Codificación con AI

• La AI para programación cumple una estructura de función similar a la de los compiladores tradicionales
• Los prompts en inglés tienen características imprecisas e ineficientes como lenguaje de programación
• Existe una tendencia a exagerar o malinterpretar el efecto de mejora de productividad de la AI
• Las herramientas de AI cambian el proceso de desarrollo, pero la verdadera innovación podría surgir de mejores lenguajes y herramientas
• La adopción de LLM no significa reemplazar a los desarrolladores, sino que más bien refleja las limitaciones del entorno actual de desarrollo

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Similitudes entre la AI y los compiladores

• El autor cuenta que, al hacerse mayor, dejó de intentar convencer a los demás
• Enfatiza el fenómeno de que muchas personas no se interesan por la verdad y solo siguen creencias que les benefician
• Presenta una crítica a quienes afirman que 'Perception is reality (la percepción es la realidad)'
• Señala que los miles de millones de dólares invertidos en vehículos autónomos han sido un desperdicio causado por creencias equivocadas
• La idea de que la AI puede programar es similar a pensar que un compilador programa

La codificación con AI sigue un modelo similar al de los compiladores

• Explica la postura de que el mejor modelo para la AI de programación es el compilador
• El usuario ingresa un prompt (código) y como resultado recibe una salida compilada
• Aunque se diferencia en que el prompt se escribe en inglés, el inglés tiene varios problemas: falta de claridad, ausencia de especificación y otros defectos
• Cuando se intenta hacer algo nuevo o una tarea compleja, la verbosidad del prompt termina aumentando
• La salida de la AI es no determinista, y cambiar una parte del prompt afecta el resultado completo

Una mirada crítica a la codificación con AI

• La razón por la que la codificación con AI parece positiva es la mala calidad de las herramientas, lenguajes y librerías actuales
• Gracias a la tecnología de "AI", ahora son posibles mejores herramientas de búsqueda, optimización y extracción de patrones
• En realidad, quien programa es el propio programador; lo único que cambia es el lenguaje con el que se escribe el código
• Si una empresa puede reemplazar desarrolladores con un LLM, eso significa que su codebase y sus criterios de contratación están en un nivel muy bajo
• La AI puede ir asumiendo gradualmente parte del trabajo, igual que lo hicieron los compiladores o las hojas de cálculo

La AI es una herramienta; al final se necesitan mejores lenguajes y librerías

• Subraya que hace falta mucha reflexión y cautela desde una perspectiva instrumental sobre la AI
• Se están desperdiciando miles de millones de dólares al invertir en expectativas equivocadas o espejismos
• Menciona la sobrerreacción del mercado ante falsas herramientas de productividad como “vibe coding”
• Existe la ilusión de que la AI aumenta realmente la productividad en 20%, pero cita un estudio (paper) según el cual en realidad la reduce en 19%
• El verdadero avance podría surgir de la innovación en lenguajes de programación, compiladores y librerías