteligencia artificial pasan a tener
una ventaja competitiva en todo lo que
son los procesos de selección no vamos a
entrar en detalle ahora Pero sabemos que
el mercado está un poquito complicado
con respecto a lo que fue en años de
pandemia por ejemplo aunque ya se está
empezando a recuperar y esto es algo que
los puede ayudar a diferenciarse en
muchos procesos de selección y sobre
todo los que nos toca entrevistar a
gente una cosa que estamos empezando a
valorar es bueno a ver qué tan eh metida
está la persona en estos cambios que son
tan importantes en la industria y si la
persona dice que no que no escuchó nada
que nunca la tocó ni siquiera la probó
eh eso ya como que empieza a tirar un
Red flag y decir que tipo bueno bueno
Están demostrando una falta de
curiosidad por ahí en entender una nueva
tecnología que que hay que empezar a
usar o por lo menos conocer Así que nada
Creo que una razón más para para empezar
a aprender sobre eso igual
felicitaciones a todos los que están acá
porque si están acá es que obviamente
les interesó aprender sobre el tema así
que viene Ahí pasamos ahora a algunos
motivos que están frenando la adopción
de de la Inteligencia artificial fue
esto también parte de las cosas que les
preguntamos en la en la encuesta Esta es
una de las gráficas que hay algien que
sabe gráficas por favor no la juzguen
pero los principales motivos fueran en
primer lugar falta de conocimiento en
segundo lugar que no saben para qué
usarla y En tercer lugar la falta de
tiempo vamos a y bueno Había otro motivo
también que es todavía no trabajo como
cua nosotros vamos a estar centrados en
más o menos hablar de los últimos tres
que son que están en realidad bastante
relacionados uno con el otro y voy a
empezar por el tiempo porque esto en
realidad en el contexto que estamos
hablando ahora funciona casi como una
paradoja porque vamos a ver ahora un
poquito más adelante que justo Una de
las cosas que nos puede lograr hacer la
ía es tener más tiempo o mejor dicho
optimizar cosas que ya hacemos para
poder hacerlas más rápido o para poder
hacerlas mejor Entonces si decimos que
no la estamos usando Porque no tenemos
tiempo en realidad es como que estamos
desaprovechando una oportunidad de en
realidad poder tener tiempo para poder
utilizar ese tiempo para otras cosas que
capaz que nos pueden aportar más valor
entonces con respecto a eso les quiero
plantear un ejercicio que se lleven de
de Dear
básicamente tiene unos ingredientes que
creo que todos tienen o por lo menos
todos que los que trabajan como cua que
es curiosidad paciencia y pensamiento
crítico y el promt o las inuc que les
voy a dar son estas básicamente que es
analiza qué es lo que te lleva más
tiempo en tu flujo de trabajo actual
puede ser en el trabajo o puede ser en
el flujo de estudio para los que están
estudiando y que piensen Cómo podrían
aplicar Inteligencia artificial en esa
tarea para sal la más
eficiente si todavía no tienen ni idea
cómo entrarle al tema una cosa que
podrían hacer es preguntarle a la
Inteligencia artificial Cómo la podría
usar para ayudarlos en esa tarea y ahí
les va a empezar a dar ideas y eso va a
hacer que ustedes interactuar poco a
poco con esto y lo último que pongan
manos a la obra y intenten hacerlo
pregunten buscan a alguien que tenga un
poquito más de de experiencia inténtenlo
y vuelvan a repetirlo varias veces para
ir aprendiendo poco a poco esto son
algunos ejemplos que un poco ya le
comentaron Los Chicos antes de cosas que
pueden empezar a usarlas son solo
algunos ejemplos Hay muchísimas cosas
que que podrían eh hacer por ejemplo
analizar requerimientos eh documentación
del tipo que sea desde documentación
técnica hasta manuales de usuario lo que
sea automatización tanto para poder
seleccionar casos de prueba para
automatizar para empezar en automation
en caso de que es algo en lo que todavía
no hayan incursionado para escribir
código ni que hablar para todo lo que
sea explicar o entender mejorar O
devagar código explorar temas nuevos
sacarse dudas todas estas cosas bueno
por último también para aprender algún
skill o mejorar algún skill que ya
tienen por ejemplo aprender inglés no lo
vamos a ver acá en la charla pero con
las nuevos avances que presentó Open
hace una semana o un poquito un poquito
más de su nuevo modelo multimodal y la
demo que hicieron con justamente la
interacción hablada con chat gpt que eso
es algo que todavía no está disponible
Pero va a estar disponible pronto
ustedes van a poder hablar con la
Inteligencia artificial así como yo les
estoy hablando ahora y les va a
responder en tiempo real la van a poder
rir o sea es algo impresionante lo que
se viene y podrían utilizarlo por
ejemplo para que se transforme en un
coach de testing o en un coach de inglés
o en lo que ustedes quieran básicamente
Todas estas son cosas que antes o bueno
que hasta ahora consumen o consumían
mucho tiempo y que ustedes pueden
empezar a utilizar la ya para recortar
un poco el tiempo o mejorar estas tareas
y empezar a poder tener tiempo para
otras cosas así que lo que les
recomiendo Es que traten de empezar a
elegir una tarea no tiene que ser algo
mega magnífico pero sí que traten de
elegir una tarea y que intenten
aplicarlo hablemos un poco de Tools que
esto también era parte de la encuesta
acá no tengo los resultados pero la
encuesta también confirmó lo lo que
pensábamos y Open Ai hoy en día es el
líder indiscutido en el mercado tanto es
así que Microsoft está detrás de Open Ai
y hace bueno esta semana creo que fue ya
una pierde un poco la noción del tiempo
pero Apple presentó su su nueva
Inteligencia artificial que en realidad
va a ser una implementación de openi por
atrás github copilot también es de
Microsoft y también utiliza los modelos
de openi por el otro lado tenemos el
lado de Google con chemini e y yo creo
que hoy en día en realidad como que todo
más o menos se centra acá si bien hay
otras
e herramientas más por el lado Open
source y demás Pero esto creo que es lo
que está dominando mercado no quiereo
decir que esté bien o sea hay que
después pensar a ver qué qué va a pasar
si Open se vuelve un monopolio pero creo
que Google está yendo un poco más lento
Open es el que marca la cancha pero
Google se está enfocando más en lo que
es responsabilidad con respecto a que lo
vamos a ver ahora un poco más adelante
Eh Así que creo que también está bueno
seguirlo de cerca y tenerlo en cuenta si
me preguntan a mí yo me quedo con Open y
con chat gpt pero en realidad no es algo
que quiero inculcar sino que más que
nada les diría que prueben eh distintas
herramientas y que cada uno saque sus
propias conclusiones hablemos de
asistentes muy rápidamente un asistente
es una personalización para un objetivo
específico y e Creo que vale la pena
hablar de esto porque Open Ai o mejor
dicho chat gpt ya habilitó la tienda de
gpt para usuarios gratuitos es decir
Ustedes hoy en día sin pagar nada
podrían ir a buscar y es como una
especie de marketplace donde ustedes
pueden encontrar asistentes para
cualquier tipo de cosa por ejemplo como
ven acá en en la imagen una de las cosas
que que pueden tener es un experto en
sql Entonces si ustedes en el día a día
tienen que hacer muchas queries tener
por ahí un asistente que los esté
ayudando con eso les va a servir
muchísimo si son usuarios de chat gpt
pago lo que les invito es que intenten
crear sus propios gpt porque eso es algo
que les va a dar eh mucha comprensión de
cómo funciona todo lo que hablan los
chicos del engineering Cómo cambian los
resultados si nosotros cambiamos un
poquito el prom y demás Pero además les
va a dar la posibilidad de que si
ustedes trabajan en un equipo poder
compartir ese gpt con su equipo que eso
es algo que hasta hace un par de semanas
no se podía pero ahora ya se puede es
decir los usuarios gratuitos pueden usar
los gpt que crean otras personas medio
que la tendencia es meter esto en todos
lados van a buscar cualquier tool y van
a ver que apareció el tool x más Bot o
más Ai acá le puse algunos ejemplos por
ejemplo el postman pobot clickup Brain
notion Ai todo esto es lo más probable
que en realidad sea una implementación
de Open Ai De hecho si van a leer las
políticas de privacidad de cualquiera de
estas herramientas va a decir que en
realidad también eh tienen que cumplir
con la política de privacidad de Open Ai
porque utilizan sus modelos Así que como
les decía openi hoy en día está
dominando la cancha Y si bien Los invito
a que ustedes puedan probar todas estas
herramientas que no le genere fomo
básicamente que se animen a probar eh
distintas herramientas pero si el tiempo
los persigue porque tienen millones de
otras cosas para hacer y no tienen la
oportunidad de estar en una empresa o en
un proyecto donde esto se esté
intentando hacer sí Los invito a por lo
menos mantenerse actualizado en lo que
es chat gpt y en lo que hace Open Ai que
en realidad es lo que después termina
repercutiendo en todas las demás Tools
hablemos un poquito de El impacto que
está teniendo todo esto que creo que es
lo que bastante nos preocupa
también esto es lo que piensan ustedes
básicamente en la en la encuesta que les
hicimos un 90 por de las personas que
respondieron que sí la están
utilizando manifestaron que ha tenido un
impacto positivo en su día a día y el
resto más o menos un 10% dijeron un
impacto neutro negativo en realidad más
que nada neutro Es decir que no o sea no
detectaban ningún impacto por ahora pero
como ven es aplastante la mayoría que
dice que sí tuvo un impacto positivo y
estas son algunas de las cosas que nos
dijeron que les está repercutiendo y
creo que la que más destaca es el
aumento de productividad y optimización
del tiempo justo como hablamos recién es
una de las cosas que más nos puede
ayudar hoy en día también aparece lo que
es la facilitación del trabajo y
aprendizaje mejora la variedad y calidad
de casos de escenarios de prueba y
impacto positivo en general ahora se
preguntaron Qué está pasando con los
deus hay desarrolladores por acá en el
público
alguien más los que están en la me
alguna reacción a ver si hay algún de
por
ahí Genial porque vimos que en la en la
encuesta también aparecían que iban a
haber algunos deus Así que nada contento
de que también se interesen por cómo
vamos a a adoptar esto en cua Pero esto
que están viendo acá es un estudio que
hizo github github copilot para saber el
impacto que tuvo
en la productividad de los
desarrolladores en realidad hicieron un
grupo de estudios los dividieron a la
mitad a uno le dieron github copilot y
al otro no el aumento de productividad
que detectaron es más más o menos el
doble es decir la la persona que utiliza
github copilot en promedio Resuelve la
tarea en la mitad de
tiempo Obviamente que esto también Es
una herramienta de marketing de github
Puede que no sea tipo Exacto un reflejo
con la realidad Pero si ustedes les
preguntan a sus compañeros developers en
sus trabajos van a ver que todos lo
están usando o la gran mayoría es decir
es mucho más alto el porcentaje de uso
en developers que en qas no tengo los
datos pero es un es una hipótesis que
creo que que se podría confirmar
fácilmente
Y cómo nos impacta esto a
nosotros Bueno yo creo que hay dos cosas
La primera es que va a haber mayor
probabilidad de defectos esto lo pongo
como pregunta porque en realidad no es
una certeza pero ya sabemos de que si
antes se cometían muchos errores es
bastante probable que ahora que el
developer Además está utilizando el Ai
pueda cometer errores porque capaz que
al principio lo chequea un poco más pero
después empieza a confiar en que está
funcionando bien y empieza a dejar de
lado alguna cosa y una cosa que me me
comentaba un compañero de itit hoy
justamente es que también puede pasar
e que ellos se enfoquen es decir el Ai
cuando te resuelve algo no tiene el
contexto de todo el proyecto puede tener
el contexto del Cacho de código que vos
le estás mostrando en ese momento pero
no sabe todo lo que está pasando por
detrás entonces la persona al empezar a
descansar en eso puede estar dejando de
lado cosas que antes capaz que sí las
consideraba entonces ahí hay un desafío
y la otra que para mí es una garantía lo
vimos en el slide anterior es que se va
a empezar a ver una mayor velocidad de
desarrollo no sé si ya lo están notando
en sus en sus trabajos capaz que no se
dieron cuenta pero yo tengo la
percepción alta de que se está empezando
a desarrollar mucho más rápido y
obviamente que eso nos impacta cómo
hacemos para adaptarnos a eso Bueno un
poco lo que les contaba Antes tenemos
que tratar de meternos ahí y ver qué
cosas estamos haciendo hoy que podemos
hacer mejor con la Inteligencia
artificial si no lo que va a pasar es
que nos vamos a terminar convirtiendo en
un cuello de botella y creo que nadie
quiere eso la Inteligencia artificial es
genial pero no es infalible es algo que
tenemos que tener muy presente
entonces acá un poco también lo que lo
que les comentaron Los Chicos antes
algunas consideraciones generales de lo
que es seguridad y
privacidad nunca ingresen información
sensible en en chat gpt o en cualquier
otro modelo que es información sensible
bueno credenciales contraseñas
información pi es decir que pueda
identificar personas o clientes o
proyectos o lo que sea datos de tarjeta
NC hablar etcétera e si van a
experimentar con los gpt y van a
publicarlo para que cualquiera pueda
ingresar con el link tenga la precaución
de no entrenar gpt con datos sensibles o
internos a la empresa por ejemplo yo
tengo un gpt que tengo entrenado con los
valores de itit el cual utilizo para
asistirme en distintas tareas de mi día
a día y eso tenemos que saber que es una
herramienta de uso personal interno a la
empresa Entonces tenemos que tener
cuidado con eso porque lo que tiene
bueno los gpt es que nos permite de C
forma hacer un rag que es un poco lo que
nos comentaban Los Chicos antes que
básicamente es e sumarle a la ia
información específica que puede ser
privada en este caso hablen con sus
empresas para conocer si tienen
políticas o alineamientos como decíamos
antes esto es todo muy nuevo Así que si
la empresa no está trabajando con esto
capaz que todavía no tiene ninguna
política Espero que no se que no vayan
por el lado de prohibir porque no creo
que no es el camino pero hablen con sus
líderes hablen con sus equipos para ver
cómo lo están usando para ver qué
consideraciones tienen que tener Y por
último consulten Obviamente que esto no
va a ser capaz lo más común en empresas
chicas pero sí si trabajan en empresas
grandes sepan que todas estas
herramientas tienen sus versiones
Enterprise está chat gpt Enterprise
teams también está lo que es aure Open
Ai que son servicios pensados para
empresas que justamente están orientados
a garantizar una mayor
privacidad también existe esto que se
llama chat ui que es un una herramienta
Open source que la puede descargar e
instalar cualquiera y lo que hace es
tener como un Clon de la interfaz de
chat gpt que a ustedes le pueden cargar
cualquier apq es decir la la llave para
poder conectarse a las apis de est estos
modelos y interactuar eh de cierta
manera esto igual tiene limitaciones y
no es lo mismo que usar chat gpt pero te
garantiza una mayor privacidad porque
cada empresa lo puede implementar
localmente en sus servidores y tener por
ejemplo un control de acceso con lo que
es el mail de de la empresa por ejemplo
para los que usan cuentas personales que
creo que somos la mayoría acá esto Lo
descubrí hace poquito chat gpt y shemini
también pero la de gemini en realidad me
parece un poco más turbio la la el
disclaimer así que no me gustó mucho
pero chat gpt te permite la opción de
desactivar el entrenamiento de los
modelos en base a tus datos es algo que
por defecto viene activado Así que
después de la charla vayan a su cuenta y
fíjense si lo tienen activado o
desactivado y también tiene un botoncito
que si va a learn more ahí pueden leer
Cuáles son las políticas respecto al
entrenamiento con con los datos también
sepan que en todo lo que es Api y
versiones Enterprise openi garantiza que
esos datos no van a ser usados para para
entrar en el modelo llegando hasta acá
si los convencido de usarlos traten de
no pasarse para el otro lado porque
capaz que también me me ha pasado a mí
pero cuando llegamos al punto de que nos
enamoramos de esto y queremos usarlo
para todo terminamos abusando y es hace
que por ahí empecemos a a a perder
nuestra esencia nuestro toque humano esa
esencia por la cual capaz que nos
contrataron a nosotros Entonces
mantengan su lado profesional mantengan
su lado mano revisen todo lo que lo que
hacen estas herramientas y utilícela
como un asistente y no sean la trampa al
solitario de ustedes estar usándolas
como reemplazos porque en realidad no es
lo que queremos Hay un montón de cosas
que los llms hacen mal o por lo menos la
pan salado eh Y estas son algunas esto
viene de un post de de Michael Bolton
también les voy a dejar la referencia
para que después puedan leer y entender
Qué significa cada una una de de las
principales son las alucinaciones
básicamente no sé si ya se han
enfrentado a esto pero es básicamente
cuando el modelo inventa algo que parece
real pero en realidad no lo es cuando
ustedes empiezan a entender un poquito
más Cómo funciona esto que esto en base
a a probabilidades y que en realidad no
está pensando
lo que hace es buscar algo para
completar ese hueco que por ahí no tiene
la información para poder completarlo
entonces ahí pueden pasar cosas jodidas
y ya tenemos casos de cosas que han
pasado en producción por acá les voy a
dejar la noticia de un caso que pasó
hace un tiempo con una aerolínea
canadiense donde un cliente consultó
algo a través del chatbot de la
aerolínea y el chat le dijo algo que no
era verdad y después no le quería
respetar ese descuento que el chatbot le
había dicho que podía obtener entonces
qu hizo el cliente demandó a la empresa
y obviamente el juez falló a favor del
cliente porque lo que lo que alegaba la
empresa era que bueno que ellos no se
hacían cargo de lo que decía chatbot y
bueno si el chatbot está en la página de
una empresa la empresa es responsable
por lo que genera ese chatbot y por las
consecuencias que genere Entonces en ese
caso obviamente la empresa tuvo que
indemnizar al cliente esto nos hace
hablar llegar a algo que se va a empezar
a hablar mucho que es responsible el I
Qué significa esto es básicamente un
conjunto de prácticas es decir no es una
receta mágica ni nada sino que es tratar
de englobar un conjunto de prácticas
para poder desarrollar estas
herramientas de forma responsable qué se
les ocurre que que podemos hacer para
para mitigar
esto alguna
idea testing obviamente
es por lo que estamos acá
e qué hacemos para poder tener mayor
confianza sobre las cosas esto no es
nuevo viene de toda la vida es testear
la única diferencia que capaz que antes
por ahí era un poco más fácil por eso de
lo que comentaban los chicos en la cha
anterior del determinismo versus el no
determinismo y es que ahora es un
poquito más difícil saber el resultado
que vas a tener como salía de los
modelos y como les contaba Google es la
empresa que desde mi punto de vista está
siendo bastante pionera en lo que es
prácticas de
responsabilidad capaz que también es
medio como una excusa de para decir
bueno llegamos un poco más lento
Entonces ahora nos vamos a diferenciar
por el lado de lo que es responsabilidad
y hacer las cosas bien y también es la
verdad de que Google tiene una
reputación mucho más alta que mantener
entonces cada cosa que hacen tienen que
ser con una calidad mayor es un desafío
grande el que tienen pero empezaron a
tener en cuenta mucho esto de responsiv
les voy a dejar el recurso este para que
lo puedan leer después entre las pras
que Google recomienda una de ellas La
llamaron test test test es decir testear
testear testear es una de las cosas que
tenemos que hacer para poder no diría
garantizar pero por lo menos mejorar la
confianza que tenemos sobre estos
sistemas por último Esto es lo que
representa el día de hoy en cuanto a a
lo que fue su respuesta si les ha tocado
testear o no sistemas con Inteligencia
artificial de los que están acá alguno
les ha tocado levanten la mano por
favor bien tenemos por ahí cu c y en la
m Cuántos tenemos hay un par por ahí
también Bueno es más o menos lo que dice
la encuesta un 10% somos un puñadito muy
chiquito Yo también levanto la mano
Aunque poco pero sí y todos los demás
todavía no han tenido como contacto con
esto
Entonces yo creo que está empezando a
surgir un nuevo perfil de qa bastante
distinto a lo que veníamos acostumbrado
antes y que va a ser más o menos una
intersección entre lo que es un qua un
developer y un Machine learning o Data
engineer creo que esto es algo que de
tod todavía no se está hablando pero va
a ser necesario porque creo que ninguno
de estos roles por sí solo y sin
aumentar su su su campo de skills va a
poder con los desafíos que nos está
enfrentando la Inteligencia artificial
hoy en día entonces Cómo podemos hacer
para aproximarnos a este tema que como
verán es algo que tiene muchas patas es
tratar de intentar y experimentar mucho
eso se lo recomiendo a todos
directamente tratar de leer estar
actualizados leer artículos Yo sé que es
difícil leer a mí me cuesta mucho pero
bueno tratar de hacerse el tiempo de de
leer artículos probar cosas compartirlo
con otros esto que están haciendo de
venir a una meetup es tremendo paso
también y yo sé que es difícil porque a
todos nos cuesta aprender eh cosas con
las que capaz que no estamos
acostumbrados puede ser una curva de
aprendizaje empinada pero traten de
tomárselo con calma e ir pasito a pasito
cualquier avance que vayan teniendo va a
ser valioso y que también todavía no hay
un camino Claro si me preguntan a mí
Está bueno Mati Pero qué qué estudio o
le preguntan a cualquiera de acá y te va
a decir bueno tenés que saber un poquito
de esto y otro poquito de esto y y está
no hay un camino claro es fácil perderse
y cuando te ponés a leer sobre un tema
te lleva otro tema y es como un Rabbit
Ho interminable en el cual si no sabes
dónde parar Y cómo hacer el balance de
bueno leí hasta acá trato de llevarlo a
la práctica es muy difícil abrumar con
el tema y por último también podrían
elegir no subirse a esta ola y está okay
O sea similar a como pasó con automation
en su momento y sigue pasando hay gente
que directamente decidió mantenerse al
margen y está bien se va a seguir
necesitando gente en otro tipo de
proyectos que no involucran Inteligencia
artificial Porque si bien Ahora le
estamos metiendo Inteligencia artificial
a todo eso en algún momento se va a
estabilizar y vamos a seguir normal como
antes pero lo que sí no pueden hacer es
dejar de usarla pueden elegir no
aprender a testear pero creo que sí o
así deberían usarla y por lo menos saber
las bases fundamentales de esto por si
después les toca interactuar con gente
que sí la está testeando entonces yendo
a la pregunta de qué deberíamos aprender
Bueno hay un montón de cosas que por ahí
les podría decir pero todavía no están
ordenadas entonces lo que se me ocurrió
plantar a todos los que están por ahí
que por ahí les ha tocado testear es
tratar de unir esfuerzos y juntarnos a
armar un roadmap colaborativo Entonces
algo que descubrí para para la charla
justamente Pero hay una herramienta muy
conocida que se llama roadmap sh que te
permite armar roadmaps de eh distintas
rutas de aprendizaje de distintas
carreras y creo que lo que podemos hacer
es juntar esfuerzo y empezar a armar lo
que sería una ruta ideal o por lo menos
una ruta básica para introducirnos en
este tema que yo creo que ya tenemos
bastante Para aportar si si bien no
tenemos certeza de cómo va a seguir esto
a futuro me parece que es algo que
tenemos que tener en cuenta y bueno la
charla iba a terminar acá pero ayer a
última hora Cuando la estaba terminando
me puse a googlear generativ engineer y
me encontré con esto que se los traigo
como Primicia y Y es que ayer Apple
publicó la primera oferta laboral
justamente con el título de generative
Quality engineer y esto obviamente a
raíz de que publicaron la noticia de que
van a integrar chat gpt en el
iPhone Así que nada Creo que queda más
que confirmado que se viene un cambio de
paradigma de que va a aparecer un nuevo
rol y que tenemos la oportunidad de
tomarlo
dejarlo para cerrar creo que las tres
conclusiones principales es que la ía no
nos va a reemplazar sino que va a actuar
como un copiloto potenciador y depende
de nosotros
aprovecharla necesitamos entenderlo
entender cómo funciona cuáles son sus
limitaciones y también vamos a necesitar
saber cómo probarla o bueno Cómo sacarle
el máximo provecho en caso de que la
estemos utilizando así que bueno por acá
terminamos Espero que les haya gustado Y
si tienen preguntas Ahora sí los escucho
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