Puede que este sea el mejor momento para aprender desarrollo de software

• Con la aparición de los agentes de código con IA, parece que el rol del desarrollador podría desaparecer, pero en realidad se plantea que este es un gran momento para aprender desarrollo
• Un desarrollador no es simplemente alguien que escribe código, sino alguien que descubre la esencia del problema y armoniza la realidad con los requisitos
• La IA puede generar rápidamente código que parece funcionar, pero muchas veces en realidad resuelve el problema equivocado o crea una ilusión
• Los desarrolladores que aprenden las bases y saben usar bien la IA terminarán teniendo aún más productividad e influencia
• Como el cambio es inevitable, la importancia de los expertos humanos que saben aprovechar la IA crecerá todavía más

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What do you do while awaiting the agents writing your code?

• Mientras los agentes de código trabajan, el autor aprovecha para hacer ejercicio o probar nuevos agentes
• Pero manejar varios agentes al mismo tiempo no es fácil, y a veces uno termina repitiendo pedidos como “¡arréglalo!” sin entender bien qué está pasando
• Aun en este entorno, el autor disfruta el proceso y sostiene que, a diferencia del ambiente que advierte sobre el fin de los desarrolladores, este podría ser el mejor momento

Developers are highly-paid farmers. LLMs are the combine harvesters.

• Cita de un tuit de Tom Blomfield

  “Los desarrolladores son granjeros muy bien pagados, y los LLM son las cosechadoras combinadas”

• La IA permite que un solo desarrollador haga muchísimo más trabajo que antes, y esa capacidad se está difundiendo rápidamente
• Existe la percepción de que la IA puede reemplazar el rol de los desarrolladores humanos, pero en realidad se vuelve aún más importante quien sabe usarla como herramienta
• Esto no significa que el rol del desarrollador desaparezca, sino que puede interpretarse como que se ha vuelto más poderoso

1. It’s your moat, too

• El hecho de que los desarrolladores sean la ventaja competitiva (moat) de una empresa también aplica, a la inversa, para los propios desarrolladores
• En un contexto donde la IA también fortalece a la competencia, despedir a los desarrolladores actuales se acerca a un acto suicida
• Mientras los competidores expanden su territorio con ayuda de la IA, quedarse solo defendiendo puede hacerte quedar atrás
• Ahora los desarrolladores se parecen a soldados equipados con helicópteros o cosechadoras combinadas, y ganarán las empresas que sepan aprovecharlos bien

2. AI grants wishes, developers discover

• La IA implementa rápidamente lo que el usuario pide en la superficie, pero la mayoría de los problemas reales son problemas de definición y diseño, no de solo programar
• Por falta de comprensión de la realidad y por pedidos equivocados, muchas veces se generan resultados absurdos
  • Ejemplo: existe una app basada en blockchain, pero en la práctica ni siquiera hay 2FA y las contraseñas se comparten
  • Ejemplo: existe un portal para clientes, pero los datos reales se siguen guardando manualmente en Excel
• La IA puede dar una “respuesta cómoda”, pero hace falta un experto capaz de distinguir si realmente es una respuesta útil
• También es posible aprender con ayuda de la IA, pero si faltan bases, al final solo aumenta el tiempo que uno pasa perdido
• La IA puede implementar conceptos complejos como el GDPR o la seguridad, pero muchas veces el usuario no entiende por completo lo que eso significa
• Los desarrolladores siguen siendo necesarios porque descubren lo esencial y filtran solicitudes equivocadas
• La IA es solo una herramienta de apoyo para aprender; para convertirse en un verdadero desarrollador hacen falta conocimientos fundamentales y sentido de realidad

3. Software is kinda the last problem anyway

• El software podría ser uno de los últimos problemas que la IA termine resolviendo, y aun así todavía quedan muchísimos problemas de software por resolver
• Las herramientas de IA siguen aumentando, y se vuelve importante la capacidad de distinguir entre buenas y malas herramientas
• Este es el momento más fácil para aprender, con abundancia de herramientas y muchas oportunidades para resolver problemas
• En un momento así, decir “que la IA haga todo, así reducimos desarrolladores” sería más bien una decisión que bloquea el propio potencial de crecimiento
• La generación de desarrolladores que crezca junto con la IA tendrá un enorme poder en el futuro, y por eso lo que se invierta ahora es importante

Este es un momento en el que es fácil aprender, la productividad es alta y se necesita más intervención humana. El rol del experto humano capaz de validar y asumir responsabilidad por el juicio de la IA será cada vez más importante

Conclusión

• La tecnología siempre cambia, y no es posible predecir con exactitud hacia dónde irá
• Pero el papel de las personas sigue siendo importante, y debe recaer en los humanos la tarea de validar y responsabilizarse por las alucinaciones y errores de la IA
• No basta con usar IA; hace falta, sin falta, un experto humano que sepa manejarla correctamente
• Al final, los desarrolladores no están ante un final romántico de la tecnología, sino en el punto de partida de un nuevo comienzo

[draupnir]

Estoy muy de acuerdo. Coincido en que poco a poco irá aumentando la cantidad de cosas que se pueden hacer con herramientas no-code, pero para quienes ya saben algo de desarrollo o quieren aprender a programar, recibir ayuda de la IA... siento que eso ya ha mejorado de forma explosiva. Me parece que la velocidad a la que aumentan el conocimiento y la experiencia de quienes se acercan con curiosidad a cierto nivel de complejidad será más rápida, y también más divertida, que esperar el día en que se pueda hacer todo sin saber nada.

[fanotify]

Pero así es como lo están aplicando las empresas (al menos en el país).

El grupo OOO reorganizará su estructura en torno a la inteligencia artificial. ... Para tareas imprescindibles e inevitables como el mantenimiento de servicios, están aprovechando al personal de desarrollo del centro de desarrollo en Camboya, y también están avanzando con la reconversión de parte del personal local, incluidos desarrolladores, hacia equipos de producto después de completar capacitación en inteligencia artificial. Según explicó el vicepresidente de MMM OOO, la contratación de nuevo personal, incluidos desarrolladores, está suspendida.

Lo oculté por si acaso para evitar problemas, pero es un artículo real: https://news.nate.com/view/20250610n33754

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• La verdad, creo que uno de los grandes beneficios poco mencionados de las herramientas de IA es el “apoyo psicológico”. Tiene mucho valor poder recibir un pequeño empujón o algo de ánimo cuando te atoras en el trabajo. Aunque no te den una respuesta perfecta, esa sensación de presencia que te ayuda a seguir avanzando importa bastante. Sentir que no estás trabajando completamente solo es mucho más importante de lo que la gente suele pensar

  • Puede variar según la persona, pero a mí con solo 30 minutos hablando con un LLM ya me dreno por completo. Se siente como hablar con un tonto que finge saber mucho. Cuando haces que dos LLM conversen entre sí, la conversación se descompone enseguida, y eso no me motiva en absoluto. Me da mucha más confianza buscar en Google, ignorar el resumen de LLM que a veces sale arriba y está mal, y encontrar la respuesta en sitios realmente especializados. Ahí normalmente están los autores originales del código que el LLM copió
  • Les pedí a mis estudiantes que inventaran chistes sobre IA. Creo que el humor es una de las mejores formas de hacer que la gente exprese con sinceridad sus miedos. Un estudiante escribió: “Ese día llegué temprano al trabajo y el monitor estaba encendido; nadie lo había tocado, pero el código se estaba escribiendo solo. Fui corriendo a decirle a mi jefe que alguien había iniciado sesión en mi máquina y estaba escribiendo código, pero mi jefe, con cara de preocupación, me dijo que no estaba viendo un hacker sino una alucinación: era el nuevo agente de la empresa. Mientras dormías, creó la app que necesitábamos. ¿Te acuerdas de ese ascenso que siempre quisiste? ¡Buenas noticias! Te ascendieron a gerente de prompts. El sueldo se reduce a la mitad, pero podrás pasarte todo el día viendo TikTok.” Me cuesta encontrar un verdadero consuelo psicológico en historias así
  • Dependiendo de la situación, a veces es mejor para quien está aprendiendo no averiguar la respuesta tan rápido y obligarse a pensar más a fondo. El proceso de no rendirse fácilmente e intentar comprender mejor el problema también es una capacidad importante. Me da pena pensar que, en una época donde la satisfacción inmediata manda, como con la generación TikTok, ese tipo de pensamiento profundo se va a volver cada vez más raro. También creo que el problema es que los ejecutivos recompensan cada vez más ese patrón de conducta. Tratan los resultados rápidos como si fueran el único valor importante y se obsesionan con la velocidad por encima del pensamiento de largo plazo o de ir en la dirección correcta
  • Yo no sentí ningún apoyo psicológico. Más bien me desanimó. Disminuyó la colaboración porque ahora se espera que le preguntes a la IA, y como inevitablemente se contratará menos gente junior y semi-senior, también se están reduciendo las oportunidades de desarrollar una carrera
  • Creo que hay pros y contras. Es verdad que los LLM ayudan, por ejemplo, a aumentar la sensación de inmersión, pero también sirven como válvula de escape para el estrés. Cuando un LLM se comporta de forma ridícula, a veces le respondo de manera bastante cruel a propósito para desahogarme. Mejor con eso que con una persona. Dicho eso, seguramente Skynet jamás me trataría bien

• “¡Buenas noticias, jefe! ¡Hemos creado una nueva tecnología que permite que personas no especialistas escriban y publiquen código directamente en inglés! ¡Ya no hará falta contratar desarrolladores caros!” “¡Oh, enséñamelo!” “Sí, aquí está. Se llama COBOL”

  • FORTRAN (Formula Translator) también fue una especie de “IA”, un proyecto pionero que intentó automatizar la programación. Antes de 1954, casi toda la programación se hacía en lenguaje máquina o ensamblador, y los programadores tenían que ser creativos para hacer programas eficientes. FORTRAN era un sistema en el que escribías expresiones con notación matemática y la computadora generaba por sí sola un programa rápido (enlace de referencia 1) (enlace de referencia 2)
  • Lo dices en broma, pero creo que todos saben que en realidad es cierto. Con SQL se hizo una afirmación parecida: tú dices lo que quieres en un lenguaje declarativo y la computadora se encarga del resto. Del mismo modo, también se escribe en inglés
  • Me identifico mucho con esa forma de decirlo, es excelente. Quiero subrayar que una innovación tecnológica es algo que expande el pastel de una manera que antes era imposible. La popularización de las cámaras digitales, que permitió que cualquiera fuera fotógrafo, o la explosión de creatividad con YouTube, son buenos ejemplos. Creo que con los LLM y la programación pasa lo mismo. Al final lo veo como una tendencia beneficiosa: más apps, más desarrolladores
  • Lo que a veces olvidamos es que, gracias a estos lenguajes de alto nivel, personas que antes habrían sido consideradas “no especialistas” también pudieron empezar a participar en programación
  • Creo que dentro de algunas décadas esto sonará a “y esto de aquí es Dreamweaver”

• Habiendo vivido varias respuestas corporativas exageradas y varias panaceas amplificadas por los medios, tengo la fuerte impresión de que esta moda de la IA se va a desarrollar de forma parecida a otras anteriores. Las empresas al final toman decisiones que perjudican a quienes hacen trabajo intelectual, pero nunca pasa que se reduzca la compensación de los ejecutivos. Aun así, esta ola me parece una gran oportunidad para gente inteligente y muy motivada a construir, como el autor del TFA. Si tu trabajo actual está en riesgo o ya lo perdiste, este puede ser el momento de hacer eso que no habías podido hacer por estar ocupado o agotado. En el proceso, incluso podrías crear una buena fuente de ingresos que no dependa de una empresa, y algunos hasta podrían crear algo que después una empresa quiera comprar por mucho dinero

  • Yo ya empecé. Llevo mucho tiempo grabando notas de voz, pero hasta ahora casi solo las leía o las dejaba acumularse. Grabar es fácil; extraer información es lo difícil. En estos días estoy desarrollando software para sacar información rápidamente de esas notas de voz. No solo le será útil a futuros historiadores; también me servirá directamente a mí. Si no fuera por la IA, no habría tenido tiempo de dedicarme a un proyecto así. La mayor parte del código y de la estructura sale de mis manos, pero la IA me da velocidad
  • El consejo de “si perdiste el trabajo o está en riesgo, ahora construye eso en lo que habías pensado” no es necesariamente malo, pero puede ser fatal para la gente a la que le cuesta conseguir empleo hoy o para quienes enfrentarán una reducción de trabajos de software en el futuro. Incluso hace unos años, cuando se decía que la IA no quitaría empleos, yo ya insistía en que había que aprender rápidamente otras habilidades. Si no consigues trabajo como desarrollador, creo que aprender a pintar paredes o instalar alfombra puede ser una estrategia de supervivencia necesaria antes de que se acaben tus ahorros de emergencia. Hay que tener presente que la probabilidad de ganar mucho dinero con una startup o de sostenerse económicamente así es bajísima. Especialmente si mantienes a una familia, me gustaría dejar el consejo de no lanzarte imprudentemente

• Yo escribo bastante, como si fuera un diario, pero normalmente no lo comparto. Aclaro de antemano que está escrito con un estilo más bien de garabato. Aun así, quise compartirlo para equilibrar un poco esta tendencia actual de ver el valor de los desarrolladores de software de manera demasiado pesimista

  • Me gustaría leer tus textos más seguido. Incluso se agradece la fusión termonuclear
  • De verdad me impresionó mucho tu texto. Se sentía como leer a un viejo blogger de desarrollo. Ojalá sigas publicando
  • Fue realmente agradable de leer. Gracias por escribirlo
  • Me gustó lo fresco del humor
  • Últimamente los blogs de desarrolladores son demasiado serios y cansan; por eso agradezco esta sátira sutil

• Trabajo en seguridad y no soy desarrollador, pero estudié desarrollo de software en la universidad. Si opinara solo por el título, diría que este es un mejor momento para aprender cualquier cosa cuando es fácil adquirir las bases. Antes había que perder mucho tiempo recorriendo foros en línea para corregir bugs, encontrar explicaciones de conceptos, ver cómo aplicar algo, etc. Un LLM puede cumplir muchos papeles, como tutor para hacer varias preguntas, dar retroalimentación sobre código, explicar conceptos o ayudarte a ubicar errores. En realidad, la mayor parte del tiempo lo que buscábamos eran “preguntas tontas” de todos los días. Eso sí, todavía no tengo claro cómo se aplica esta ventaja para gente de nivel intermedio en adelante

  • A mí también me ayuda bastante por razones parecidas. Puedo intercambiar ideas con un LLM o preguntarle “¿de verdad entendí esto así? ¿Qué parte tengo mal?”. No confío en que sea preciso hasta el último detalle en problemas difíciles, pero sí creo que suele apuntar en la dirección correcta del razonamiento. Gracias a eso me destrabo más rápido y termino haciéndome preguntas más variadas y profundas, así que aprendo más rápido
  • Mi conclusión es que, a partir del nivel intermedio, el mayor valor está en usar los LLM no como aprendizaje en sí, sino como acelerador o catalizador

• Coincido en que la analogía con la agricultura es interesante, pero para que realmente aplique la paradoja de Jevons, la curva de demanda tendría que ser muy elástica, y en la práctica los alimentos son inelásticos. Por ahora, la mayor incógnita es cuánto más puede crecer la demanda de software y hasta dónde llegan los límites de capacidad de la IA

  • De todos modos, hay un punto que sí me parece claro. Las grandes mansiones construidas a fines del siglo XIX muestran muy bien aquella época en la que a los antiguos agricultores se les llamaba “demasiado bien pagados”. Pero en realidad esa prosperidad llegó solo entre 50 y 75 años después de la invención de la cosechadora combinada. Si la analogía es válida, puede que los desarrolladores de hoy sigan siendo relativamente pobres comparados con la futura era de los LLM. Pero hay una diferencia importante: los agricultores de antes eran dueños de su trabajo, mientras que los ingenieros de software modernos por lo general son empleados de una empresa. Si seguimos la lógica de que la historia se repite, es muy probable que esta vez también ganen los propietarios
  • La demanda de alimentos también es elástica. Si sube el precio de la carne de res, también aumenta la demanda de sustitutos como pollo, cerdo, tofu o frijoles. Las frutas y otros bienes no esenciales tienen una demanda bastante elástica y, de hecho, representan una parte importante del gasto de consumo. Si el cereal barato se vuelve demasiado abundante, la gente termina sacrificando calidad, y naturalmente crece la demanda de productos de mayor calidad. También preveo que, conforme avancen los LLM, en el mercado del software seguirá aumentando la exigencia de calidad y de software más sofisticado
  • La demanda de calorías para comer en sí es inelástica, pero cuando hay abundancia general de alimentos, lo que pasa al final es que se cambia a producción de carne, que implica destrucción ambiental, ineficiencia y controversias éticas
  • Como en los países desarrollados la tasa de desperdicio de alimentos en los hogares es bastante alta, también existe la postura de que la demanda de alimentos podría ser mucho más elástica de lo que sugiere la intuición

• Las metáforas pueden sonar convincentes, pero siempre hacen falta pruebas que realmente las respalden. Puede que la “maquinaria agrícola” sea una analogía válida, o puede que esto se parezca más a cuando las herramientas CAD sustituyeron la época en que se dibujaban a mano los planos de ingeniería mecánica. Y considerando que los ingenieros no fueron reemplazados por completo por el CAD, personalmente no creo que necesariamente debamos llegar a la misma conclusión que en la agricultura, con cambios extremos de productividad

• No estoy de acuerdo con todo el encuadre de este texto. Sobre todo, no creo que el aumento de eficiencia sea tan enorme como con una cosechadora combinada. Pero el punto de cambio importante es que el valor se está desplazando desde la simple “capacidad de programar” hacia el conocimiento del dominio, la comprensión de la lógica de negocio y la habilidad de moverse bien entre actores técnicos y no técnicos para resolver el problema original. Creo que ya vimos un cambio parecido hace 20 años con la ola de la subcontratación

  • La analogía de la cosechadora es atractiva porque muestra con claridad una imagen donde la producción aumenta sobre una superficie plana y amplia como un campo de trigo, pero es fácil pasar por alto que aumentar el número de líneas de código no necesariamente sirve de mucho

• En esencia, es algo que se ha repetido desde antes. Después de introducir herramientas low-code y no-code, las soluciones implementadas por no especialistas siempre terminaban siendo arregladas por ingenieros. Yo mismo construí una carrera bastante rentable haciendo justamente ese trabajo de limpieza

  • Las apps de Node/React hechas por ChatGPT ahora son el nuevo “Excel con macros de VBA”
  • Con el nivel actual de la IA, espero que este tipo de oportunidades aumente todavía más

• Si uno junta todos estos fenómenos, parecería que las empresas deberían abstenerse de despedir desarrolladores. Pero en la práctica ya los están despidiendo. Lo que hoy se ve más en las organizaciones es la lógica de “si es remoto, contratemos gente en regiones con salarios más bajos”, y la lógica de “reemplacemos desarrolladores con IA” claramente también se acopla a las estrategias de RR. HH. que ya existían. Más profundamente, también quiero señalar que muchas de las cosas que hicieron los desarrolladores durante los últimos 20 años fueron, al final, trabajos sin efecto real de consumo, casi como una “explotación de la capacidad de concentración”

  • Me gustaría devolver la pregunta sobre cómo deberíamos interpretar eso. En la mayoría de las organizaciones, lo efectivo es despedir al personal por debajo del promedio y contratar, dentro del mismo rango de compensación, a gente por encima del promedio. Y mientras el personal de alto rendimiento aumente más su efectividad con IA, esa diferencia se va a agrandar todavía más. Es inevitable que venga una tendencia aún más fuerte de preferencia por el talento de arriba de la tabla