El camino para alcanzar productividad e innovación de software través de ChatGPT, ChatGPT y la Inteligencia Artificial (IA) generativa se han convertido en una sensación mundial, acaparando titulares y suscitando debates en todo el mundo.
Aunque la tecnología de transformadores generativos pre entrenados (GPT por sus siglas en inglés) se encuentra en sus primeras fases y entraña riesgos, tiene el potencial de transformar sectores como el desarrollo y la entrega de software. Junto con la IA, las organizaciones pueden aumentar el impacto y el uso seguro de ChatGPT y otras tecnologías de IA generativa.
Con el lanzamiento de ChatGPT, un chatbot de IA desarrollado por OpenAI en noviembre
de 2022, los grandes modelos lingüísticos (LLM) y la IA generativa se han convertido en
una sensación mundial, abriéndose paso hasta lo más alto de las agendas de las salas de
juntas y las discusiones domésticas en todo el mundo.
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La tecnología GPT y los sistemas de IA basados en LLM que la impulsan, tienen enormes
implicaciones y ventajas potenciales para muchas tareas, desde la mejora del servicio al
cliente hasta el aumento de la productividad de los empleados.
En Dynatrace, hemos estado explorando muchas formas de utilizar GPT para acelerar
nuestra innovación en nombre de nuestros clientes y la productividad de nuestros
equipos. En Perform, nuestra conferencia anual de usuarios, en febrero de 2023,
demostramos cómo las personas pueden utilizar el lenguaje natural o humano para
consultar nuestro depósito de datos.
Este es un ejemplo de los muchos casos de uso que estamos explorando, con el objetivo de destacar el potencial de la tecnología GPT para impulsar aún más la»democracia de la información». Como otras organizaciones, sólo estamos empezando a arañar la superficie de estas oportunidades, ya que la tecnología está en sus primeras etapas.
ChatGPT y la IA generativa: un nuevo mundo de innovación
El desarrollo y la entrega de software son áreas claves en las que la tecnología GPT
como ChatGPT muestra potencial. Por ejemplo, puede ayudar a los equipos de DevOps y
de ingeniería de plataformas a escribir fragmentos de código aprovechando la información
de las bibliotecas de software.
Además, puede agilizar la resolución de problemas en código personalizado mediante la introducción del contexto de la causa raíz en una GPT, aumentando los tickets o alertas de problemas en este contexto y utilizándolo como base para la remediación automática.
A medida que los equipos de ingeniería avanzan en este viaje, las organizaciones pueden
construir una ventaja competitiva duradera al lograr importantes ganancias de
productividad y acelerar la velocidad de la innovación de software a niveles que muchas
personas habrían considerado imposibles anteriormente.
