El proyecto FFmpeg es para muchos absolutamente desconocido, pero sus prestaciones a la hora de codificar y descodificar audio y vídeo son sencillamente prodigiosas. Tanto es así que lo usan todas las grandes tecnológicas, desde YouTube hasta Netflix o Spotify.

Ensamblador. Lo curioso es que estos días alguien ha descubierto algo sorprendente: FFmpeg puede ir hasta 94 veces más rápido, y todo gracias al uso de ensamblador, un lenguaje de programación de bajo nivel que permite acceder a los recursos del PC de forma mucho más directa en comparación a como lo hacen los lenguajes de alto nivel y los compiladores que generan código ejecutable. En DeepMind lo usaron no hace mucho para crear un algoritmo de ordenación revolucionario, y es también la base de la programación de la Voyager 1.

Vamos a probar. Un grupo de desarrolladores que contribuyen al proyecto quisieron hacer una prueba implementando ciertas funciones usando el conjunto de instrucciones AVX-512. La ventaja de estas instrucciones es que permiten procesar cadenas de datos más grandes en paralelo usando registros de 512 bits, algo que es muy útil para todo tipo de tareas, pero especialmente para procesar audio y vídeo.

Hasta 94 veces más rápido. Las pruebas de rendimiento demostraron que las funciones escritas en ensamblador con el conjunto de instrucciones AVX-512 se ejecutaban considerablemente más rápido que implementaciones tradicionales escritas en el lenguaje de programación C o conjuntos de instrucciones como AVX2 (Advanced Vector Extensions, en este caso manejando 256 bits),  y las viejas SSE3 (Streaming SIMD Extension 3) de 2004. En algunos casos el código nuevo llegó a correr 94 veces más rápido que el de sus otras versiones.

Será difícil aprovechar estas mejoras. Lamentablemente, estas mejoras difícilmente llegarán a ser aprovechadas masivamente. Intel desactivó AVX-512 en sus chips porque los núcleos de alta eficiencia no las soportan, aunque hay formas de aprovecharlas desactivando esos núcleos E.

Sí están soportadas por los chips de AMD, pero el verdadero problema está en otro lado: la complejidad de dichas optimizaciones está reservada a aplicaciones muy específicas. Puede no obstante que las Big Tech hayan tomado nota y aprovechen dichas ventajas para procesar audio y vídeo en sus centros de datos.

Un lenguaje arcano pero prodigioso. Lo cierto es que el lenguaje ensamblador no es especialmente popular, y con razón. Es un lenguaje muy complejo, diferente para cada máquina/arquitectura, y es fácil cometer errores. Los lenguajes de alto nivel, los compiladores y los entornos de programación han hecho mucho más accesible estas tareas, pero lógicamente lo han hecho a costa de posibles ineficiencias. Lo que ha pasado con FFmpeg lo demuestra: hay proyectos que probablemente ganarían notables prestaciones de aprovechar la potencia del código ensamblador, y lo hacen porque como bien indican en el subreddit r/asm, con ensamblador cada byte cuenta.

En Xataka | El legendario lenguaje de programación COBOL acaba de cumplir 60 años, y es probable que cumpla otros 60 más

Estamos presenciando en directo cómo algunas de las compañías más grandes del planeta invierten miles de millones de dólares en inteligencia artificial (IA). Se trata de una disciplina cuyos avances prometen integrarse en todo tipo de sectores: desde el transporte hasta la educación y la medicina. Y claro, las oportunidades de negocio son enormes.

Pero para mantenerse a la vanguardia se está asumiendo un coste que trasciende lo económico. Los centros de datos sobre los que se entrenan y ejecutan los modelos de lenguaje de IA consumen grandes cantidades de energía y, dependiendo de su sistema de refrigeración, necesitan mucha agua. Además, generan bastantes residuos electrónicos.

La IA y los residuos electrónicos

Un estudio reciente elaborado por destacados investigadores sugiere que el total de residuos electrónicos asociados a la IA podría situarse entre 1,2 millones y 5 millones de toneladas para 2030. El documento advierte sobre la presente tendencia, y anima a los diferentes actores de esta industria a gestionar los desechos de manera proactiva.

Los datos del Monitor Mundial de Residuos Electrónicos de las Naciones Unidas señalan cómo la cantidad de residuos electrónicos están aumentando cinco veces más rápido que las tareas de reciclaje registradas. En 2019 se generaron alrededor de 53,6 millones de toneladas mientras que para 2022 la cifra había crecido hasta los 62 millones de toneladas.

Podemos ver este escenario desde varias perspectivas, pero podemos enfocarnos en la que mencionábamos al principio del artículo: la inversión. El gasto en IA se multiplicó ocho entre 2022 y 2023, superando los 25.000 millones de dólares. Mucho de este dinero se ha destinado, precisamente, a construir y equipar centros de datos de IA.

Un punto clave de este tipo de infraestructura es que el recambio de los componentes no solo está limitado por su vida útil, sino por su rendimiento. Muchas compañías están interesadas en incorporar las últimas GPU de NVIDIA y otros fabricantes para que sus centros de datos tengan mayor capacidad de cálculo, incluso cuando las anteriores todavía funcionan.

El hecho de sustituir componentes de manera anticipada no es algo nuevo en el mundo empresarial. Desde hace tiempo que muchas veces en la industria se prefiere destruir discos duros todavía funcionales antes que reciclarlos por temor a que ciertos datos privados puedan caer en manos equivocadas, aunque hay iniciativas que buscan evitar estas prácticas.

La propuesta de los investigadores tiene que ver con reutilizar los componentes que son sustituidos. Entienden que no serán aptos para las tareas más exigentes, pero los imaginan impulsando centros de datos que soporten tareas menos pesadas, como alojamiento de sitios web y copias de seguridad. También proponen donarlos a centros educativos.

Imágenes | Xataka con Bing Image Creator | Meta AI

En Xataka |  01.AI es el nuevo gigante de la IA en China que compite con lo mejor de OpenAI. Su problema es precisamente China

El sector de la tecnología está en permanente cambio y es muy sensible a los cambios en materia laboral, como el retroceso del teletrabajo y las nuevas exigencias técnicas de la IA. El informe Tech Career Report 2024 elaborado por la plataforma laboral Manfred, vuelve a tomarle el pulso al sector tecnológico con datos sobre los lenguajes de programación más demandados, los roles profesionales en auge o los cambios en la jornada laboral de uno de los sectores más proclive al teletrabajo.

Los lenguajes de programación más estudiados. Elegir un lenguaje de programación adecuado marca la diferencia en el recorrido profesional y en los años de experiencia acreditables. El problema es que, si existe una gran masa de empleados con los mismos conocimientos, la competencia por las vacantes también se incrementa. Según el último informe de Manfred la demanda de ciertos lenguajes de programación sigue una tendencia continuista con respecto a 2023.

En Backend, Python se posiciona como el lenguaje de programación más popular entre los programadores, con un 22,29% de profesionales que lo dominan, aunque más del 50% no puede acreditar más de cinco años de experiencia. Le sigue Java con un 21,39% y una experiencia media de menos de 10 años. En FrontEnd, React se ha convertido en el lenguaje más habitual, con un 21,48% de los profesionales y con la mayoría de profesionales ofreciendo menos de cinco años de experiencia.

En el vértice opuesto se encuentran los profesionales con muy poca competencia que dominan Perl que representa solo el 0,21% y una exigencia de más de 10 años de experiencia. Eso crea un entorno de escasez de talento en áreas de mantenimiento en las infraestructuras que usan ese lenguaje.

Los lenguajes más utilizados. Existe una disonancia entre los lenguajes que dominan los programadores y los más demandados por las empresas. Esa variación se contextualiza en que los lenguajes más extendidos en la actualidad, llevan décadas de desarrollo de proyectos, por lo que la tendencia es a que los lenguajes elegidos por los profesionales vayan sustituyendo a los establecidos. Testimonio de ello es Javascript, que se sitúa como el lenguaje más utilizado (20,7%) seguido por HTML (15,6%) y CSS (14,9%). Java y Python, que destacaban por ser los preferidos por los profesionales, se sitúan en cuarta y quinta posición con el 13,3% y 12,6%, respectivamente.

En cuanto a Frameworks y librerías, React sí se alinea con la realidad de los programadores situándose en cabeza con el 11,8%, seguido por Angular 2+ (5%). Del mismo modo, MySQL (11,5%) se mantiene en cabeza el dominio de las bases de datos, seguido de GIT (10,7%) y NODEJS (9,9%).

Roles profesionales en auge y salarios en caída. Los roles más habituales entre la base de la comunidad que desarrolladores de Manfred continúan siendo los relacionados con Backend (29,2%), Frontend (22,8%) y Full-Stack (22,2%).

Salario por tipo de rol con más de 10 años de experiencia. Fuente: Tech Career Report 2024. Manfred

El desempeño mayoritario de esos roles de base hace que la media salarial continúe la tendencia bajista que el estudio viene mostrando desde el final de la pandemia. En 2021, la media salarial de las ofertas de empleo del sector registrada en la plataforma era de 50.493 euros al año. En 2022, bajó hasta los 46.411 euros anuales, continuando su descenso a los 43.009 euros anuales de 2023. En 2024, la media salarial se establece en 40.731 euros al año.

Los autores del estudio destacan que esta media salarial varía en función de la experiencia. Con menos de 2 años de experiencia, el salario se establece en una banda de entre 20.000 y 30.000 euros anuales. En la banda de entre cinco y diez años, sube de 40.000 a 50.000 euros anuales, mientras que los profesionales con más de años de experiencias, que tienden a ocupar perfiles de coordinación o liderazgo de proyectos (Product Manager, Tech Lead, Engineering Management, etc.) tienden a ocupar la banda salarial por encima de los 60.000 euros anuales.

Lo que ofrecen los empleados y lo que piden las empresas. El estudio de Manfred pone sobre el desajuste entre las habilidades blandas que piden las empresas en sus ofertas de empleo y las que los profesionales creen que realmente son relevantes para su trabajo. Este desajuste genera tensiones en el entorno laboral, donde las expectativas en las habilidades no siempre se alinean con la experiencia técnica de los desarrolladores.

El mayor exponente de esta disonancia es el trabajo en equipo, demandado por el 59% de las ofertas de empleo, pero que solo el 32,2% de los profesionales considera importante. Le sigue la proactividad, con una demanda del 41,8% por parte de las empresas y que solo el 18,9% de los empleados considera relevante para su puesto. Capacidad de autogestión es otra de las habilidades denostadas por los candidatos, pero muy valorada por las empresas.

En cambio, hay otras habilidades, como el aprendizaje continuo a las que las empresas no parecen dar mucha importancia (37,5%), pero que los programadores creen que resulta imprescindible para su carrera (43,9%).

Crece el trabajo presencial, domina el remoto. El sector tecnológico sigue tirando del carro del teletrabajo, pero no se puede obviar un incremento en las ofertas de empleo que requieren algún tipo de presencialidad. Aunque los autores del estudio indican que en su mayor parte se catalogan como opciones de trabajo híbrido, las ofertas de empleo con presencialidad se han incrementado en un 30% en el último año.

Modelos de jornada laboral predominantes. Fuente: Tech Career Report 2024. Manfred

El tipo de jornada predominante continúa siendo el teletrabajo, con un 81,8% de los profesionales ofreciéndose para estos puestos, mientras que el 65,7% de las empresas lanzan ofertas de empleo 100% en remoto.

El modelo híbrido ha ganado en popularidad entre las empresas, pero solo un 16% de los empleados está dispuesto a aceptar una oferta de este tipo. Un 7,9% de las empresas han publicado vacantes que solo permiten el trabajo presencial, con solo un 2,1% de los empleados dispuestos a aceptar ese tipo de jornada.

En Xataka | Los consejos de un programador autodidacta para aprender rápido: evitar Google y los tutoriales de YouTube

Imagen | Unsplash (Sigmund)