El fundador de Spring regresa a la primera línea para desarrollar marcos de IA, pero afirma: “Esta es la última generación de marcos que el ser humano ha elegido personalmente”.

Resumen del contenido principal

Rod Johnson, el fundador del framework Spring, ha regresado al frente del desarrollo después de más de 20 años para crear el framework open source Embabel, dedicado a resolver los problemas de “controlabilidad, explicabilidad y auditoría” de los agentes AI empresariales. Plantea una idea impactante: esta podría ser la última generación de frameworks elegidos por humanos; en el futuro, las herramientas AI gradualmente tomarán la decisión sobre qué tecnologías utilizar, eliminando la necesidad de que los desarrolladores elijan y configuren el stack técnico por sí mismos. Además, comparte muchas opiniones contraintuitivas sobre las aplicaciones AI empresariales: se opone a reescribir código en Java para Python simplemente por razones de conveniencia, advierte que los agentes de codificación AI pueden dañar las bibliotecas de código y sugiere utilizar algoritmos de planificación similares a los de los NPC de videojuegos para hacer que estos agentes actúen de manera predecible.

I. El retorno del “padre de Spring”: ¿Por qué crear un framework AI ahora?

Rod Johnson no ha cambiado de campo de repente; siempre fue un joven con múltiples intereses, doctor en música que se dedicó a la programación y que redefinió el desarrollo empresarial en Java con Spring hace 20 años. Su regreso se debe al hecho de que tecnologías como GPT-3/ChatGPT han llevado el AI fuera del laboratorio hacia aplicaciones prácticas, pero las empresas enfrentan muchos problemas al utilizarlo:

• Los ejecutivos abogan por el uso del AI, pero los equipos inician proyectos sin objetivos claros;
• El AI se integra de manera forzada en sistemas existentes, lo que resulta en islas tecnológicas desconectadas del resto del sistema;
• La utilización de herramientas LLM es arbitraria, lo que conduce a resultados impredecibles y difíciles de auditar.

Durante los últimos dos años ha estado trabajando con TensorFlow y se dio cuenta de que las aplicaciones AI empresariales necesitan un “aglutinante” que permita integrar los modelos LLM con sistemas comerciales existentes (como Java) de manera fluida y que controle el comportamiento del AI. Así surgió Embabel.

II. ¡Las empresas no deberían cambiar a Python para el AI! Java es la mejor opción

Muchos jefes de empresa piden que los equipos de Java cambien a Python para desarrollar aplicaciones AI, pero Rod considera que esto es un error:

• Es importante distinguir entre dos cosas: el uso de Python para ciertas tareas como la ciencia de datos (entrenamiento y ajuste de modelos) no es un problema, pero las aplicaciones AI empresariales (que involucran la integración de LLM en sistemas comerciales) no necesitan Python; las llamadas HTTP desde Java son tan sencillas como hacerlo con Python;
• La compatibilidad es crucial: el 90% de los sistemas empresariales están escritos en Java (bases de datos, servicios, bibliotecas de código), por lo que usar Java para desarrollar aplicaciones AI permite una integración directa sin reinventar la rueda;
• El compromiso de Embabel: el núcleo del framework está escrito en Kotlin (más moderno), pero es completamente compatible con los usuarios de Java; puedes escribir código Java y utilizar Embabel sin notar ninguna diferencia.

Por ejemplo, una empresa australiana utilizó Java para automatizar el 95% de las revisiones de formularios y obtuvo excelentes resultados sin cambiar a Python.

III. ¿Es genial que el AI escriba el código? Cuidado: podría desordenar tu biblioteca de código

Rod utiliza el AI para escribir el 95% de su código, pero advierte que no se debe permitir que el AI tome el control total:

• El AI es bueno para crear código temporal (como prototipos de interfaz gráfica), pero al desarrollar código empresarial, puede agregar funciones innecesarias, lo que hace que el código se vuelve complejo y poco eficiente;
• Su consejo: mantén el control sobre la arquitectura y permite que el AI solo escriba los detalles de ejecución; por ejemplo, si el AI codifica un valor de manera incorrecta, corrige diciendo: “¡Deberíamos usar un patrón estratégico!”;
• Un error común en las empresas es que los ejecutivos obligan a los equipos a utilizar el AI sin pensar claramente en sus razones, lo que conduce al fracaso de los proyectos.

IV. La tecnología avanzada de Embabel: usar algoritmos de NPC de videojuegos para hacer que los agentes AI actúen de manera predecible

Otros frameworks AI (como LangChain) dejan que los modelos LLM decidan por sí mismos qué hacer a continuación, lo que resulta en comportamientos impredecibles. Embabel utiliza el algoritmo GOAP (Goal-Oriented Action Planning) de los NPC de videojuegos:

• Planificación como un NPC: si necesitas revisar formularios, GOAP analiza la situación actual y encuentra los pasos necesarios para alcanzar el objetivo (verificar campos obligatorios, verificar formatos, llamar al LLM, etc.); cada paso tiene condiciones claras (por ejemplo, no se puede avanzar si falta un campo obligatorio);
• Predecibilidad y explicabilidad: GOAP utiliza la programación dinámica, pero cada acción tiene una justificación clara; puedes ver por qué el AI eligió ese camino y también obtener registros de auditoría;
• Optimización de costos: se pueden establecer costos para cada acción (por ejemplo, las llamadas al LLM caras); GOAP elige automáticamente el camino más económico.

En comparación con LangChain, los agentes AI de Embabel actúan de manera más predecible, lo que ofrece mayor confianza a las empresas.

V. ¿Los frameworks futuros no necesitarán ser elegidos por humanos? Esta podría ser la última generación de frameworks diseñada por nosotros

La opinión principal de Rod es que los desarrolladores no desaparecerán, pero el poder de elegir frameworks se transferirá a las herramientas AI:

• Los modelos seguirán mejorando y las herramientas seleccionarán automáticamente el framework más adecuado y configurarán el stack técnico;
• ¿Por qué lo dice? Porque ha vivido personalmente el proceso por el que Spring pasó de ser un framework a convertirse en una infraestructura; ahora, las herramientas AI están haciendo algo similar: toman decisiones en lugar de los humanos;
• ¿Pero aún necesitan empresas frameworks como Embabel? Sí, porque requieren controlabilidad y explicabilidad; sin embargo, los desarrolladores ya no tendrán que elegirlos manualmente.

Incluso bromea diciendo: “¿En cinco años, la gente seguirá escribiendo aplicaciones por sí misma? Probablemente no, pero Embabel será al menos la última generación de frameworks elegida por humanos.”

Conclusión

El regreso de Rod Johnson no se trata simplemente de crear un nuevo framework AI; busca reflexionar sobre el valor de los desarrolladores en la era del AI. En el futuro, no serán necesarios largos períodos de escritura de código ni la selección manual de frameworks, pero sí será esencial mantener el control sobre la arquitectura y comprender bien los requisitos del negocio. Sus opiniones no son definitivas, pero como creador de Spring, su análisis merece ser tomado en serio por todas las empresas y desarrolladores. Después de todo, ya cambió la forma en que se desarrollaba Java; esta vez, podría estar cambiando las reglas del juego en el desarrollo AI.