No te dejes arrastrar por el ambiente en contra de la IA

• Los modelos de lenguaje grandes (LLM) han avanzado recientemente hasta el punto de poder completar casi por sí solos proyectos de escala media, por lo que la forma de programar está cambiando de manera fundamental
• Está disminuyendo la necesidad de escribir código directamente, y la habilidad más importante se está desplazando hacia pensar qué construir y cómo explicarlo
• Antirez, creador de Redis, usó Claude Code para completar en pocas horas cuatro tareas: añadir soporte UTF-8, corregir un bug en las pruebas de Redis, crear una biblioteca en C para embeddings BERT y reproducir la estructura interna de Redis Streams
• La IA está impulsando la democratización del desarrollo de software, creando un entorno donde incluso equipos pequeños pueden competir con grandes empresas
• Sin embargo, hace falta una respuesta social ante el riesgo de centralización de la tecnología de IA y la reducción de empleos; no hay que darle la espalda a la IA, sino usarla activamente

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El cambio en la programación y el papel de los LLM

• Los LLM más recientes pueden completar de forma casi independiente proyectos de tamaño medio si se les dan pistas suficientes
  • El éxito depende del tipo de programación y de la capacidad de expresar el problema con claridad
  • Cuanto más sea una tarea de programación de sistemas que pueda expresarse en texto, mayor es su efectividad
• En la mayoría de los proyectos, escribir código directamente es ineficiente, y ahora es más importante entender qué construir y cómo hacerlo
• El autor, Antirez, usó IA para realizar las siguientes cuatro tareas
  • Añadir soporte UTF-8 a la biblioteca linenoise y construir un framework de pruebas basado en terminal emulada
    • Una tarea que antes había descartado por su baja relación valor/costo de prueba se volvió viable con IA
  • Resolver el problema de fallos intermitentes relacionados con temporización y deadlocks TCP en las pruebas de Redis
    — Claude Code analizó el estado de los procesos y resolvió el bug
  • Generar en 5 minutos una biblioteca pura en C para inferencia de modelos de embeddings de la familia BERT
    • Es 15% más lenta que PyTorch, pero ofrece los mismos resultados. Tiene unas 700 líneas de código
    • Incluye una herramienta en Python para convertir el modelo GTE-small
  • Reproducir un cambio en la estructura interna de Redis Streams solo a partir del documento de diseño
    • Excluyendo el tiempo de revisión y aprobación de ejecución, quedó listo en unos 20 minutos
• A través de estas experiencias, confirma que la IA está cambiando la esencia misma de la programación

La relación entre la IA y los desarrolladores

• Aunque la IA escriba código, el rol del desarrollador no desaparece
  • Lo importante es la capacidad de definir el problema y revisar y ajustar el código generado por la IA
  • La IA maximiza la productividad del desarrollo como colaborador (partner)
• La rentabilidad de las empresas de IA, el precio de sus acciones o las declaraciones de sus CEOs no serán importantes a largo plazo
• El cambio esencial en la programación es irreversible
• El autor valora de forma positiva que el código que creó haya sido usado para entrenar LLM
  • Lo ve como parte de un proceso de democratización del conocimiento y de los sistemas
  • Así como ocurrió con el open source en los años 90, cree que la IA también contribuirá a fortalecer la competitividad de equipos pequeños

Democratización de la tecnología de IA y preocupación por la centralización

• Actualmente, con la aparición de modelos abiertos en China y otros lugares, se está logrando cierto nivel de democratización
  • Incluso frente a los modelos punteros de laboratorios cerrados, la brecha de rendimiento no es tan grande
• Sin embargo, este equilibrio podría no ser permanente
  • Existe preocupación por la posibilidad de que la tecnología de IA se concentre en unas pocas empresas
• Las redes neuronales a gran escala muestran por naturaleza un rendimiento asombroso, y no existe una “magia” que solo ciertas empresas puedan monopolizar

Impacto social y respuesta

• Existe preocupación por la posibilidad de que la IA provoque reducción de empleos
  • No está claro si las empresas reducirán personal o impulsarán más proyectos
  • En algunas industrias, incluso existe el riesgo de que los humanos sean reemplazados por completo
• Por eso, el papel del gobierno es importante
  • Se necesitan políticas para apoyar a quienes pierdan su empleo y responder a los cambios
  • A medida que aumenten los despidos, prevé que crecerá la presión política hacia una mayor protección social

Consejo para los desarrolladores

• Rechazar o evitar la IA no ayuda a la carrera profesional
  • Es necesario probar directamente nuevas herramientas y usarlas durante un periodo prolongado
  • No hay que sacar conclusiones con pruebas cortas; hay que seguir intentándolo con experimentos de varias semanas
• Hay que buscar formas de ampliar las propias capacidades a través de la IA
• La esencia de programar no es “escribir”, sino la alegría de construir algo; con IA se puede construir más y mejor

[m00nlygreat]

Hay muchísimos menos problemas de los que uno pensaría que realmente se pueden resolver con código. El código puede resolver bastantes problemas, pero la mayoría de los problemas están fuera del código o del monitor.

[flaxinger]

Creo que una fe ciega absoluta es tan equivocada como una desconfianza obstinada.
Lo importante es usarla considerando bien sus ventajas y desventajas; crear simplemente un ambiente de FOMO me parece una táctica comercial de las empresas de IA.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Esa pasión que sentía al programar toda la noche viendo cómo el proyecto cobraba vida era el placer de “crear algo”
  Esa chispa tiene una forma distinta para cada persona. Algunos se motivan por la sensación de “controlar la computadora a su antojo”, otros por “resolver los problemas de otras personas”, y otros por “crear algo que despierte emociones”
  En mi caso, empecé a programar porque quería romper los sitios web de otros, pero terminé disfrutando más el proceso de crear y compartir. Por eso, escuchar el feedback de otras personas se volvió mi chispa
  Al final, cada programador tiene sus propias razones, y para algunos los LLM hacen que programar sea más divertido, mientras que para otros les quitan la parte esencial de la diversión

  • Para mí, programar con LLM hace imposible entrar en estado de flujo (flow). Se me hace demasiado pesado esperar a que salgan los tokens, revisarlos y corregirlos. Desaparece la diversión de entrar en ritmo escribiendo código directamente
  • Al oír hablar de “programadores a los que les gusta el simple acto de teclear caracteres”, recordé la anécdota sobre Symbolic Assembly Program (SAP) en un libro de Richard Hamming. Antes, usar ensamblador era un símbolo de ser un “programador de verdad”, y usar herramientas de automatización se veía como algo de cobardes
  • Aunque empezaste queriendo romper sitios ajenos, al final encontraste la alegría de crear; me parece un gran ejemplo de un buen resultado nacido de una mala intención
  • En mi feed, los “elogios a la IA” superan a las “críticas a la IA” por 5 a 1. Son raras las posturas moderadas como las de antirez o simonw, y la postura realmente radical es creer que “la IA es una herramienta que da una ganancia neta gradual pero clara para algunas personas”
  • El problema no es generar código, sino el mantenimiento. Si haces commit de código creado por IA tal cual, ¿después lo va a modificar una persona? ¿O vas a confiar en que la IA arregle los bugs? Al final, la cuestión es quién hará la limpieza (clean-up)

• Estoy totalmente de acuerdo con el texto de antirez. La IA les está dando una gran ventaja a los desarrolladores, y ahora mismo estamos en medio de la mayor revolución tecnológica desde internet
  Aun así, no analizó las desventajas de la IA ni las razones detrás de la postura anti-IA. Es una lástima que no abordara su impacto social, especialmente las preocupaciones sobre el futuro de la ingeniería de software

  • Desde una perspectiva de negocios, una actitud anti-IA es dispararse en el pie. En la mayoría de los entornos competitivos, usar IA para acelerar el trabajo va en beneficio de la empresa. Si aprendes LLM ahora, será más fácil adaptarte al siguiente cambio
  • Creo que “no hay parte difícil”. La lógica anti-IA ya se volvió trillada, y el agentic coding ya está funcionando

• No entiendo eso de que “si no te subes al tren de la IA te vas a quedar atrás”. Todavía no me ayuda mucho en mi trabajo, así que creo que no es tarde aunque empiece cuando la herramienta sea lo bastante buena

  • Me da curiosidad qué tipo de trabajo es ese en el que no puedes recibir ayuda de la IA. El rango de usos de la IA es muy amplio: buscar información de APIs, revisar el diseño de lógica de negocio, code review, etc. Incluso Antirez encontró bugs en código de Redis con IA
  • Pensar que “podrás ponerte al día en unas semanas” es una ilusión. Yo llevo usando LLM para programar todos los días desde que salió ChatGPT, y construir intuición toma meses o años. Si no empiezas ahora, hay un riesgo real de quedarte atrás
  • Yo también antes me lo tomaba con calma, pero ahora siento que lo más sensato es subirse rápido al cambio. Las herramientas recientes son completamente distintas a las de hace 3 años, y ya aparecieron conceptos como la orquestación multiagente
  • Por otro lado, como las herramientas y los flujos de trabajo siguen cambiando, no me preocupa tanto “quedarme atrás”. Hasta que se estabilicen, lo prudente es entender el panorama general. No hace falta obsesionarse con una tecnología que puede desaparecer rápido, como Graffiti en la Palm Pilot
  • Decir que hay que acostumbrarse a las herramientas de IA suena a caer en el horizon effect. La tecnología va a seguir cambiando, y lo que de verdad se va a necesitar es capacidad de comunicación. Va a tener ventaja quien pueda expresar rápida y claramente el núcleo de un proyecto

• La expresión “ola anti-IA” es una visión demasiado simplificada. Técnicamente, esto sigue siendo tosco, pero su utilidad es evidente y no va a desaparecer
  Sin embargo, desde el lado del negocio el modelo de ingresos no está claro. La tecnología va a quedarse, pero se espera el colapso de startups montadas sobre ella
  Dentro de 5 años la IA se usará más que ahora, pero creo que la mayoría de las empresas de IA que existen hoy habrán desaparecido

  • A finales de los 2000 también se decía que “nadie paga por cosas en internet”. Que las empresas quieran gastar cientos de miles de dólares en desarrolladores pero solo unos cientos en herramientas de IA es un desequilibrio
  • El título del post del blog era simplemente una broma para satirizar el furor por la IA
  • Cuando compraron YouTube, Instagram y WhatsApp también decían que era “tirar el dinero”, pero hoy se considera que fueron decisiones extraordinarias
  • Aun así, en HN todavía hay muchas quejas de que “los LLM son generadores inútiles de basura”. Son menos que hace apenas 6 meses, pero siguen existiendo

• Existe un debate interminable entre “la IA va a cambiar la programación para siempre” y “simplemente piensa con tu propia cabeza”. Yo prefiero lo segundo. Hablar solo de las ventajas de la IA no resuelve el problema

  • Lo esencial de un ingeniero es la comprensión y la precisión del sistema. Si no revisas a fondo el código escrito por un LLM, no vas a lograr el objetivo
  • En realidad no hay ninguna guerra. Internet simplemente resalta las historias polémicas. La mayoría de los usuarios reconocen las ventajas de la IA, pero también saben que seguir pensando y revisando sigue siendo indispensable
  • No existen guerras eternas en el mundo. El enfoque de “simplemente usa X” termina desapareciendo

• Decir que “los LLM más recientes completan casi solos proyectos de tamaño medio” es una exageración. Si alguien con conocimiento del dominio les da especificaciones concretas, la productividad sube mucho, pero la calidad del resultado sigue reflejando el nivel de conocimiento del usuario
  Es acertada la analogía de que, aunque le des un gran tractor a alguien, la habilidad del agricultor sigue importando

  • Hay un caso de alguien que copió y pegó más de 8000 tests para hacer un parser HTML completo. Con pistas de ese nivel, sí es posible
  • La definición de “proyecto grande” es ambigua. No tiene nada que ver trabajar en un área donde ya existen infinidad de repositorios de GitHub frente a un terreno desconocido
  • Si esto solo funciona para gente con más de 10 años de experiencia, entonces suena más bien como un argumento anti-IA. Porque la promesa central de la IA era que cualquiera pudiera usarla fácilmente
  • Yo también lo veo así. Los LLM son solo multiplicadores de productividad, y el resultado cambia según la calidad de la entrada. Si los guías con especificaciones técnicas concretas, funcionan casi como magia

• Cuanto más se abstraen las herramientas de desarrollo, más han aumentado en realidad la influencia y la recompensa de los desarrolladores. Los LLM son parte de esa misma continuidad
  La abstracción facilita el trabajo, pero también permite hacer más cosas y genera nuevas complejidades. Al final, lo que importa es la confianza y la influencia. Por eso un CEO gana mucho más que un empleado
  Los LLM van a ampliar aún más el poder y la influencia de los desarrolladores

  • Pero algunos ven los LLM como un “intern nuevo”. Es decir, el trabajo cambia de construir directamente a dar instrucciones y gestionar. También por eso la gerencia elogia tanto a la IA: apunta a convertir la programación en trabajo de gestión y a reducir incluso el puesto mismo de “programador”
    Al final podría volver una época de “subes o te vas (out)”. Si no desarrollas habilidades para tratar con personas y sentido de negocio, corres cada vez más el riesgo de volverte irrelevante

• No hay que caer en la sobreconfianza en la IA estilo “Look ma, no hands”.
  Con la combinación Antirez + LLM + CFO tal vez sí se pueda crear una empresa de Redis de miles de millones de dólares, pero eso es porque él entiende Redis a la perfección.
  Si fuera una base de código desconocida como Postgres, sería mucho más difícil lograr lo mismo, y la mayoría de los desarrolladores trabaja justamente en entornos desconocidos.
  Al final, el verdadero valor de los LLM está en los expertos del dominio, y si una organización quiere aprovechar bien la IA, es indispensable invertir en capacitación y aprendizaje de los empleados

  • El post del blog iba en la misma línea. La calidad de la salida depende de la calidad de las pistas, es decir, del nivel de comprensión del usuario
  • La IA al final es autocompletado avanzado. Tienes que poder imaginar el resultado que quieres y reconocer la salida correcta. Por eso aprender con LLM puede ser riesgoso. En un motor de búsqueda puedes distinguir buenas fuentes, pero en un LLM faltan esas señales para discriminar
  • Creo que los LLM no solo ayudan a escribir código, sino también al proceso de comprensión. Coincido con la frase de antirez: “ahora lo interesante ya no es escribir código, sino entender qué hacer y cómo hacerlo”
  • Muchos ejecutivos intentan predecir el futuro con IA, pero en la práctica quienes siguen manejando el código de producción son los ingenieros de campo
  • Incluso el significado de “experto del dominio” está cambiando. Yo no tenía experiencia en visión por computadora, pero aprendí rápido mediante un bucle de retroalimentación visual. Subía imágenes de prueba al LLM y resolvía problemas conversando con él
    Si construyes bien un sistema de validación de esta forma, puedes rendir también en áreas desconocidas. Al final, lo que hace falta es intuición, pensamiento crítico y mentalidad científica

• No estoy de acuerdo con la frase “me alegra que el LLM haya aprendido de mi código”.
  Yo no lo siento así. Más bien creo que la calidad del software está bajando, y no me parece que los LLM estén produciendo mejor código

• Coincido con la frase “rechazar la IA no puede detener el mundo”.
  Yo también les aconsejo a mis amigos que la prueben por sí mismos y luego juzguen. Que no saquen conclusiones después de tocarla 5 minutos, sino que experimenten durante varias semanas.
  Ahora mismo, la mayor parte de los medios está vendiendo una narrativa negativa para conseguir clics. Si quieres formarte una opinión correcta, no queda otra que probarla tú mismo.
  Y en este momento hay que prestar más atención a las señales positivas. Los casos de “hice esto con esto” valen mucho más que decir “esto todavía no se puede hacer”

[parkindani]

Parece que todavía hay bastantes desarrolladores que no usan IA y dicen que solo produce código basura. Qué curioso...

[dbs0829]

Por otro lado, creo que tampoco se deben ignorar las voces que señalan los problemas. Siento que incluso una crítica leve muchas veces se descarta como si fuera simple ataque.