Días atrás Globant, empresa enfocada en reinventar los negocios a través de soluciones tecnológicas innovadoras, logró la puntuación más alta con su Agente de IA "Code Fixer" en SWE-bench-lite, demostrando "capacidades excepcionales" para resolver necesidades de corrección de errores.

Este avance puede ser revolucionario para las empresas, porque pueden detectar bugs de forma proactiva en lugar de reactiva, y para los programadores, que pueden dedicar su tiempo a crear en lugar de resolver problemas de códigos existentes.

El equipo de este proyecto, liderado por el uruguayo Gastón Milano, CTO de Genexus by Globant, desarrolló un sistema agéntico que permite, en primer lugar, encontrar errores en códigos y, luego, solucionarlos. 

Milano, en conversación con Forbes, profundizó sobre la importancia del "Code Fixer" de Globant.

¿Por qué eligieron desarrollar una herramienta de corrección de código?

En la construcción de software se cometen errores, como en cualquier aspecto de la vida, básicamente. Cada 100 líneas de código unas 10 tienen errores, generalmente el número es un poco menor. Eso significa que luego la industria del software tiene que pasar muchísimo tiempo en mantenimiento del sistema. Entonces, desde hace mucho tiempo la industria del software está buscando la resolución en forma automática con empresas como Tencent, Alibaba, Amazon e IBM invirtiendo en eso. Primero, es importante localizar dónde está el problema; es todo un desafío tecnológico. Quien lo programó tal vez sabe dónde está el error, pero tal vez se olvidó o no trabaja más en la empresa. Entonces lo primero que hemos estado investigando fuertemente es cómo localizar el lugar en donde está un bug y después ver, una vez que el bug rompió algo, cómo arreglarlo. Esas son las dos fases más importantes. Luego vendría comprobar que efectivamente fue arreglado. 

¿Cómo lo hicieron?

Construimos modelos basados en varios modelos de inteligencia artificial existentes. Nos dedicamos a encontrar cuáles de esos modelos combinados, y trabajando en lo que se llama un sistema agéntico, logran mejores resultados. Es un sistema autónomo que hace iteraciones, una suerte de ping pong de dónde podría estar el problema. 

Hacen como un consejo.

Sí, y les vas dando a cada uno de esos agentes herramientas para que, por ejemplo, se conecte y pueda buscar el código en el sistema de archivos, pueda hacer una búsqueda, pueda comparar archivos y modificarlos. Hasta que se ponen de acuerdo y hacen un reporte que dice dónde está el problema. En eso nosotros llegamos a que de 100 casos, en un 90% más o menos encontramos en dónde está el archivo, en dónde está el problema. Nos posicionamos en los primeros lugares en el mundo. 

¿Cómo es el ranking?

No hay un benchmark que nos marque en lo que es localización, en donde estamos, pero estamos muy avanzados. En donde sí hay un punto de referencia, y es en donde nosotros calificamos número uno en el mundo, es en el arreglo del problema. Como partimos el problema en dos, eso nos dio una ventaja competitiva. Ya que te señale dónde está el error es valioso. En la resolución del problema logramos alrededor del 50%, que es un número alto y vamos a seguir mejorándolo.

¿Quienes formaron parte de este proyecto?

Somos un equipo de Globant de unas ocho personas de Uruguay, Argentina, Chile y Colombia. Estamos llevando a este sistema a ser usado dentro de Globant para la resolución de bugs reales. 

¿Y este es un servicio que podría ofrecer Globant?

Sí, sería un servicio que podrían contratar empresas. 

¿Por qué es tan revolucionario el sistematizar la detección y arreglo de bugs?

Esto libera el tiempo creativo y el pensamiento computacional de los programadores a otros niveles. Pueden dedicarse a, en lugar de buscar y arreglar, a escribir nuevos códigos.

En la aplicación para las empresas, ¿serviría para prevenir errores antes de que sucedan? ¿Podrían inspeccionar lo que ya está hecho?

Sí, claro, sin duda. Nosotros muchas veces los bugs los arreglamos en forma reactiva en vez de proactiva. Entonces, este tipo de sistemas agénticos, permite hacer cosas proactivas. Como cuando vino el problema del año 2000, que era porque estábamos trabajando con dos dígitos en vez de cuatro. Podríamos haber hecho análisis predictivo de todo lo que se iba a romper.