Debate sobre la utilidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño en la arquitectura de software
Los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño prometen mejorar la arquitectura de software, pero surgen dudas sobre su verdadera utilidad y riesgos potenciales.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como ChatGPT y Claude, están en boca de todos y prometen revolucionar la forma en que se desarrolla la arquitectura de software. Sin embargo, aún existe un debate importante sobre cuán útiles son realmente estas herramientas para profesionales del área. Se plantea si estos modelos pueden asistir en la creación de documentación arquitectónica, en la elaboración de architecture decision records y en la comunicación de decisiones, o si, por el contrario, enfrentan riesgos significativos que limitan su utilidad.
Por un lado, algunos expertos consideran que los LLM pueden ser un apoyo valioso, por ejemplo, facilitando tareas como la documentación, aportando ideas para decisiones arquitectónicas o ayudando en la transmisión de conceptos complejos. Sin embargo, otros advierten sobre los peligros asociados, especialmente las llamadas «alucinaciones» o respuestas falsas que estos modelos pueden generar, así como su falta de un entendimiento profundo del contexto real de cada proyecto. Estos errores pueden derivar en decisiones incorrectas o información engañosa, lo que pone en duda la utilidad práctica de los LLM en la arquitectura de software.
Durante un debate reciente, expertos en arquitectura de software, como Eberhard Wolff y Ralf D. Müller, analizaron de forma controvertida las ventajas y limitaciones del uso de estos modelos en el campo. Mientras algunos creen que pueden representar una ayuda concreta para profesionales, otros advierten que su empleo debe ser cauteloso debido a los riesgos de confianza excesiva y la posible pérdida de comprensión profunda del contexto técnico real. La discusión evidencia que, aunque la inteligencia artificial genera expectativas importantes, aún hay dudas sobre si puede sustituir o complementar eficazmente la experiencia y el juicio de los arquitectos de software.