GPT-4.5, al igual que sus predecesores, enfrenta varios desafíos en las tareas de ingeniería de software de contribuyentes individuales (IC SWE). Estos desafíos son cruciales ya que afectan la capacidad del modelo para realizar tareas de ingeniería de software de manera efectiva, que son cada vez más importantes en la industria tecnológica.
Desafíos en las tareas de IC SWE
1. Calidad y confiabilidad del código:
- Bugs e ineficiencias: GPT-4.5, aunque capaz de generar código, pueden producir código con errores o ineficiencias. Esto requiere la supervisión humana para depurar y ajustar el código generado, especialmente en las bases de código complejas [3].
- Comprensión contextual limitada: el modelo podría tener dificultades para comprender completamente el contexto de la base de código o los requisitos específicos de una tarea, lo que lleva a soluciones menos óptimas.
2. Complejidad de las tareas:
- Desafíos algorítmicos: GPT-4.5 puede enfrentar dificultades con tareas más algorítmicamente complejas, similares a sus predecesores. Por ejemplo, las tareas que requieren intrincadas resolución de problemas o técnicas algorítmicas específicas podrían ser desafiantes [2].
- Integración con bases de código existentes: el modelo necesita integrar efectivamente un nuevo código en los sistemas existentes sin interrumpir la funcionalidad, lo que puede ser complejo y requerir una comprensión profunda de la arquitectura del software.
3. Autonomía y adaptabilidad:
- Adaptación a nuevos entornos: si bien GPT-4.5 puede funcionar bien en entornos controlados, puede tener dificultades para adaptarse a entornos nuevos o dinámicos sin capacitación o andamio adicionales [1].
- Falta de juicio humano: en algunos casos, el juicio humano es crucial para tomar decisiones sobre la calidad del código, la arquitectura o las mejores prácticas, áreas donde los modelos de IA actualmente se quedan cortos.
4. Seguridad:
- Identificación y explotación de vulnerabilidad: aunque GPT-4.5 no avanza significativamente las capacidades de explotación de vulnerabilidad, todavía requiere una gestión cuidadosa para evitar el uso indebido en los contextos de seguridad cibernética [1].
- Jerarquía de instrucciones e instrucciones de seguridad: el modelo debe adherirse a las instrucciones de seguridad y priorizar los mensajes del sistema sobre las entradas del usuario para evitar el mal uso o el comportamiento no deseado [1].
5. Impactos económicos y sociales:
-Preocupaciones de desplazamiento laboral: el mayor uso de la automatización en la ingeniería de software podría conducir a una disminución de la demanda de puestos de nivel de entrada, lo que requiere un cambio en la educación y la capacitación para centrarse en las habilidades de nivel superior [3].
abordar estos desafíos
Para superar estos desafíos, OpenAI y otros desarrolladores se centran en mejorar la robustez, seguridad y rendimiento del modelo. Esto incluye:
- Datos de capacitación mejorados: expandir y diversificar datos de capacitación para cubrir más escenarios y mejorar la adaptabilidad del modelo.
- Medidas de seguridad: implementación de protocolos de seguridad sólidos para evitar el mal uso y garantizar el cumplimiento de los estándares éticos.
- Supervisión humana y colaboración: alentar la colaboración entre ingenieros humanos y modelos de IA para aprovechar las fortalezas de ambos, asegurando el desarrollo de software de alta calidad y confiable.
Al abordar estos desafíos, los modelos GPT-4.5 y futuros pueden convertirse en herramientas más efectivas en la industria de la ingeniería de software.
Citas:
[1] https://cdn.openai.com/gpt-4-5-system-card.pdf
[2] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/133t312/gpt4_limitations_share_your_experience_of_the_ai//
[3] https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2023/04/10/gpt-4-and-beyond-the-promise-and-challenges-for-software-ingineering/
[4] https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-is-here-heres-dow-mood-this-model-is
[5] https://www.infoq.com/news/2025/02/openai-new-gpts/
[6] https://www.cnbc.com/2025/02/27/openai-launching-gpt-4point5-general-purpose-large-language-model.html
[7] https://www.marketingaiinstitute.com/blog/the-ai-show-episode-137
[8] https://www.robertodiasduarte.com.br/en/openai-enfrenta-desafios-e-sucessos-emnova-fase-de-mudancas/