Cómo las lagunas de conocimiento y las indicaciones del sistema de IA sofocan la adopción de tecnología

Este artículo explora cómo los cortes de conocimiento y los sesgos de las indicaciones del sistema de los modelos de IA influyen en las elecciones de tecnología de los desarrolladores. Debido a que los datos de entrenamiento de los modelos de IA están desactualizados, las nuevas tecnologías a menudo carecen de soporte oportuno, lo que lleva a los desarrolladores a favorecer las tecnologías mejor soportadas por las herramientas de IA, incluso si no son óptimas. Además, algunos modelos de IA muestran sesgos hacia tecnologías específicas (como React y Tailwind), a veces anulando las instrucciones del usuario para convertir el código a sus tecnologías preferidas. Esto resulta en una selección de tecnología influenciada por la IA, lo que dificulta la adopción y el desarrollo de nuevas tecnologías. El autor sugiere que las empresas de IA aumenten la transparencia, divulgando los sesgos del modelo para evitar influir negativamente en las direcciones de desarrollo de software.