ChatGPT acaba de ganar la capacidad de ejecutar código gracias al lanzamiento de Code Interpreter. Se trata de un plug-in que nutre al popular chatbot con funciones avanzadas relacionadas a la ciencia de datos .

En marzo de este año, la compañía liderada por Sam Altman abrió por primera vez el acceso para que complementos de aplicaciones de software desarrollados por terceros operaran sobre el sistema de ChatGPT. Pero Code Interpreter es un plug-in creado de manera interna por la empresa que ahora se convierte en uno de dominio público a través de un modelo de suscripción.

¿Qué es, cómo activarlo y para qué sirve Code Interpreter de ChatGPT?
OpenAI define Code Interpreter como un complemento en fase beta. Permite que ChatGPT ejecute código con acceso opcional a los archivos que el usuario decida subir. La herramienta es capaz de escribir código en Python y trabajar con archivos de hasta 500 MB. Es un útil recurso para la visualización, el análisis y la manipulación de datos.

Con Code Interpreter los usuarios pueden cargar documentos e introducir prompts para que el sistema depure información, extraiga datos (incluso sin procesar) y entregue como resultado gráficos estructurados como mapas, archivos HTML interactivos o gráficos. También puede convertir imágenes en texto, obtener paletas de color de una imagen, realizar operaciones matemáticas (tanto cuantitativas como cualitativas) o convertir un GIF en un video de mayor duración.

Para hacer uso de este nuevo plug-in es requisito ser suscriptor de ChatGPT Plus. Para activarlo basta con iniciar sesión y dar clic sobre el nombre de usuario. Desde el menú, acceder a la sección de Configuración y elegir la opción “Funciones beta”. Dentro del listado, ubicar el complemento “Code Interpreter” y actívalo.

La IA gana habilidades cada vez más humanas
El nuevo complemento de ChatGPT se ubica como una solución eficiente y avanzada para facilitar el trabajo de los analistas de datos. No obstante, genera dudas sobre la posibilidad evidente de desplazar a estos científicos en el futuro. “Cualquiera puede ser un analista de datos ahora”, refirió Linas Beliūnas, gerente general de Flutterwave en Lituania, en una reseña sobre el complemento publicada en LinkedIn.

Los temores sobre la sustitución de los humanos en ciertas actividades están lejos de ser exclusivos alrededor de ChatGPT. En abril, Google anunció anunció una actualización para Bard AI que lo hizo capaz de crear, superar y comprender códigos de programación. “Estamos lanzando estas capacidades en más de 20 lenguajes, incluidos C++, Go, Java, Javascript, Python y Typescript”, explicó Paige Bailey, gerente de productos de Google Research.

Un reporte firmado por OpenAI tras el lanzamiento de GPT-4, indicaba que traductores, matemáticos, programadores, escritores y autores, diseñadores de interfaces web y digitales, reporteros y periodistas, así como profesionales contables y auditores están más expuestos a que sus tareas puedan ser realizadas con una eficiencia significativamente mejor con ayuda de una IA como GPT. Operadores de maquinaría agrícola, atletas, cocineros, albañiles, mecánicos o instaladores de líneas eléctricas, están más alejados de ese escenario.

Sin embargo, la empresa explicó que “aunque la capacidad técnica de las GPT para hacer más eficiente el trabajo humano parece evidente, es importante reconocer que los factores sociales, económicos, normativos y de otro tipo pueden influir en los resultados reales de la productividad laboral”, afirma la empresa.

El discurso de OpenAI, por tanto, pinta a los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial como herramientas que optimizan el trabajo humano, antes que figurar como un sustituto completo del mismo. Cuando menos en teoría.