La mejor IA como ChatGPT para programar

ChatGPT fue desarrollado por OpenAI y lanzado en 2022. Es una forma avanzada de IA generativa. ChatGPT es la herramienta de IA más popular y utilizada para la codificación. 

Sin embargo, puede que no satisfaga todas tus necesidades de codificación. En este artículo, vamos a echar un vistazo en profundidad a algunas de las mejores alternativas a ChatGPT para la codificación. 

Límites y desventajas de ChatGPT

ChatGPT funciona como un gran modelo lingüístico (LLM), que es un sofisticado programa de IA entrenado en grandes cantidades de datos. Los desarrolladores pueden utilizar ChatGPT para producir subrutinas, escribir pequeños algoritmos y aplicar diversas técnicas de desarrollo. 

Puede ayudar a dividir proyectos más grandes en partes más pequeñas y ayudar a codificar esas partes. ChatGPT destaca por ayudar a alguien que tiene conocimientos de codificación a realizar tareas específicas y construir ciertas rutinas. 

Por ejemplo, si quieres una aplicación que se ejecute en la barra de menús, no se la pidas a ChatGPT. En su lugar, pídele que te proporcione una rutina para poner en la barra de menús y luego pega lo que genere en tu proyecto. 

Esta discreción forma parte de las técnicas de ingeniería prompt, un método para conseguir que la IA generativa te ofrezca los resultados más útiles. Aquí tienes un desglose más detallado de las características, límites y desventajas de ChatGPT. 

Limitaciones conocidas 

Precisión 

ChatGPT tiene una gran influencia en la creación de código y la asistencia, pero no es perfecto. Puede cometer errores o dar un código menos que ideal para problemas complicados. 

La IA trabaja basándose en patrones que ha aprendido y también en el contexto que le has proporcionado, por lo que puede pasar por alto detalles exclusivos de tu proyecto o dar respuestas que no se ajustan a lo que necesitas. Esto significa que debes comprobar y probar cualquier código o idea que te transmita. 

Comprender el contexto 

ChatGPT puede tener problemas para hacer un seguimiento de las cosas en conversaciones largas o grandes proyectos. Puede olvidar algunos detalles anteriores, lo que puede provocar confusiones o información repetida. Es posible que tengas que repetir algunas cosas o proporcionar información más específica para obtener respuestas precisas y útiles. 

Conocimiento limitado del medio ambiente 

ChatGPT no puede ver tus archivos de proyecto actuales, bases de datos o configuraciones de codificación en vivo. Esto significa que es incapaz de ver todo tu código base u obtener una imagen completa de tu configuración específica. 

Aunque puede darte consejos generales o fragmentos de código basados en lo que le digas, tú tendrás que trabajar  para adaptar sus ideas a tu proyecto. 

Contexto limitado 

Como cualquier LLM, sólo puede operar con los datos que se le facilitan en la solicitud. La cantidad de datos que puede procesar un LLM específico está limitada por cada LLM. Algunos tienen una ventana de contexto de 8K, otros afortunadamente tienen millones de kilobytes. Por lo tanto, comprende las limitaciones específicas de tu modelo y piensa cómo puedes solucionarlas.  

Concienciación en materia de seguridad 

El mundo de la ciberseguridad cambia constantemente, con nuevas amenazas y prácticas recomendadas. Es posible que ChatGPT no siempre disponga de la información más reciente sobre puntos débiles de seguridad o métodos recomendados. 

Así que, aunque puede dar consejos generales, depender de sus consejos para cuestiones cruciales de seguridad podría ser peligroso. Es fundamental consultar a las autoridades de seguridad especializadas y a personas con conocimientos en la materia. 

Se trata de una restricción genérica. Aunque puede referirse a los datos sobre los que se entrena y hacerlo de forma eficaz, no puede operar sobre los "resultados futuros". 

Sin ejecución en tiempo real 

ChatGPT funciona como un modelo de lenguaje y no puede ejecutar o hacer tests de código. Cualquier código que cree o cambie debe ser ejecutado, probado y corregido en su propia configuración de codificación. 

Esto significa que, aunque puede ofrecer soluciones, asegurarse de que funcionen bien y hagan lo que se supone que deben hacer sigue dependiendo del desarrollador. 

Algunos tipos de problemas específicos, como contar palabras, nunca funcionan con los LLM, mientras que algunos LLM consiguen resolver correctamente los problemas lógicos. 

Desventajas de utilizar ChatGPT para codificar 

Exceso de confianza (degradación de los conocimientos) 

La dependencia excesiva de ChatGPT puede ralentizar el progreso y la capacidad de resolución de problemas de un desarrollador. El uso de respuestas generadas por la IA (sin entender el código renderizado) puede dar lugar a una comprensión superficial de las ideas básicas, lo que dificulta la resolución de problemas por tu cuenta. 

Es fundamental utilizar ChatGPT como una ayuda, no como una muleta, para seguir aprendiendo y mejorando tus habilidades. 

Creatividad limitada 

ChatGPT puede ofrecer soluciones estándar y enfoques típicos, pero puede que no sea capaz de proporcionar una resolución de problemas innovadora o fuera de lo común. Las respuestas de la IA proceden de los patrones de sus datos de entrenamiento, que pueden no incluir métodos nuevos o vanguardistas. 

Para encontrar soluciones innovadoras, sigue siendo necesaria la creatividad humana. 

Protección de datos 

Dar fragmentos de código o detalles del proyecto a ChatGPT puede plantear problemas de privacidad de datos. Aunque OpenAI ha puesto en marcha medidas para proteger los datos de los usuarios, enviar código propietario o sensible a un sistema de IA externo podría ir en contra de las normas de la empresa o crear riesgos de seguridad. 

Los desarrolladores deben tener cuidado y evitar compartir información confidencial. 

Generalización 

ChatGPT suele ofrecer soluciones genéricas que quizá no aborden los detalles específicos o los casos inusuales de tu proyecto. Estas soluciones pueden ser un buen punto de partida, pero necesitan cambios para adaptarse. 

Si confías en los consejos generales de la IA sin ajustarlos a tu situación particular, es posible que no obtengas los mejores resultados, por lo que quizá quieras considerar alternativas de ChatGPT para la codificación. 

Resolución de problemas complejos 

Es posible que ChatGPT no entienda todos los detalles que implican las estructuras de software complicadas o los problemas de capa múltiple. Sus sugerencias podrían ser demasiado simples o no ajustarse a tus necesidades. 

En estos casos, necesitas expertos humanos que comprendan perfectamente el alcance del proyecto y hayan recogido los mejores consejos para utilizar GPT al idear soluciones eficaces. 

Quería saber, con todas las capacidades que muestra, ¿está ChatGPT para la codificación preparado para sustituir a los humanos en el ciclo de desarrollo?  

Maksym Diabin, Arquitecto Senior de Soluciones, experto en codificación y LLM, comenta el tema: 

"Conceptualmente, la inteligencia artificial está aquí para sustituirnos a los humanos en la realización de diversas tareas. Mientras que existe un concepto llamado IA estrecha, que debería abordar problemas muy específicos en un contexto muy bien definido, como encontrar la mejor ubicación para perforar petróleo teniendo en cuenta una gran cantidad de datos sensoriales o realizar cirugías muy específicas en un cuerpo humano ChatGPT apunta a una IA general.  

Así que es un intento de proporcionar una solución milagrosa que debe adaptarse y ajustarse a cualquier problema humanamente posible por ahí. Ahora, desde mi experiencia ChatGPT experiencia varía mucho en función de la versión utilizada. Así que para reducir esta conversación a algunos detalles específicos vamos a centrarnos únicamente en ChatGPT4. 

Es capaz de hacer frente a una gran mayoría de los problemas, incluyendo pero no limitado a la síntesis de texto, extracción de datos, filtrado de información, rediseño de arte  y con la ayuda de plugins es incluso capaz de ayudar en diversos problemas del mundo real. 

En la práctica, no se limita a funciones específicas comercializadas, sino a comprender al usuario e interactuar con él de forma similar a la humana, y cuanto más evoluciona la IA, más nos acercamos a una interacción humana. Generación de vídeo sobre la marcha, generación de voz en tiempo real, predicciones meteorológicas terrestres mediante modelos generativos. 

Las oportunidades son infinitas. Ahora bien, personalmente veo algunos fallos importantes en la implementación actual de ChatGPT. 

1. La mayor, con diferencia, es la alineación. Significa que el modelo no siempre genera lo que pide el operador y no siempre basa la respuesta en hechos reales.
2. En segundo lugar, los resultados generados por ChatGPT pueden estar sesgados con respecto a los datos de entrada.
3. No es interactivo y no intenta comprender el contexto, sino que ofrece respuestas basadas en el contexto proporcionado por el operador. Por lo tanto, si el contexto presenta alguna ambigüedad, ChatGPT ofrece respuestas que se inclinan hacia el lado del argumento según su propio criterio.  

Diría que hay más defectos, pero esos son los 3 principales. Ahora, debido a todo eso, la principal desventaja es la principal oportunidad de ChatGPT. Hace que nosotros como operadores aprendamos y verifiquemos hechos y lógica, y esta es la tecnología más prometedora para empoderarnos con el mayor conocimiento a la mano para asumir el ajetreo de las tareas rutinarias. 

Sin embargo, si carecemos de experiencia y conocimientos en un ámbito específico, puede generar toneladas de datos que nos ayuden a navegar, convirtiendo esencialmente a las personas en semiexpertos que pueden encontrar las respuestas a todo, pero que no necesariamente las entienden. Aunque no me molestan esos expertos en diversos campos no regulados, hay que hacer un gran esfuerzo para que el entorno esté regulado y cuidar de quienes no pueden hacerlo por sí mismos. 

Además, distinguir entre los materiales generados por la IA y por un ser humano debe estar a sólo unos clics de distancia para evitar cualquier ilusión.  

Ahora bien, el último defecto es que los expertos humanos pueden degradarse con el tiempo, ya que las exigencias cambian de un ser humano que debe comprometerse y aprender durante años a una IA omnipresente y de ritmo rápido. Y personalmente creo que la curación humana sólo puede darse donde y cuando el curador está a la altura de su herramienta". 

Cuando tengamos que buscar alternativas a ChatGPT para la codificación

Puede que necesitemos considerar alternativas a ChatGPT para la codificación en las siguientes situaciones: 

• Complejidad de las tareas: Cuando se trata de tareas de codificación que requieren muchos conocimientos especializados, los expertos humanos o las herramientas especiales pueden hacer un mejor trabajo. 
• Precisión y fiabilidad: En los casos en los que necesites un código preciso y sin errores, como para aplicaciones listas para usar, puede que no sea suficiente con usar ChatGPT. 
• Frameworks/Bibliotecas personalizadas: Si tu proyecto utiliza frameworks únicos o muy específicos, puede que ChatGPT no disponga de los antecedentes adecuados o de información actualizada. 
• Colaboración en tiempo real: Para proyectos que requieren trabajo en equipo en tiempo real o depuración con otros programadores, las herramientas de programación habituales y el trabajo codo con codo pueden funcionar mejor. 
• Preocupaciones éticas: Cuando la IA crea código que podría causar problemas éticos o de seguridad, los desarrolladores deben estar atentos. 
• Cambios constantes: Las versiones de ChatGPT como GPT4 son más avanzadas, pero puede que no cuenten las últimas actualizaciones o formas de hacer las cosas, por lo que otras opciones que puedan obtener información en tiempo real pueden ser más útiles. 

Características principales que debe tener un asistente de codificación como ChatGPT

Con los rápidos avances que se están produciendo en los modelos de grandes lenguas (LLM), he aquí una lista de 10 características clave que debes buscar en las herramientas de los asistentes de codificación: 

• Ayuda a la codificación predictiva 
• Sugerencias en tiempo real 
• Asistencia personalizada en codificación 
• Sugerencias para optimizar el código 
• Ayuda a la depuración 
• Mejor comprensión del contexto 
• Generación de documentación del código  
• Refactorización automatizada 
• Democratización avanzada del código 
• Comprender las consultas y dar respuestas en lenguaje natural 

Le pedí a nuestro experto Maksym Diabin que nos hablara de las mejores alternativas a ChatGPT para la codificación. Esto es lo que nos contó: 

"Para responder a esta pregunta, hay que entender mejor el contexto. En primer lugar, hay que saber si la empresa permite que el código (IP) escrito o generado salga de sus instalaciones. 

Si ese no es el caso, puede evaluar varios modelos de código abierto y desplegarlos localmente dentro del perímetro de su organización para protegerla de fugas de IP o de datos. 

También puede utilizar modelos propios como ChatGPT o Antropic Claude 3.5 para tareas complejas de generación y alineación de fragmentos específicos de código. 

Sin embargo, esos modelos funcionan a las mil maravillas para los problemas que se encuentran en los repositorios públicos, como crear un juego de serpientes o implementar alguna funcionalidad frontend de React (esa es mi estimación, que puede ser sesgada). Ellos, sin embargo, a menudo luchan por ser tan competentes en áreas con menos contribuyentes, donde el nivel de experiencia requerido es mucho mayor." 

Mejores alternativas ChatGPT para codificación

Al tratar los temas de las alternativas para los usos de codificación, el experto afirma, "El contexto es la clave aquí. Yo diría que ChatGPT deslumbra cuando se trata de depurar y explicar código.  

Claude 3.5 es caro, sin embargo veo muy buenos resultados con él, especialmente en torno a la generación de código. Para el desarrollo local asistido por LLM, veo Code Llama.  

Sin embargo, el espacio de LLMs afinados para la codificación es enorme y sigue creciendo a un ritmo exponencial. Así que prefiero echar un ojo a los puntos de referencia y las tablas de clasificación de comunidades LLM como Hugging Face". 

Sin más preámbulos, hablemos de Oportunidades LLM descubriendo lo que ofrece cada una. 

GitHub Copilot 

GitHub Copilot es una herramienta de codificación con inteligencia artificial que hace honor a su nombre. Cuando empiezas a escribir código, te sugiere cómo completar líneas o bloques enteros de código según el contexto. Esta alternativa de codificación a ChatGPT ahorra a los desarrolladores mucho tiempo buscando detalles de sintaxis y escribiendo código repetitivo. 

Características principales 

• Puede disponer de una interfaz de línea de comandos (CLI) integrada en Copilot que le permite realizar tareas de desarrollo habituales sin tener que salir de su entorno de desarrollo integrado (IDE).
• GitHub te permite solicitar soporte para generar automáticamente descripciones y etiquetas basadas en IA. Esto facilita la revisión y comprensión de los cambios en el código.  

Pros 

• GitHub te ofrece numerosas opciones, pero puedes elegir la que mejor se adapte a tu situación específica.
• Es compatible con varios lenguajes, como Javascript, Python, Ruby y C++. 
• GitHub facilita el acceso del resto del equipo al código base generando automáticamente comentarios y documentación para el código.
• También mejora la eficacia de los desarrolladores al admitir funciones como la interacción en lenguaje natural y la generación de documentos.  

Contras 

• El código que genera el copiloto de GitHub no siempre prioriza las mejores prácticas de seguridad. 
• Es posible que tenga dificultades con tareas de codificación que son complejas y requieren una comprensión profunda del propósito general y la arquitectura del proyecto.  

Comparación con ChatGPT 

GitHub Copilot es una de las mejores alternativas ChatGPT para la codificación. Ayuda a los programadores dándoles ideas de código en tiempo real cuando utilizan IDEs como VS Code. 

Observa el código a su alrededor para hacer buenas sugerencias. ChatGPT, por otro lado, puede hacer muchas cosas pero necesita instrucciones más claras y no está integrado en IDEs. 

ClickUp 

ClickUp es una de las herramientas más completas que puedes utilizar para la gestión de software. Combina funciones de gestión de sprints y tareas con gestión de documentos, chat en tiempo real y paneles personalizables.  

De este modo, los equipos de desarrollo pueden seguir el progreso visualmente, colaborar sin problemas y mantener toda la información del proyecto en un único centro.  

Características principales 

• Puedes utilizar la función Automatizaciones de ClickUp para automatizar los flujos de trabajo y agilizar las tareas repetitivas. Te permite reducir el trabajo manual y garantizar un movimiento fluido de las tareas a través de las fases de desarrollo. 
• ClickUp Chat View y ClickUp Docs pueden utilizarse para fomentar la colaboración mediante la edición colaborativa de documentos y la función de chat integrada. 
• Puedes utilizar los mapas mentales de ClickUp para conectar tareas de forma lógica, planificar funciones y realizar una lluvia de ideas visual.  

Pros 

• ClickUp te permite realizar un seguimiento del progreso, asignar nuevas tareas de revisión del código y recibir comentarios directamente. Con ClickUp, puedes garantizar la entrega de código de alta calidad gestionando eficazmente el proceso de revisión del código. 
• Cuenta con más de 15 vistas flexibles que incluyen soporte integrado para metodologías ágiles populares como Kanban y Scrum.  

Contras 

• ClickUp puede resultar abrumador para los nuevos usuarios debido a su pronunciada curva de aprendizaje y a sus numerosas funciones.  
• La versión móvil tiene menos funciones que la versión de escritorio.  

Comparación con ChatGPT 

ClickUp se centra en la gestión de tareas y en hacer las cosas. No es exactamente una alternativa a ChatGPT para la codificación porque utiliza la IA para mejorar el flujo de trabajo, no para escribir código. Está hecho para la gestión de proyectos, mientras que ChatGPT puede hacer un montón de cosas, incluyendo ayudar con la codificación. 

Amazon CodeWhisperer 

Amazon CodeWhisperer tiene todo lo que necesitas para lidiar con proyectos en AWS y es completamente gratuito. Es una IA de codificación como ChatGPT que ha sido entrenada para producir código utilizando las bibliotecas de código de Amazon y código de código abierto. 

Amazon CodeWhisperer te permite simplemente escribir comentarios claros en lenguaje natural explicando lo que le gustaría conseguir, y esta herramienta lo traduce en código real. 

Le permite centrarse en la funcionalidad que desea crear (el "qué") y dejar que la herramienta se encargue del código específico necesario para aprovechar los servicios de AWS (el "cómo").  

Características principales 

• Amazon CodeWhisperer da prioridad a la seguridad. Las sugerencias de código que ofrece incluyen las mejores prácticas para hacer seguras las aplicaciones en la nube.  
• Filtra o marca las sugerencias de código que se parecen al código disponible públicamente.  
• Tiene una curva de aprendizaje acelerada gracias a sus ejemplos de código de acceso que demuestran cómo utilizar el servicio.  

Pros 

• Una vez configurado, CodeWhisperer analiza su código en tiempo real y le ofrece formas de mejorar el código existente, revisarlo para comprobar su calidad o incluso escribir código nuevo.  
• La herramienta funciona con las herramientas de desarrollo existentes, como VS Code y JetBrains.  
• Sugiere opciones que se integran muy bien con los servicios de AWS.  

Contras 

• Amazon CodeWhisperer es excelente en la integración de AWS y el desarrollo basado en la nube, pero no es tan flexible como otros asistentes de codificación de IA cuando se trata de tareas de codificación de uso general.  
• Requiere un contexto completo para generar un código preciso.  

Comparación con ChatGPT 

Amazon CodeWhisperer está estrechamente integrado con AWS, ofrece sugerencias de código adaptadas a los SDK de AWS y hace hincapié en las prácticas de codificación segura, características de las que carece ChatGPT debido a su diseño generalista. 

Microsoft Copilot 

Si codificas en el entorno de desarrollo de Microsoft, entonces Microsoft Copilot es una gran alternativa de codificación ChatGPT y una valiosa adición a tu kit de herramientas de desarrollador. Su perfecta integración con el ecosistema de MS significa que no tienes que aprender nuevas interfaces ni cambiar de plataforma.  

Características principales 

• Microsoft Copilot tiene acceso a nuevos frameworks, bibliotecas y convenciones de codificación que mantienen actualizadas sus sugerencias de codificación.  

Pros 

• Microsoft Copilot da prioridad a la privacidad de los datos. Una vez analizados los archivos que subes, su contenido se elimina automáticamente, lo que garantiza la seguridad de tu código.  
• Microsoft Copilot tiene una función de carga que analiza el código existente en varios lenguajes, como JavaScript, Python, C++, Java, CSS y HTML. Esto mejora la comprensión de tu proyecto por parte de Copilot, lo que significa que puede ofrecer sugerencias relevantes.  

Contras 

• Las sugerencias que ofrece Microsoft Copilot a veces pueden ser más difíciles o complicadas que el código que los desarrolladores conciben por su cuenta.  

Comparación con ChatGPT 

Microsoft Copilot mejora la productividad dentro de la suite Microsoft 365. También puede funcionar como ChatGPT para un analista de negocio, incorporando documentos, correos electrónicos y hojas de cálculo. ChatGPT puede hacer muchas cosas, pero no se centra en estas herramientas de productividad. 

Tabnine 

Tabnine ayuda a los programadores a codificar más rápido y más fácil. Es una excelente herramienta de codificación alternativa a ChatGPT y un inteligente asistente de codificación autocompletado capaz de leer tu mente, al menos tu mente programadora. Puede llevar mucho tiempo escribir tareas unitarias para ver si tu código funciona bien. Tabnine soluciona este problema sugiriendo pruebas unitarias para tu código que sean relevantes.  

Características principales 

• Puede ajustar el comportamiento de codificación de Tabnine a sus preferencias personalizando el número de sugerencias que muestra y activando o desactivando funciones específicas.  
• Para aceptar cualquier sugerencia de fragmento de código, basta con pulsar Tab o Intro.  
• Puede instalar bibliotecas, comentarios y abrir archivos para perfeccionar y desarrollar los resultados de la finalización. 

Pros 

• Tabnine recuerda cómo codificas y te ofrece sugerencias para mejorarlo, al tiempo que mantiene tu código seguro y protegido. 
• Es compatible con numerosos lenguajes de programación populares, lo que significa que puedes seguir utilizando tus favoritos. 

Contras 

• En ocasiones, las sugerencias de código de Tabnine podían ser incorrectas, lo que requería una corrección manual. 
• Las capacidades pueden verse limitadas en proyectos más complejos.  

Comparación con ChatGPT 

Tabnine ofrece sugerencias de código y completaciones al instante. Los equipos pueden entrenarlo utilizando su propio código para hacerlo más preciso. Herramientas como ChatGPT también pueden ayudar con la codificación, pero no tienen este tipo de formación específica. 

CodeT5 

A medida que se van añadiendo nuevas funciones, los proyectos de desarrollo de software a gran escala pueden volverse tediosos. CodeT5 resuelve este problema actuando como un asistente de código inteligente. Es una buena alternativa a ChatGPT para la codificación. 

Code T5 se basa en una amplia base de datos de código existente y emplea una "arquitectura de codificador-decodificador unificada y preentrenada que tiene en cuenta los identificadores". Este sofisticado diseño le permite procesar y comprender elementos específicos del código, como identificadores de funciones y nombres de variables, mientras codifica la entrada y descodifica la salida. Esto mejora su capacidad de generar código sintácticamente correcto y pertinente.  

Características principales 

• CodeT5 puede resumir el código en términos más sencillos. 
• Puede traducir código de un lenguaje de programación a otro. 
• Realiza una detección precisa de clones y de defectos de código. 

Pros 

• CodeT5 te permite describir las funcionalidades deseadas o problemas complejos en lenguaje natural y lo traduce a código operativo, incluso para tareas intrincadas.  

Contras 

• CodeT5 se encuentra entre las mejores alternativas de codificación ChatGPT, pero es mejor en la generación de código que en la depuración.  
• Las capacidades siguen cambiando, pero todavía tiene más limitaciones que otros asistentes de codificación de IA más consolidados. 

Comparación con ChatGPT 

Code T5 es un modelo hecho para la investigación. Es muy bueno para entender y crear código porque aprende de muchos datos de código. ChatGPT, en cambio, es más generalista. 

Google Gemini (antes conocido como Bard) 

Gemini no es un motor de generación de código avanzado; para los programadores, es más bien un asistente de investigación superpotente. Si alguna vez te quedas atascado en un algoritmo o error complicado, sólo tienes que acudir a Gemini y explicarle el problema. Gemini buscará en Internet ejemplos de código, documentación relevante o debates sobre cuestiones similares.  

Características principales 

• Gemini puede reescribir su código existente para modernizarlo.  
• Puede sugerirle soluciones de codificación alternativas que quizá no había considerado.  
• Puede acceder a la amplia base de datos del motor de búsqueda de Google, una auténtica mina de oro repleta de información.  

Pros 

•  Gemini puede producir código en más de 20 lenguajes de programación y también traducir instrucciones en lenguaje natural a código operativo.  
• Su integración con otros servicios de Google, como Drive y Docs, te permitirá incorporar los resultados de codificación de Gemini sin problemas a tus flujos de trabajo.  

Contras 

• El código generado por Gemini requiere revisión y corrección humanas. 
• Utiliza entradas de chat para entrenar su modelo, lo que plantea problemas de seguridad y privacidad a la hora de compartir código sensible.  

Comparación con ChatGPT 

Google Gemini, como alternativa a ChatGPT para la codificación, destaca tanto en la IA conversacional como en la generación de código. Ofrece capacidades avanzadas con soporte multimodal, lo que lo hace más versátil que la interfaz basada principalmente en texto de ChatGPT. 

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Engineering  Excellence (EngX) comenzó en 2014 para hacer frente a los retos diarios a los que se enfrentan los desarrolladores, equipos y proyectos web y de software. Proporciona a los ingenieros de productos de software, herramientas y servicios para mejorar su productividad en el desarrollo de software. EngX ha demostrado su valor y ahora se sitúa a la vanguardia del sector de la ingeniería, abogando por prácticas de ingeniería de primera categoría. 

EngX Curso de Fundamentos de Ingeniería Prompt pretende ayudar a los ingenieros a utilizar ChatGPT y herramientas similares para aumentar la productividad de los desarrolladores. También se dirige a profesionales técnicos y no técnicos del sector tecnológico. 

El curso te enseñará a utilizar eficazmente los avisos de codificación ChatGPT (una técnica aplicable a herramientas alternativas), los fundamentos de la IA y los usos de LLM, las limitaciones de la IA y sus soluciones, los aspectos esenciales de la ingeniería de avisos, el ajuste de avisos, el formateo de avisos, así como la ética en la ingeniería de avisos.