La tristeza y la división entre desarrolladores que dejó al descubierto la programación con IA

• La expansión de las herramientas de programación con IA está sacando a la superficie la diferencia de motivaciones que siempre existió entre desarrolladores, pero que no se veía
• La tristeza por perder la satisfacción artesanal de escribir código y la tristeza por los cambios en el ecosistema y el entorno profesional que rodean al código son dos tipos distintos de pérdida
• Desde la perspectiva de un desarrollador que programa desde los años 80, la programación con IA es una extensión natural de los niveles de abstracción, desde C64 BASIC a ensamblador, y de funciones a diseño de sistemas
• La experiencia de décadas leyendo y revisando código sigue siendo válida como criterio e intuición para juzgar la calidad del código generado por IA
• La clave es reconocer qué tipo de tristeza se está sintiendo; la pérdida artesanal y la pérdida contextual requieren formas de respuesta diferentes

---

El inicio del duelo

• James Randall, un desarrollador que comenzó a programar a los 7 años en los años 80, describe que la experiencia de descubrir algo con perseverancia y esfuerzo se ha "comprimido"
  • No ha desaparecido por completo, pero en ese proceso de compresión algo se perdió
• Nolan Lawson expresa esa sensación de pérdida de forma más directa en su texto "We Mourn Our Craft"
  • Vamos a extrañar la sensación de moldear código con las manos, de encontrar bugs con el depurador a las 2 de la mañana, y el orgullo de decir "yo hice esto"
• Esas emociones son sentimientos reales ante una pérdida real, pero al leerlos quedaba de forma persistente la impresión de que estaban haciendo duelo por cosas distintas

La naturaleza de la división

• La programación con IA está revelando una división menos visible que siempre existió entre desarrolladores
• Antes de la IA, ambos bandos trabajaban del mismo modo: usaban el mismo editor, los mismos lenguajes y el mismo flujo de trabajo con pull requests
  • Desarrolladores orientados al oficio y desarrolladores orientados al resultado se sentaban uno al lado del otro, lanzaban el mismo producto y era imposible distinguirlos
  • La motivación detrás del trabajo no se veía porque el proceso era el mismo
• Ahora apareció una bifurcación: dejar el código en manos de la máquina y dirigir qué construir, o seguir escribiéndolo a mano
  • En ese momento de elección, por fin se vuelve visible la razón por la que cada quien empezó a programar
• Esa misma división ya existía en la universidad, en clases de matemáticas y ciencias computacionales: había quienes disfrutaban las pruebas y los teoremas en sí, y quienes solo se interesaban cuando podían aplicarlos

Mi tristeza era distinta

• En los últimos 18 a 24 meses sí hubo un periodo real de tristeza y adaptación
• Existía el miedo de no poder entender las nuevas herramientas, pero en la práctica sí fue posible entenderlas
• También estaba la preocupación de perder la capacidad de juzgar la calidad del código creado por IA, pero la experiencia de décadas leyendo y revisando código no se evaporó
  • Cuando algo está mal, todavía es posible notarlo, y el criterio sigue intacto
• Existía además el temor de que se acabara el rompecabezas, pero en realidad solo se pasó a un nivel más alto
  • Es el mismo patrón de todas las transiciones de una carrera que fue de acomodar bytes en una C64 → escribir funciones → diseñar sistemas
  • Ahora el rompecabezas se movió hacia la arquitectura, la composición y la dirección de asistentes
• La mayoría de esos miedos no se sostuvieron al chocar con la realidad, pero cierta tristeza sí permaneció

La tristeza que sigue ahí

• No se trata de extrañar escribir HTML a mano, sino de una tristeza por el ecosistema abierto de la web
  • El entrenamiento de IA sobre bienes comunes y la mayor concentración de quién moldea la experiencia de las personas en internet son una pérdida real
  • Es un problema que no desaparece aunque aumente la productividad personal
• También hay tristeza por el cambio en el panorama profesional
  • El desarrollo web, al que se han dedicado más de 30 años, ya no es el campo más caliente
  • Las apps móviles se llevaron una parte y la ingeniería de IA ocupa hoy la posición dominante
  • Se siente que la transición está funcionando, pero la ansiedad es real y todavía no termina
• El centro de esta tristeza no es extrañar el acto de escribir código en sí
  • Es una tristeza por cómo está cambiando el mundo alrededor del código
  • La tristeza de Randall y Lawson apunta al oficio mismo, mientras que la de este texto apunta al contexto y las razones

Ningún lado está equivocado

• Kevin Lawver, en un texto de respuesta a Lawson, plantea que más que aferrarse al pasado hay que redirigir el oficio y la pasión
• Más allá de enmarcarlo simplemente como nostalgia contra pragmatismo, lo verdaderamente útil es reconocer qué tipo de tristeza se está sintiendo
• Si se está haciendo duelo por una pérdida artesanal, no basta con decir "solo adáptate"
  • Puede ser necesario encontrar esa satisfacción en otro lado o aceptar que la sensación del trabajo va a cambiar
  • Haber podido vivir del oficio hasta ahora ya era, en sí mismo, una suerte
• Si se está haciendo duelo por una pérdida contextual, entonces sí hay respuestas más accionables
  • Es posible aprender nuevas herramientas, trabajar por la web que se quiere —aunque sea una web pequeña—, y al mismo tiempo entristecerse y adaptarse
• Cita de Nolan Lawson: "No celebro el mundo nuevo ni me resisto a él. El sol sale y se pone, y yo giro impotente en órbita, y mi protesta no puede detenerlo"
  • Pero también es una confesión honesta decir que, incluso entre la tristeza y el miedo, hay algo de emoción

Poner a trabajar a la computadora

• Desde que comenzó a programar en los años 80, cada lenguaje que aprendió fue un medio para un fin
  • Una nueva forma de hacer que la computadora hiciera lo que quería
• La programación con IA es el paso más reciente de esa misma línea, no una ruptura sino el siguiente peldaño de la escalera
• Solo que la propia escalera está cambiando, y también el edificio en el que está apoyada, así que no se puede saber con exactitud hacia dónde va
• Lo que sí es seguro: la satisfacción del momento en que algo pensado y construido realmente funciona no ha cambiado en más de 40 años
  • El camino del código para llegar ahí cambió, pero ese instante en que funciona sigue siendo el mismo

[github88]

Están haciendo demasiado escándalo.

[ahwjdekf]

Creo que es muy bueno que la IA se encargue de cosas como la programación web.

[brilliant08]

Parece que la programación ajena debe de tener algún valor sublime.

[onetoday]

A veces siento que el promedio de edad en HN es bastante alto y que de alguna manera parecen personas que se están quedando atrás.
Por eso suelo saltarme este tipo de textos negativos (no críticos) sin leerlos.

Como referencia, a veces sí me vuelve la diversión de programar directamente,
y como lo mío es más del lado web, quizá por eso sea más posible,
pero ya llevo más de 3 meses sin tipear código.

Sobre todo, desarrollar así es tan divertido que termino haciendo muchas horas extra por iniciativa propia, como cuando era más joven.

[snisper]

Si AI les preocupa tanto, entonces simplemente podrían no usarla, ¿no?

[savvykang]

Me pregunto cómo habrá reaccionado la gente cuando aparecieron las herramientas RAD.

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Creo que el artículo lo malinterpreta por completo. Incluso los desarrolladores artesanales (craft) buscan resultados, pero buscan resultados que duren y puedan escalar
  El objetivo de un buen programador es volverse innecesario. Antes hubo una época en la que contábamos ciclos y empaquetábamos bits en ensamblador, pero luego usar compiladores se volvió lo normal. También hubo una época en la que hacíamos apps CRUD a mano, pero ahora los frameworks las reemplazan. La gestión de memoria, los sistemas de tipos, los lenguajes de alto nivel y los sistemas no-code/low-code son parte del mismo progreso. Al final, el propósito de programar es hacer que las computadoras hagan cosas para que nosotros no tengamos que hacerlas
  Creo que la verdadera división es una diferencia de mentalidad entre quienes ven el software como algo que puede mejorarse y entenderse, y quienes lo ven como un obstáculo incomprensible hecho por otros
  • Me gusta esta perspectiva. Cuando trabajas con un sistema durante mucho tiempo, todos los detalles se sienten significativos. Intuyes qué efecto tendrá en el conjunto cambiar una sola cosa. Pero me preocupa que en el software de la era de la IA ese entendimiento se vuelva imposible. Se va a generar demasiado código automáticamente y será difícil captar el todo. Si al final modificarlo es difícil, tal vez tenga más sentido volver a generarlo con IA desde cero. Por eso creo que la modularidad (modularity) va a ser todavía más importante
  • Estoy de acuerdo con casi todo, salvo con la última frase. No creo que eso sea un problema de inteligencia, sino que en la práctica la gente del segundo grupo muchas veces simplemente tiene menos nivel
  • Me pregunto si esta distinción se parece a la de Pirsig entre “clásico vs romántico”. Los primeros intentan entender estructura y principios, mientras que los segundos priorizan la apariencia, la sensación y la utilidad
  • Antes se escuchaba mucho eso de que “un buen programador se vuelve innecesario”, pero hoy casi ha desaparecido
• La verdadera división está entre quienes creen que el progreso tecnológico es intrínsecamente bueno y quienes saben que, históricamente, los aumentos de productividad no se tradujeron en menos horas de trabajo
  La jornada laboral de 8 horas no fue resultado de la tecnología, sino de la lucha política
  • La verdadera división está entre los dueños del capital y los trabajadores. El capitalista vive de una parte de lo que producen los trabajadores, respaldado por papeles heredados
  • Me parece interesante que este tipo de discusión aparezca más seguido en Hacker News. Si la IA reemplaza a los desarrolladores, tal vez personas inteligentes y motivadas despierten políticamente. Históricamente, cuando las empresas se vuelven demasiado grandes, terminan siendo tratadas como si fueran estados
  • Hay demasiadas posturas extremas. Al final, la verdadera división está entre quienes apoyan la ciencia y la tecnología y quienes las detestan
• Ya no se trata simplemente de gente a la que le gusta teclear en teclados mecánicos. La diferencia real está entre quienes disfrutan entender sistemas y crear cosas nuevas, y quienes prefieren delegárselo a otros y quedarse solo con el resultado
  Claro, si ese “otro” es una persona, todavía puedes compartir el mérito mediante mentoría o creando el entorno adecuado
  • Da risa cómo “la verdadera división” siempre termina en el esquema de “yo, intelectualmente o moralmente superior” frente a “ellos, los inferiores”
  • A mí me gusta entender sistemas y crear cosas nuevas, y al mismo tiempo disfruto delegarle el trabajo repetitivo a la IA. ¿Eso significa que no debería existir? No estoy de acuerdo
  • Hay dos tipos de desarrolladores. El tipo A cuida con detalle seguridad, pruebas y CI, pero desde la perspectiva del usuario puede ser frustrante. El tipo B es más débil en testing o despliegue, pero prioriza la experiencia de usuario. Se necesitan ambos. Eso sí, parece que la IA va a empezar reemplazando el terreno del tipo A
  • Se siente como decir: “Claude, ayúdame a levantar este peso”
  • Cada persona encuentra placer en cosas distintas. A mí me gusta el proceso de resolver un rompecabezas. Disfruto más la resolución improvisada que seguir un plan
• Antes de la IA, ambos grupos hacían el mismo trabajo: el mismo editor, el mismo lenguaje, el mismo flujo de PR. La diferencia era la motivación. Por eso a algunas personas les gusta que la IA escriba código por ellas, mientras que otras extrañan porque desaparece la parte que ellas disfrutaban
  El texto de Kellan “Code has always been the easy part” va en la misma línea. Nuestra generación se metió en tecnología enganchada por la sensación de agencia que daba la web
  • La verdadera diferencia está en el estándar de calidad. Hay gente que puede pasar horas en el nombre de una variable, y gente que piensa “si funciona, ya está”. Ambas posturas tienen valor. Pero no hay que juzgar los modelos con el nivel del año pasado porque avanzan muy rápido. La salida por defecto es promedio, pero si sabes usarlos, puedes obtener una calidad mucho mayor
  • ¿Que programar en Perl no era estéticamente placentero? Yo me sentía orgulloso de usar Perl. Tenía el placer de dominar con soltura un lenguaje difícil de leer
  • Perl sin duda tenía su encanto. Una sintaxis como unless te permitía expresar el flujo de forma natural. El problema es que su evolución se estancó y cada quien empezó a extenderlo a su manera, creando codebases frágiles
  • A mí no me gusta programar en sí, pero la satisfacción de haber resuelto un problema es enorme. Siento que este tipo de proceso mental ayuda a mantener flexible el cerebro
  • Esto no es una dicotomía. Yo soy una mezcla de ambos tipos. Como la IA se encarga de la programación del trabajo, en casa me queda tiempo para disfrutar la programación tradicional
• Yo soy de los orientados a resultados. Me importa la calidad del resultado. Más que el proceso de programar, me obsesiona el nivel de acabado del producto final. Pero las apps de hoy son más lentas y tienen más bugs que hace 15 años. Incluso en la app de Claude a veces aparecen botones en los que no se puede hacer clic
  La programación con IA solo aumenta la productividad como un 10%. El verdadero cuello de botella es entender qué construir y convencer a otros. Programar es solo un medio para llegar a esa comprensión
  • Yo también uso más la IA para recopilar y validar información que para escribir código. Pongo varios LLM como revisores y hago que se critiquen entre sí. Ayuda mucho cuando hay lógica de negocio compleja. La IA también sirve para explorar edge cases
  • Coincido en que programar no es el cuello de botella. Eso de que la IA da una productividad 10 veces mayor no tiene sentido. Yo ya era rápido programando, así que la IA no me ayuda tanto. Más bien termina creando una situación en la que se impone la velocidad por encima de la calidad. Como mis compañeros generan miles de líneas con IA, la calidad del código se desploma
  • Parece que se está confundiendo calidad de código con acabado del producto. La mayoría de los problemas vienen de decisiones de negocio
  • Si “solo importa el resultado”, también se podría preguntar: “entonces ¿por qué no lo tercerizas en vez de hacerlo tú mismo?”
• Extraño la web en la que se escribía HTML a mano. Me entristece que el ecosistema web DIY donde la gente construía cosas por sí misma esté siendo reemplazado por herramientas de IA propiedad de empresas. Ahora estamos en una etapa intermedia, pero el declive de la web abierta se está acelerando
• La IA generativa también puede usarse como una extensión del espíritu artesanal. Puedes cargar código open source y preguntar “¿por qué funciona así?”, y desarrollar desde una comprensión basada en el entendimiento
  • La diversión de resolver rompecabezas no desapareció, solo subió un nivel. Ahora el terreno del artesano es diseñar la estructura y las razones del sistema completo
  • Claro, después ese resultado habría que aportarlo upstream
  • En realidad, esto ya se podía hacer antes con motores de búsqueda
• Los tres escenarios son malos. ① IA débil → Gran Depresión 2.0, ② IA al nivel esperado → monopolio de unos pocos ultrarricos, ③ IA superpoderosa → extinción humana. La cantidad ideal de IA es 0
  Aun así, hay que intentar resistir
  • Yo antes pensaba igual, pero últimamente, viendo los límites reales tras el boom de la IA, siento que el mercado pronto se va a corregir. Esto se parece más a la era de AOL
  • La verdadera inteligencia no consiste simplemente en convertir texto en llamadas a herramientas, sino en incluir planificación, crítica y resolución creativa de problemas
  • En realidad, en los escenarios 1 y 2 ganan las mismas personas. El 3 es una fantasía para desviar la atención del público
• Después de trabajar mucho tiempo en startups, abandoné la idea del “espíritu artesanal”. En cambio, desarrollé intuición para detectar lo peligroso que es no tener revisión de código de IA o hacer PR demasiado grandes. Eso no es artesanía, es un tema de precisión y manejo de deuda técnica
  • El problema no son los “orientados a resultados”, sino los que se llevan el crédito y evitan el trabajo. Aunque su código quede hecho un desastre, ya se fueron a otro proyecto
  • En mi experiencia, más que la dicotomía “artesanía vs resultados”, importa la capacidad de construir bien el edificio completo. Está bien que la IA se encargue de partes como si fuera un subcontratista, pero ahora estamos al nivel de tercerizar todo el proyecto, y por eso el resultado sale fatal
• Hay dos tipos de desarrolladores. Los que aman tanto programar que nunca se vuelven managers, y los que en cuanto pueden pasan a gestión. El segundo grupo se beneficia más de la IA
  • La gente que sabe tratar bien a las personas debería ser manager. Y también existe un tercer tipo: quienes disfrutan diseñar sistemas y delegan la implementación a otros