 Paso a presentar a la primera ponente, que es Esther Serra, es ingeniera informática que desde 2016 utiliza WordPress y principalmente se encarga de ayudar a mujeres emprendedoras a llevar adelante sus negocios gracias a internet. Hoy en su primera aparición en una Workam nos hablará de un tema futurista, Roger Skynet, titulado 2040 el fin de la programación. Un fuerte aplauso. Muy buenos días a todos. ¿Quién de aquí es desarrollador que levanta la mano por fin? Vale, después de esta ponencia os vais a estos para casar. La ponencia de hoy vamos a hablar un poco sobre el futuro y sobre todo sobre el futuro de la programación. Actualmente estamos en una nueva revolución industrial, estamos en la cuarta revolución industrial en la cual estamos acabando de automatizar todos los procesos que nos quedaban por automatizar. Y la programación es una tarea bastante manual y no es de extrañar pensar que también va a ser una de las que van a acabar siendo automatizadas. Pero antes de ir hacia este futuro en el cual parece... Me toca el micrófono. Antes de seguir hacia el futuro, que parece así un poco, quedó un poco de miedo, vamos a ver desde dónde venimos. La industria del software es una industria relativamente joven que lleva muy pocos años comparada con otras y en sus principios se caracterizaba por tener unos tiempos de desarrollo bastante largos, mínimo 18 meses, así que imaginémonos si ahora decimos a un cliente que tardamos año y medio en entregar una página web, es probable que no nos contrate. Además primaba la funcionalidad sobre la usabilidad y los principales consumidores de software eran las propias empresas. Esto va cambiando a lo largo de los años y llega un momento que es el punto de inflexión en el cual se produce el lanzamiento del iPhone. Con el lanzamiento del iPhone pasamos a tener unos dispositivos que van con nosotros 365 días del año, 24 horas y que son capaces de correr software por sí mismo. ¿Qué es lo que ocurre con este tipo de software? Empiezan a aparecer nuevas empresas que se dedican al desarrollo de estas aplicaciones y el usuario pasa a tener poder de decisión. El usuario es capaz de escoger entre varias aplicaciones que realizan lo mismo pero de forma distinta. ¿Y qué es lo que ocurre? Que el usuario nos acaba diciendo a la industria del software que prefieren la usabilidad sobre la funcionalidad. Durante todo este tiempo, además tenemos que bajar los tiempos de desarrollo básicamente porque hay muchísima competencia y tenemos que ser capaces de desarrollar software en menos tiempo y creamos nuestros autogeneradores, como es el caso de Skate. El estado actual de la industria del software estamos en un principio de la automatización en la cual los desarrolladores seguimos siendo los que entendemos al usuario o lo intentamos y somos los que desarrollamos el propio código. Pero durante los dos, tres últimos años, con el nacimiento o con el auge de tecnologías como la inteligencia artificial y el machine learning, empezamos a ver también el nacimiento de bots que empiezan a aprender. Si algo tiene de bueno la industria del software, es que nos encanta subir el código a internet. Y además no tan solo tenemos código funcional, sino también código no funcional. Y para el código no funcional, tenemos las soluciones en internet. Por lo tanto, ¿por qué no poner un bot a aprender todo este código y, como mínimo, a saber diferenciar cuando un código es funcional de cuándo no y a proponernos soluciones? Y esto que parece un poco más futurista es algo que ya existe en la actualidad. El pasado mes de octubre, la KTH de Stockholm, ya ha conseguido crear el primer bot que es capaz de definir, bueno, de interpretarse si un código es correcto o no, y además de proponer un backfix. Y que ese backfix sea probado en GitHub. Por lo tanto, tenemos ya un bot que es capaz de generar código con un mínimo de calidad. Esto es perfecto para una de los principales problemáticas que tenemos en la industria, que es el backfixing. O sea, tener en cuenta ahora en los proyectos de software, uno de los principales consumidores de tiempo es la detección de errores y, además, la resolución de los mismos. Entonces, si ya tenemos estos bots, ¿qué es lo que vamos a empezar a ver en los próximos años? En los próximos años vamos a empezar a ver una serie de herramientas que vamos a tener aquí como una especie de ente que va a estar pendiente de nosotros mientras desarrollamos. Entonces, a medida que nosotros vamos desarrollando, nos va a ir diciendo, oye, creo que aquí te has equivocado y que hay un error y esta es la posible solución. Y nosotros deberemos ir enseñando a este bot si es correcto o no es correcto. Le diremos, sí, ok, la solución que me propones me parece perfecta. Cambiame el código. No, aquí te estás equivocando. No me modifiques nada. Sí, esto que me propones es correcto, pero estaría mejor si, además, propones estos cambios. Y modícame el código. ¿Con esto qué es lo que vamos a llegar? Nosotros deberemos ir diciendo al bot, sí, sí, no, no, no. Y llegará un momento en el que este bot tendrá una tasa de fiabilidad muchísimo más elevada que la nuestra. Y llegará un momento en el que ya no idiremos que sí o que no, sino que simplemente confiaremos en él y le dejaremos modificar nuestro código de forma automática. De tal forma que el usuario final no va a consumir el código que nosotros hemos programado, sino que va a consumir el código que nosotros hemos programado modificado de forma automática por un bot. Esto a qué nos llevaría? Nos llevaría que, detrás de todas las piezas de software que nosotros entregamos a un cliente, podremos poner un bot detrás, de tal forma que escuche al cliente y cuando el usuario detecte un error, lo informe al momento y el propio bot sea capaz de resolver ese bot que ha encontrado ese usuario. Pero, además, este bot está en un sistema de machine learning. Por lo tanto, si ya que ponemos un bot detrás de toda pieza de software que entregamos, ¿por qué no que aprenda sobre los comportamientos del propio usuario? De tal forma que nos permita personalizar el código que nosotros entregamos, que nos permita personalizar las interfaces gráficas. De tal forma que se vayan modificando los bloques de forma automática. ¿Cuál sería el siguiente paso? En el siguiente paso tendríamos como una especie librerías de snippets de código que los bots serían capaces de intercambiar entre sí y en la cual nosotros tendríamos un papel más residual. No estaríamos tanto ya desarrollando como tal, sino que nos dedicaríamos más a entender al usuario y a decirle al propio bot qué es lo que necesita y cómo tiene que ejecutarlo, de tal forma que es el bot el que está programando y realiza todo el código. Pero este bot volvemos a recordar que está dentro de un sistema de machine learning. Por lo tanto, está en continuo aprendizaje y es muy probable que acabe aprendiendo también a interpretar lo que nosotros intuimos, que nos dice el usuario, que le estamos diciendo a él como lo tiene que ejecutar. Entonces es muy probable que aprenda al final a interpretar el lenguaje humano, es decir, que sea capaz de interpretar al propio usuario. Y en este momento nosotros realmente desaparecemos bastante en el mapa, aunque estaremos por ahí de forma residual porque alguien los tiene que supervisar y alguien tiene que hacer algo. Realmente el nivel de desarrolladores que necesitaremos en el futuro no será tan elevado como el que tenemos actualmente. Y realmente que nos queda a nosotros por hacer en este futuro en el cual las máquinas parecen que se van a comer absolutamente todos los trabajos y que no va a quedar nada por hacer. Y es simplemente de disfrutar de la vida y sobre todo de disfrutar de todo este proceso de creación que asusta un poco, parece como que nos vamos a quedar sin trabajo, pero realmente somos nosotros quienes vamos a crear y que es algo bastante bonito de pensar. Muchísimas gracias. Mi nombre es Esther Serra, de ItSerra Estrategia Digital. Somos una pequeña empresa de desarrollo web de e-commerce y automatización de procesos. Y me podéis seguir aquí en las redes sociales. Y como ha dicho, estoy por aquí durante todo el día. Así que quien tenga cualquier pregunta, duda o cualquier cosa, que me lo diga. Muchísimas gracias por esta atención.