Perplexity AI para programar

Mediante soluciones como Perplexity AI, la inteligencia artificial se ha introducido en todos los sectores productivos, pero programar y el desarrollo de software constituye el ámbito donde dicho impacto se manifiesta con mayor intensidad. De las herramientas que están transformando las formas en las que programadores obtienen el acceso a la información, como prueban soluciones, como optimizan su flujo de trabajo, Perplexity.ai es una de las que va tomando cuerpo como una solución interesante, incluso por ser un motor de búsqueda inteligente como otros, por su lógica de conversación, por sus capacidades de síntesis, por su interfase de datos actualizados en entornos de programación se destaca por ser sorprendentemente eficaz.

Hemos realizado un profundo análisis de la forma en que se comporta Perplexity frente herramientas más tradicionales o especializadas y su comportamiento en tareas de codificación, depuración, aprendizaje de lenguajes de programación. La conclusión general a la que he llegado es que, si bien no será capaz de reemplazar un IDE o asistente como GitHub Copilot, sí se convierte en un recurso más que valioso, sobre todo en procesos de consulta técnica, documentación, o exploración de alternativas.

¿Cómo ayuda Perplexity AI en el proceso de programación?

Al contrario que los motores de búsqueda tradicionales, tipo Google, Perplexity AI no produce una mera lista de enlaces sino que es capaz de otorgar respuestas directas, coherentes y fundamentadas, obteniendo la información de diferentes fuentes validadas. Para un programador ahorrar tiempo es muy relevante. Por ejemplo, supongamos que tenemos que aplicar un patrón de diseño Singleton en Python. En este caso, Perplexity no solamente nos dará la definición del patrón diseño sino que puede proporcionarte el código a utilizar, proporcionando también una breve explicación de su comportamiento y ofreciendo referencias sobre fuentes técnicas fiables.

Una de las características más útiles que presenta es la de poder entender consultas técnicas complejas, incluso lidiando con ambigüedades de procesamiento del lenguaje natural, devolviendo una respuesta bien estructurada y argumentada. Supongamos que le hacemos la consulta “¿Cómo optimizar una consulta SQL con múltiples JOINs en PostgreSQL?”, ya que él puede operar sobre una explicación que hable de índices, planes de ejecución y variantes de la propia consulta como subconsultas, referenciada con enlaces a la propia documentación oficial o bien de artículos técnicos.

Al mismo tiempo, Perplexity está continuamente actualizado, lo cual resulta ser una enorme ventaja, ya que se vuelve aún más necesaria una herramienta que pueda ayudar con tecnologías en evolución rápida. Si bien muchas respuestas de foros como Stack Overflow pueden llegar rápidamente a quedar obsoletas, Perplexity.ai puede ofrecer información más real, incluyendo cambios en versiones de frameworks de desarrollo, nuevas bibliotecas, mejores prácticas u otros temas igualmente importantes.

¿Puede reemplazar Perplexity AI a otros asistentes de codificación como GitHub Copilot?

La breve respuesta sería que no. Perplexity AI y GitHub Copilot tienen enfoques complementarios para resolver un problema, aunque se trata de enfoques diferentes. Copilot, que se basa en modelos como Codex (de OpenAI), está diseñado para sugerirte líneas de código directamente en tu entorno de desarrollo. Es una especie de autocompletado inteligente, que aprende del contexto de tu archivo actual y te proporciona trozos de código que estarás dispuesto a aceptar o modificar.

Perplexity, en cambio, funciona más como un asistente de consulta y un documento dinámico. Cuando busques nuevas tecnologías, entiendas por qué una librería devuelve un error específico o busques alternativas para implementar cierta funcionalidad, Perplexity es la herramienta ideal. Para ello, no se integra en un editor de código -como puede ser VS Code – y no «predice» tu línea de código en el mismo sentido que lo hace Copilot.

Lo interesante es que se pueden usar juntos. Un flujo de trabajo ideal podría unir la generación de ideas y documentación con Perplexity y la escritura predictiva con Copilot; mientras uno explica por qué puede ser que la arquitectura REST no sea la mejor para tu caso, el otro te dice cómo implementar una API alternativa en Graphql sin mayor dificultad.

Fuentes informativas

• Portal web oficial de Perplexity: https://www.perplexity.ai

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