Desde que empecé en el mundo del desarrollo y el análisis de datos, siempre he estado atento a los cambios tecnológicos. He aprendido lenguajes de programación, adoptado nuevas herramientas y ajustado mi manera de trabajar con cada avance que ha ido apareciendo. Pero lo que estamos viviendo con la inteligencia artificial no es solo una evolución más. Es un cambio de paradigma que, sinceramente, me ha hecho replantearme muchas cosas sobre mi rol como desarrollador.
Hace unos años atrás, cuando necesitaba escribir una función compleja o depurar un error, dependía únicamente de mi conocimiento, mi experiencia y, por supuesto, de mi capacidad para buscar en Stack Overflow. Hoy, herramientas como GitHub Copilot o ChatGPT pueden generar código en segundos, sugerir mejoras y hasta detectar errores antes de que siquiera los ejecute.
Al principio, admito que me sentí un poco escéptico. ¿De verdad una IA podía escribir código de calidad? ¿No iba a quitarme parte del trabajo? Pero cuando empecé a incorporarla en mi día a día, me di cuenta de que no se trataba de una amenaza, sino de una oportunidad.
De escribir código a diseñar soluciones
Una de las cosas que más me ha cambiado la IA es la manera en la que abordo un problema. Antes, cuando tenía que desarrollar una funcionalidad, mi primer impulso era empezar a “picar” código de inmediato. Me enfocaba en la implementación línea por línea, optimizando cada fragmento de código sobre la marcha. Pero ahora, mi enfoque ha cambiado por completo.
En lugar de centrarme en escribir código desde el principio, pienso primero en la arquitectura, la estrategia y en cómo estructurar la solución de la mejor manera posible.
Esto no significa que haya dejado de programar, sino que ahora veo el desarrollo desde una perspectiva más amplia. La IA me ha liberado de muchas tareas repetitivas y mecánicas, permitiéndome enfocarme en lo que realmente agrega valor. Pero hay algo importante: la IA todavía no entiende el contexto del negocio, las necesidades específicas del usuario ni las prioridades estratégicas de un proyecto.
Ese sigue siendo mi trabajo, y es precisamente donde mi experiencia cobra más importancia que nunca.
He notado que ahora paso menos tiempo escribiendo líneas de código y más tiempo en aspectos clave del desarrollo, como:
- Diseñando arquitecturas escalables y eficientes. Antes de siquiera pensar en escribir código, analizo cómo estructurar la solución para que sea robusta, mantenible y preparada para el crecimiento. Esto implica elegir la arquitectura adecuada, definir los componentes del sistema y prever posibles cuellos de botella.
- Tomando decisiones estratégicas sobre qué tecnologías usar. Con tantas opciones disponibles (frameworks, bases de datos, lenguajes, herramientas de IA), elegir la tecnología correcta es una parte fundamental del desarrollo. Ahora, en lugar de simplemente usar lo que conozco, evalúo cuál es la mejor opción para el problema que estoy resolviendo, pensando en rendimiento, escalabilidad y facilidad de mantenimiento.
- Validando, ajustando y optimizando el código generado por IA. Aunque la IA puede generar código funcional en segundos, esto no significa que sea el código más eficiente o seguro. Mi rol ha evolucionado hacia una especie de “curador” del código: reviso cada sugerencia, ajusto lo necesario y optimizo las partes que pueden mejorarse en términos de rendimiento y legibilidad.
- Enfocándome en la lógica de negocio y menos en los detalles de implementación. Antes, podía pasar horas ajustando pequeños detalles de código. Ahora, me centro más en asegurarme de que la solución resuelva realmente el problema del negocio, se integre bien con otros sistemas y ofrezca valor tangible a los usuarios.
En otras palabras, siento que estoy evolucionando de programador a arquitecto de software y estratega tecnológico. La IA no ha reemplazado mi trabajo, pero sí ha cambiado mi rol y mi manera de pensar. Ahora tengo más tiempo para diseñar soluciones de calidad y tomar decisiones estratégicas, en lugar de estar atrapado en tareas repetitivas.
Este cambio me ha hecho ver el desarrollo con otros ojos: ya no se trata solo de escribir código, sino de diseñar sistemas inteligentes y sostenibles a largo plazo. Y eso, sin duda, es una transformación que me entusiasma.
Pensamiento crítico y supervisión
Algo que he aprendido usando IA en mi flujo de trabajo es que no siempre acierta. A veces genera código que parece correcto, pero cuando lo ejecuto, descubro que no funciona como esperaba. Otras veces, el código es funcional pero no es la solución más eficiente o segura. En otras palabras, la IA tiene limitaciones: puede escribir líneas de código, pero no tiene la capacidad de entender el contexto completo de una solución ni los requerimientos específicos de cada proyecto.
Esto me ha hecho valorar aún más el pensamiento crítico. Ahora no solo escribo código, sino que también me dedico a revisar y validar el código que la IA sugiere. Este enfoque me ha convertido en un revisor más exigente, lo cual es un cambio interesante, porque en cierta forma, me siento más como un “curador de código” que como un programador tradicional. No es suficiente con generar código que funcione; ahora me preocupo más por cómo funciona, por qué lo hace y si se adapta bien al resto de la solución que estoy construyendo.
Algunas veces, incluso me doy cuenta de que la IA me sugiere soluciones que yo no había considerado. Esto puede ser bastante revelador, porque me obliga a salir de mi zona de confort y a reflexionar sobre mi enfoque original. En esos momentos, me sirve como una especie de “compañero de equipo virtual”, que me desafía a ver el problema desde otra perspectiva. Es como tener una fuente constante de ideas frescas, pero que requiere que yo tome la decisión final sobre su viabilidad.
Lo interesante es que este proceso de validación constante me ha ayudado a mejorar mis habilidades como programador. Al analizar qué está haciendo bien la IA y qué podría mejorar, he aprendido nuevas formas de escribir código más eficiente, he identificado patrones que antes no había considerado y, sobre todo, he comprendido más a fondo las mejores prácticas que deben guiar cualquier solución de software. Ahora, más que nunca, estoy convencido de que el valor de un programador sigue radicando en su capacidad de tomar decisiones informadas, validar las ideas y entender el panorama global, aunque la IA sea una herramienta increíblemente poderosa.
Herramientas de IA más usadas
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Nuevas skills en mi camino
A medida que integro la IA en mi flujo de trabajo, he notado cómo ha transformado las habilidades que estoy desarrollando. Más allá de escribir código, ahora me enfoco en aprender nuevas capacidades que me permiten aprovechar al máximo las herramientas de IA. En esta sección, quiero compartir las habilidades clave que estoy cultivando y cómo me están ayudando a crecer como profesional.
Fundamentos sólidos en desarrollo y computación
Aunque la IA genera código rápidamente, es crucial tener una comprensión básica de cómo funcionan las cosas por debajo. Por ejemplo, cuando la IA me sugiere una forma de manejar un formulario de entrada de datos, necesito saber si ese enfoque será eficiente a largo plazo. En una ocasión, la IA generó una forma sencilla de ordenar una lista, pero al entender los principios de eficiencia, supe que había una forma más rápida de hacerlo, lo que mejoró el rendimiento de la aplicación.
Pensamiento crítico y capacidad de validación
La IA puede ser muy buena generando código, pero no siempre da en el clavo. Por ejemplo, cuando usé la IA para crear un script que revisara la validez de los correos electrónicos ingresados en un formulario, la solución que propuso estaba bien, pero no cubría todos los casos (como direcciones con caracteres especiales). Gracias a mi juicio, pude ajustar el código para asegurarme de que no hubiera errores en las validaciones.
Conocimientos de IA y machine learning
Aunque no soy un experto en IA, he aprendido a comprender cómo se generan y entrenan los modelos. Por ejemplo, la IA puede ayudarme a crear una función para analizar datos y generar gráficos automáticamente, pero sé que no siempre los resultados serán precisos. En un proyecto reciente, la IA generó un gráfico de barras para representar las ventas, pero la escala no era la correcta. Al entender cómo la IA interpreta los datos, pude ajustar los parámetros para que los resultados fueran más relevantes.
Automatización y DevOps
La IA puede ayudar a automatizar muchas tareas repetitivas que antes hacía manualmente. Un ejemplo sencillo es cuando automatizo el proceso de revisión de código. Antes, revisaba línea por línea, pero ahora utilizo herramientas de IA que me sugieren cambios y optimizaciones. Lo que hace la IA es identificar posibles errores o mejoras en el código, y yo soy el encargado de validar esas sugerencias y adaptarlas a las necesidades específicas del proyecto. Además, he comenzado a integrar IA en herramientas como Jenkins o GitHub Actions para que el proceso de pruebas y despliegue sea más eficiente.
Colaboración con IA
Más que ver la IA como una amenaza, la he aprendido a ver como una herramienta para mejorar mi trabajo. Por ejemplo, cuando estoy escribiendo documentación técnica, la IA puede generar ejemplos de código o resúmenes rápidos para explicaciones complejas. Sin embargo, soy yo quien debe asegurarse de que esos ejemplos sean claros y útiles para el lector. La IA agiliza el proceso, pero la dirección y el propósito de la documentación siguen siendo parte de mi trabajo.
¿Nos va a reemplazar la IA?
Esta es la gran pregunta que muchos desarrolladores nos hacemos. Antes tenía mis dudas, pero después de usarla en mi día a día, tengo claro que la IA no va a reemplazarnos, pero sí cambiará nuestra profesión.
Si solo nos limitamos a escribir código sin entender realmente lo que estamos haciendo, podríamos quedarnos atrás. Pero si sabemos adaptarnos, aprovechar la IA como una aliada y desarrollar nuevas habilidades, vamos a seguir siendo piezas clave en la industria del software.
De hecho, creo que la IA está creando más oportunidades que riesgos. Nos permite centrarnos en lo que realmente importa: resolver problemas, diseñar soluciones y construir software de mejor calidad en menos tiempo.
Por ejemplo, la IA puede hacerse cargo de tareas repetitivas como la revisión de código, la generación de pruebas automáticas o incluso la optimización de algoritmos. Esto nos libera para poder enfocarnos en aspectos más estratégicos, como la arquitectura del sistema, la experiencia del usuario o la innovación de nuevas funcionalidades. Ya no tenemos que perdernos en los detalles pequeños y tediosos; ahora podemos dirigir nuestra energía hacia lo que realmente aporta valor al negocio y al usuario final.
Además, la colaboración con IA fomenta una forma más ágil de trabajar. En lugar de ver la IA como una herramienta autónoma, la podemos ver como un compañero de equipo que nos ayuda a encontrar soluciones de manera más rápida y eficiente. Con el tiempo, la IA aprenderá más sobre nuestras preferencias, estilos de trabajo y las mejores prácticas, lo que nos permitirá optimizar aún más nuestro proceso de desarrollo.
Al final, la clave está en la adaptabilidad. Si somos capaces de incorporar la IA en nuestros flujos de trabajo, no solo seguiremos siendo relevantes, sino que también seremos más efectivos. Aquellos que aprendan a usar la IA como una extensión de sus habilidades tendrán una ventaja competitiva, mientras que los que no lo hagan podrían quedarse atrás. En lugar de temer a la IA, debemos aprender a integrarla de forma que complemente y potencie lo que ya hacemos bien.
Reflexión final: el programador del futuro
Amazon también tiene su IA: Claude 2 de Anthropic
Anthropic, un laboratorio dedicado a la investigación y seguridad en IA que se enfoca en crear sistemas de IA confiables.
Después de un tiempo usando IA en mi día a día, he llegado a la conclusión de que ser programador ya no significa solo escribir código. Ahora, nuestro verdadero valor está en la capacidad de pensar estratégicamente, entender los problemas a nivel profundo y usar la IA de manera inteligente para mejorar nuestro trabajo. Ya no se trata de memorizar sintaxis o escribir cada línea desde cero, sino de saber cómo conectar ideas, estructurar soluciones y validar el trabajo de la IA.
La IA está transformando la programación, pero no la está reemplazando. En lugar de pasar horas buscando la manera perfecta de resolver un problema en código, ahora mi tiempo se dedica a asegurarme de que las soluciones propuestas sean las correctas, escalables y alineadas con las necesidades del proyecto. Esto no significa que el trabajo de programar haya desaparecido, sino que está evolucionando hacia una fase más estratégica, donde la creatividad y el análisis son claves.
Personalmente, me emociona mucho esta nueva era del desarrollo. No siento que la IA me quite el trabajo; más bien, me ha permitido ser más eficiente y aprender nuevas cosas. Sigo programando, pero con un enfoque diferente, más estratégico y centrado en la resolución de problemas. La IA me ha dado la libertad de encontrar áreas que antes no había considerado, como la optimización de sistemas, la integración de nuevas tecnologías y la mejora continua del software.
Ahora bien, como cualquier herramienta poderosa, la IA tiene su lado “curioso”. De vez en cuando, como todos sabemos, sugiere soluciones bastante inusuales. A veces me siento como el programador de la película “Matrix”, con la diferencia de que, en lugar de cadenas de código flotando, lo que aparece en mi pantalla son los misteriosos errores de la IA tratando de adivinar lo que quiero hacer. Pero, como buen programador, siempre me preparo un buen café, ajusto el código y lo llevo de vuelta al camino correcto. ¡Y eso es lo que lo hace divertido!
CONSENSUS para trabajos de investigación
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