- Un texto que dice que “está bien esperar” ante el fenómeno de convertir en arma el FOMO (miedo a quedarse fuera) alrededor de nuevas tecnologías como las criptomonedas y las herramientas de IA
- En los primeros días de las criptomonedas, la frase “¿no quieres quedarte atrás?” era un sutil mecanismo de presión para derribar posturas escépticas
- En la actualidad, la mayoría de las herramientas de IA todavía no son realmente útiles y, aunque esperes a que el hype se materialice, no habrá una gran diferencia en productividad
- Si una tecnología es verdaderamente útil, puedes aprenderla y aprovecharla en cualquier momento, y no es indispensable adoptarla temprano
- Tampoco usó Git cuando apareció por primera vez, y bastó con aprenderlo cuando se estabilizó y su trabajo lo exigió; con el VR del metaverso, no hubo ninguna ventaja práctica real por haber empezado temprano
- En un mundo donde nacen 16,000 bebés por hora, afirmar que te quedas atrás por no aprender cierta tecnología antes que otros es una clara ficción. La estrategia de “esperar y observar” es una elección racional
La instrumentalización del FOMO: de las criptomonedas a la IA
- Durante el boom inicial de las criptomonedas, le pedían sumarse hablando de la “moneda del futuro”, pero él se negó por su inestabilidad y falta de utilidad práctica
- Ante la frase “¿no quieres quedarte atrás?”, se preguntaba: ‘¿quedarme atrás de qué exactamente?’
- Si esa tecnología de verdad fuera a liberar a todo el mundo, no habría motivo para entrar temprano, y nunca sería demasiado tarde para participar — mañana seguiría existiendo
- Expresiones de la comunidad cripto como “Have Fun Staying Poor” son una estrategia de presión psicológica que convierte el FOMO en arma para quebrar el escepticismo
La misma mirada sobre la fiebre de la IA
- Tras probar varias herramientas de IA directamente, concluye que algunas están bien, pero la mayoría tienen poca utilidad
- En esta etapa hay más promoción excesiva y expectativas infladas que valor real
- Está completamente conforme con esperar a que el hype se haga realidad, y no ve motivo para pasar por el esfuerzo de aprender WordStar para DOS
- Si la tecnología realmente es tan grandiosa, uno debería poder aprenderla y usarla de forma productiva en el momento que elija, no según el calendario que impongan otros
Casos en los que no pasó nada por no empezar temprano
- No usó Git cuando apareció por primera vez, y lo aprendió después, cuando se estabilizó y su trabajo lo pidió — quizá habría sido 7% más eficiente si hubiera sufrido desde el inicio, pero también podría haber desperdiciado tiempo en una tecnología fracasada
- Escribió su tesis de maestría sobre el metaverso, y aunque aprender desarrollo en VR fue divertido, su utilidad práctica fue nula
- Sí participó en un ensayo clínico de vacunas, porque consideró que podía haber un beneficio personal y además ayudar a la humanidad
El riesgo y la falta de sentido de participar antes de tiempo
- Cuesta pensar en alguien que haya obtenido algo más que el derecho a presumir por haber empezado temprano
- Algunos inversionistas tempranos ganaron dinero, pero hubo la misma cantidad de personas que perdió
- Existen tecnologías exitosas como HTML 2.0, pero también hay la misma probabilidad de acabar en un callejón sin salida como Flash
- El “cutting edge” de la tecnología a menudo es en realidad “bleeding edge”, es decir, una zona riesgosa y costosa
Por qué esperar es válido
- Cada hora nacen 16,000 nuevas vidas, y eso no significa que estén “quedándose atrás” por no aprender tecnología desde el momento en que nacen
- En conclusión, esperar hasta confirmar que algo es realmente útil está 100% bien
- Más importante que la prisa es el juicio racional y la libertad de elegir el momento adecuado
4 comentarios
En esta era de sobrecarga de información sobre la IA, el cansancio ya va por delante de lo útil. Entre consejos categóricos cercanos al sesgo de confirmación, textos publicitarios y hasta contenido de YouTube con un fuerte tinte comercial... hoy en día, cuando todos alzan la voz como si su opinión fuera la respuesta correcta, esa confianza infundada termina cansando aún más. A veces dan ganas de alejarse del ruido.
El iPhone, AlphaGo y Bitcoin escalaron el muro del escepticismo, ¿por qué entonces la IA de repente se aceleró tanto?
Llevo mucho tiempo en este medio observándolo, y me parece que los cambios recientes se deben sobre todo a dos cosas.
Para empezar, el tamaño de la apuesta se volvió enorme. Antes, incluso unos cuantos millones de dólares parecían impresionantes, pero ahora el dinero se mueve en miles de millones. Y, como siempre, donde el olor a dinero es fuerte termina reuniéndose toda clase de gente. A eso se suma que entró en masa gente de ciertos ámbitos culturales, y el ambiente mismo de la industria cambió bastante hacia su estilo característico.
Si uno mira lo de ahora, claramente se siente distinto a la vieja sensibilidad de IT/CS: da la impresión de que la labia y el showmanship son lo que mantiene vivo todo. Antes, cuando se desinflaba la burbuja, habrían salido todos juntos, pero esta vez, como en el centro está el LLM, una "tecnología que habla bien", no parece que esta corriente se vaya a terminar fácilmente. Da la impresión de que este ambiente va a seguir de aquí en adelante.
Comentarios de Hacker News
Si esta tecnología de verdad es tan increíble, debería poder aprenderla al ritmo que yo quiera y aumentar mi productividad.
Incluso ahora hay oportunidades de mejorar la productividad, pero no es un cambio abrumador para todo el mundo y la dificultad de onboarding es bastante alta.
Creo que con el tiempo la productividad subirá y la barrera de entrada bajará. Por ahora, esperar tampoco es mala idea.
Nunca había visto que presionaran así con algo que técnicamente es opcional. Al final, parece una estructura para aumentar el consumo de tokens y darle dinero a las empresas de IA.
Si cambia el paradigma tecnológico, hay una alta probabilidad de que ese conjunto de habilidades se vuelva irrelevante.
Sobre todo sirve para delegarle tareas repetitivas que no quiero hacer. Apenas ha reducido la brecha con los usuarios de Vim, así que no tiene nada de especial.
Si empezara hoy en desarrollo web por primera vez, creo que me parecería mucho más difícil.
Solo así puedes influir en su dirección y contribuir a su evolución.
Cuando cambian las generaciones, uno puede terminar como la gente que “no sabe por qué el ícono de guardar tiene forma de disquete”.
Yo ignoré por completo el cripto y el metaverso, y no siento haber perdido nada.
En cambio, los LLM redujeron drásticamente la distancia entre la idea y la implementación, y fueron un verdadero punto de inflexión en mi vida como desarrollador.
Todavía no sé si es un buen cambio, pero por ahora lo estoy disfrutando bastante.
Depende completamente de la naturaleza del proyecto.
Antes dependía de desarrolladores senior o de Stack Overflow, pero ahora puedo resolver cosas por mi cuenta.
Aun así, hay que ver a los LLM como un espectro completo: que una parte sea útil no significa que todo tenga valor.
Yo veo con buenos ojos las interfaces de chat basadas en LLM, pero soy escéptico con la automatización mediante agentes.
Ahora no es momento de “esperar”, sino de aprender profesionalmente una nueva tecnología.
Y si al final no sirve, entonces simplemente se puede volver a la forma anterior.
Sin duda existe valor en empezar temprano.
Quienes se metieron al principio en Bitcoin, redes neuronales o juegos móviles recibieron grandes recompensas.
Pero también hubo tecnologías desaparecidas, como ActionScript o las apps para BlackBerry.
Si quieres grandes ganancias, tienes que asumir riesgos y entrar temprano; si quieres estabilidad, lo correcto es esperar.
Necesito tiempo para decidir si una tecnología nueva se alinea con mis valores.
Viéndolo ahora, me sigue pareciendo una tontería, pero si hubiera comprado en ese momento me habría hecho rico.
Generó ingresos durante unos años, pero al final se convirtió en una tecnología desaparecida.
La gente suele pasar por alto lo difícil que es predecir el valor futuro.
Y el éxito en juegos móviles dependía más del marketing que de la tecnología.
El miedo de que mi carrera pueda desaparecer es grande.
Si los LLM aumentaron la productividad, quizá las empresas ya no tengan motivo para volver a contratar gente.
Por eso estoy pensando si podré aguantar 10 años más o si debería cambiar de carrera.
Incluso sentí envidia de un mecánico que arreglaba llantas: independientemente de la economía, las llantas son llantas.
Igual que pasó con herramientas como MS Access, que prometían que “ya no hacían falta programadores” y terminaron creando un mercado de mantenimiento.
Mandar currículums a lo loco no funciona.
Mientras las necesidades no se acaben, seguirán apareciendo nuevas funciones, plataformas, pruebas, documentación y servicios.
Hasta que llegue la automatización total, el trabajo no va a desaparecer.
Pero el software solo seguirá evolucionando, no va a desaparecer.
Si de verdad quieres un “foso”, tienes que buscar algo complejo, que requiera licencia y siempre tenga demanda.
Yo más bien creo que la mejor estrategia es subirse rápido a la última tecnología, pero salirse en cuanto el futuro se vuelva incierto.
Como con Bitcoin: entrar temprano da grandes ganancias, pero entrar demasiado tarde solo aumenta el riesgo.
Con la IA pasa igual: quienes crearon contenido al principio sacaron ventaja, pero ahora la ventaja inicial ya se perdió.
Además de Bitcoin hubo montones de monedas, y la mayoría fracasó.
Al final se repiten casos como la burbuja de los tulipanes: Tulip Mania.
Si siguieras ese principio, no habrías podido mantener Bitcoin durante 15 años.
La verdadera diferenciación está en construir experiencia profunda y usar ese conocimiento para crear nuevas conexiones.
Solo así puedes convertirte en un first mover con impacto real.
Llevo programando desde 1986 y ya no me dejo llevar por el FOMO (miedo a perderme algo).
Aunque no te apures, al final siempre queda trabajo de ordenar el desastre.
Con la IA pasa igual: va en dirección de reducir el tamaño de los equipos.
Igual que SaaS, iPaaS, serverless y la nube administrada, la IA también acelera el desarrollo centrado en equipos pequeños.
Al principio de la nube había administradores de sistemas que decían que “jamás iba a despegar”.
Pero los early adopters curiosos después se convirtieron en líderes de migración a la nube.
Con el desarrollo móvil pasó lo mismo: solo quienes aprendieron desde temprano aprovecharon las oportunidades.
Administrar EC2 o administrar servidores físicos es técnicamente casi lo mismo.
Simplemente el mercado creció porque la dirección creyó en el marketing.
Los LLM se parecen más a herramientas como un IDE y no son difíciles de aprender.
Yo al principio estaba en contra de programar con ayuda de LLM, pero ahora uso Claude Code con frecuencia.
Si el valor central de los LLM es que incluso la gente no técnica puede usarlos fácilmente, entonces para un desarrollador es todavía más sencillo.
Por eso estoy de acuerdo con el autor cuando dice que “no hace falta preocuparse por quedarse atrás”.
Lo que una organización de ingeniería debe hacer ahora es entender suficientemente las herramientas de IA y encontrar dónde aplicarlas.
Herramientas como Claude Code pueden convertir en una funcionalidad en una hora una idea que uno dejaba para “algún día”.
Dejar pasar una oportunidad así sí sería una pérdida real.
Hay gente que simplemente quiere separar trabajo y vida personal. Basta con aprender lo necesario.
La tecnología va a mejorar, pero por ahora también es sensato esperar.
Para mí, los LLM ya son una habilidad esencial.
Lo importante es saber cuándo, dónde y cómo conviene usarlos.
Si no puedes automatizar tareas simples y repetitivas, eso termina bajando la productividad de todo el equipo.
Por ejemplo, usar un LLM para generar código de reproducción de bugs o probar regresiones de rendimiento ya es algo básico.
Gracias a este tipo de automatización, el análisis preciso se volvió más fácil, y mis colegas también esperan ese nivel de eficiencia.
Decir que al principio no usabas Git podría significar que ni siquiera usabas control de versiones.
Todavía había desarrolladores que hacían control de versiones copiando archivos, y en cuanto aprendieron Git les ayudó muchísimo.
Con los LLM no pasa eso.
Ojalá todos los clientes se pasaran a Git.
La idea es que tampoco está mal esperar a que una tecnología madure.