Déjenme quedarme atrás
(androidessence.com)- El desarrollo Android comenzó en 2014 con un curso gratuito que conocí en una clase de Java y con mi primera app de tareas, y la motivación nació de experimentar cómo el software en la palma de la mano toca la realidad
- Una carrera de 10 años fue un tiempo para confirmar el propósito de la tecnología mientras daba mantenimiento a apps con beneficios reales para los usuarios, como una app de citas, acceso a medicamentos y apoyo para viajes
- Tras pasar por cursos, hackatones, mi primer trabajo y Droidcon NYC, entendí que lo que más perdura no es el resultado sino la conexión con las personas y la transmisión del conocimiento abierto
- Los LLM han mejorado hasta el punto de ofrecer código que compila e incluso revisiones, pero debilitan la comprensión que surge de explorar, refutar, votar y aprender por ensayo y error al estilo Stack Overflow
- El desarrollo de software es un arte y un oficio que no puede sustituirse solo con automatizar tareas repetitivas, y debe seguir siendo una actividad en la que humanos crean y comparten junto a otros humanos
Cómo empecé en el desarrollo Android
- El desarrollo Android empezó en 2014, durante una clase universitaria de Java, gracias a un curso gratuito en línea que compartió un compañero; mi primer objetivo fue crear una app de lista de tareas con almacenamiento local
- El momento en que ejecuté la app terminada en mi teléfono y se la mostré a mis padres quedó como “el momento en que se encendió el foco”, y tuvo un significado especial porque era software real, algo que podía llevar en la mano e interactuar directamente
- La app estaba siempre en mi bolsillo y era una herramienta para ayudarme a organizarme y ser más productivo; esa experiencia me hizo sentir que el propósito de la tecnología es ofrecer herramientas que tengan un impacto positivo en la gente
- En 2018 trabajé directamente en una app de citas en la que después conocería a quien se convertiría en mi esposa, y eso me permitió experimentar de forma aún más directa el impacto del software en la vida real
- Durante los 10 años siguientes fui puliendo mis capacidades como desarrollador Android, dando mantenimiento a apps que benefician realmente a sus usuarios, ya sea para encontrar a una persona especial, mejorar el acceso a medicamentos o facilitar los viajes
Las personas que dieron forma a mi camino como desarrollador
- Lo que permaneció más tiempo que las apps mismas fue la conexión con las personas que hicieron posible esas apps
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Cursos y conocimiento abierto
- Al principio, mi objetivo era absorber tanta información como fuera posible, y cada semana tomaba cursos para aprender lo que mi profesor enseñaba sobre Android
- También tomé otro curso en el que empleados de Google enseñaban a crear una app del clima, y me involucré tanto que aprovechaba los espacios entre clases y hasta la hora de comida para seguir desarrollando apps
- Me impresionó profundamente el conocimiento profundo de las personas detrás de la cámara y su disposición a compartirlo públicamente
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Hackatones y formación de equipos
- Los años siguientes continuaron como una etapa de práctica construyendo cosas por mi cuenta, y asistí a más de 10 hackatones donde conecté con cientos de futuros ingenieros de software
- Con amigos manejábamos entre 2 y 8 horas y pasábamos 3 días casi sin dormir para crear apps sociales, un rastreador de mascotas, juegos CTF con etiquetas NFC y más
- Aunque sobrevivíamos a base de cafeína y discutíamos sobre el stack tecnológico, la verdadera recompensa eran las risas, la amistad y el orgullo de haber creado algo en equipo
- No importaba qué habíamos construido ni si habíamos ganado premios; la experiencia misma era la recompensa
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Mi primer trabajo y RxJava
- Después de graduarme, empecé mi primer día como desarrollador Android profesional en una empresa de marketing digital, y un compañero que se sentaba junto a mí me preguntó: “¿qué sabes de RxJava?”
- No sabía absolutamente nada de RxJava y me puse nervioso, pero él no me juzgó: me explicó la programación reactiva, el contexto de la app en la que trabajaríamos juntos y cómo ponerme al día rápidamente
- Los dos nos convertimos en compañeros que llenaban la oficina de risas, mientras manteníamos una profunda pasión por el trabajo y por seguir creciendo
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Droidcon NYC y devolver el conocimiento
- Ese mismo compañero me llevó a mi primera conferencia de Android, Droidcon NYC, y me impactó estar en un ambiente con cientos de ingenieros y decenas de ponentes con el mismo interés tan específico
- Ver a los ponentes compartir su conocimiento por voluntad propia fue lo que me hizo querer compartir también mi experiencia con la siguiente generación de ingenieros Android
- Buscar oportunidades para ayudar a otros ingenieros y pasar hacia adelante la ayuda que yo había recibido se volvió un principio importante de mi carrera
La forma de desarrollo que prometían los LLM y la experiencia real
- Con la popularización de los LLM, la promesa simplista de que “ya no hace falta aprender a programar; basta con escribir en un prompt lo que quieres y el código aparecerá” empezó a amenazar la forma tradicional de desarrollar software
- Al principio me entusiasmaban las posibilidades de esta nueva tecnología, pero en la práctica sugería métodos que no existían, generaba bugs evidentes y, en el peor de los casos, producía código que ni siquiera compilaba
- Cuando volví a usarla después de que prometieran que mejoraría, efectivamente había avanzado: escribía código que compilaba, analizaba stack traces para proponer correcciones e incluso hacía code review
- Pero, al mismo tiempo, esas funciones mejoradas también agotan la experiencia humana
- Cuando aparecía algo que no sabía, empecé a preguntárselo a la IA y a depender de la primera respuesta que funcionara para llegar al objetivo, en vez de aprender como antes siguiendo en Stack Overflow el proceso compartido públicamente por alguien que había pasado por el mismo problema
- En Stack Overflow no solo había ayuda; también había retroalimentación que refutaba y cuestionaba supuestos, y al buscar, revisar y observar los votos de la comunidad a favor o en contra de una solución, uno podía entender de raíz tanto el problema como la respuesta
Cómo la automatización debilita el aprendizaje y la colaboración
- A los ingenieros les encanta la automatización, pero el área donde mejor funciona es en las tareas pequeñas y repetitivas
- Si, cuando hay que construir algo, en lugar de usar las habilidades pulidas durante 10 años se delega el trabajo a una máquina, puede debilitarse la capacidad de pensamiento crítico necesaria para crear software resiliente y duradero
- También existe la postura de que, como los LLM escriben código rápidamente, eso permite pensar de manera más crítica sobre el sistema; sin embargo, es fácil perder de vista el ensayo y error, que es una parte central de aprender desarrollo de software
- El ensayo y error no consiste solo en ver si una app funciona o se cae, sino en probar distintos enfoques para encontrar la arquitectura, librería, patrón y estilo más adecuados para lograr el objetivo
- Incluso la retroalimentación sobre una solución desaparece si, en vez de sentarse con un colega para discutir elecciones de implementación y trade-offs, se le pregunta a una caja negra; con eso se pierden conversaciones basadas en lo que sí funcionó o no en proyectos reales
- Las discusiones sobre trade-offs muchas veces no se basaban en teoría, sino en experiencias vividas directamente por otras personas, y ese tipo de conversaciones profundizaba mucho más el criterio de implementación
Software para los humanos
- Los LLM son máquinas de predicción; se definen como generadores de texto y sistemas estadísticos entrenados sobre años de dedicación de ingenieros que eligieron aprender y construir en espacios abiertos
- Construir públicamente significaba no encerrar la tecnología, sino crear ejemplos reales que los ingenieros jóvenes pudieran explorar, comprender y usar para aprender
- Un LLM no se ríe contigo cuando el código no compila, ni te da una comprensión del software lo bastante profunda como para explicar con entusiasmo cómo funciona cuando alguien te lo pregunta
- Sobre todo, no puede participar en la alegría de voltear, sonreír y decir juntos: “nosotros hicimos esto”
- La costumbre de conectar con otras personas, mostrarse vulnerable, compartir las dificultades y luego devolver la ayuda recibida mediante un blog post o una charla se ha debilitado con el uso de la IA, pero necesitamos recuperarla
- El desarrollo de software es un arte y un oficio que requiere dedicación, paciencia y una comunidad fuerte, y debe ser algo hecho por humanos para humanos
- Si la experiencia de construir junto con la IA realmente es el futuro, entonces llegué a la conclusión de que está bien quedarme atrás
1 comentarios
Comentarios en Hacker News
Aquí se abordan bien los comentarios que cuentan experiencias opuestas de no haber podido pertenecer a la comunidad de programación, pero también hay otro punto que considerar
Hay que recordar a las personas que están aguas abajo de todo este software, con quienes quizá nunca hablemos directamente. No necesariamente solo los “usuarios”, porque también hay mucho software para desarrolladores, pero aun así hay que tener en cuenta a los usuarios
Delegar la calidad del software a extrusoras probabilísticas de código está haciendo que la calidad del software que sale al mundo caiga drásticamente. Incluso antes de los LLM ya existían problemas como errores humanos o incentivos económicos distorsionados; esto solo se suma encima. Cuando se despliega software de baja calidad y hostil para el usuario, personas reales sufren daños grandes y pequeños. Este deslizamiento “inevitable” hacia la IA generativa perjudica a todos los que toca: desarrolladores, usuarios, inversionistas y más. Es fácil ignorarlo porque el daño aparece en distintos momentos, de distintas maneras y avanza poco a poco, pero sí está ocurriendo
La “IA” es dañina. A mí también pueden dejarme atrás
Desde la perspectiva de alguien que mantiene algunos proyectos personales, sí puedo decir que la calidad ha mejorado objetivamente gracias a la IA, al permitirme crear un pipeline de CI decente, ampliar la cobertura de pruebas y armar una mejor arquitectura. Antes no tenía margen para invertir en ese fortalecimiento, pero con la IA sí fue posible
Claro, puedes decir que mi código es pésimo y mis pruebas también, pero eso ya suena a tener la conclusión decidida de antemano. Con 25 años trabajando en la industria, puedo decir que ese juicio es incorrecto. Aun así, nadie sabe qué pasará con el codebase mediano. Puede que yo sea especialmente disciplinado. Como la era de la programación con agentes apenas lleva entre 6 y 12 meses, todavía hay que reservar el juicio
Para ciertos usos, incluso un software mediocre puede ser mejor que no tener nada. En conjunto, es difícil predecir si esto será algo bueno o malo
Lo que todas estas cosas tienen en común es que son herramientas que una persona floja puede usar como muleta para sacar código que más o menos funciona, pero con problemas. La flojera es una elección, y las elecciones las hacen humanos con voluntad y responsabilidad
Si con herramientas de IA estamos haciendo software peor y más rápido, entonces hay que replantear cómo se están usando. Si con esto no se puede ofrecer mejor software, entonces no entiendo para qué se está usando
He visto casos en los que las herramientas de revisión de código con IA son tremendamente efectivas para detectar defectos que habrían llegado a producción
Mi experiencia programando ha sido tan distinta a la del autor que me hace preguntarme qué me perdí. Siempre he programado solo, y no recuerdo haber tenido nunca conversaciones profundas sobre programación, ni en línea ni fuera de línea. Suena como algo divertido y emocionante, pero lamentablemente nunca tuve esa oportunidad
Para mí, la IA ha sido la primera vez que pude obtener algo parecido a una opinión sobre problemas o situaciones concretas con las que me encuentro. Puedo preguntar de forma muy específica cuál es el mejor enfoque para lo que estoy haciendo en ese momento, leer y revisar la respuesta, y luego decidir qué camino tomar. Sigo recibiendo respuestas absurdas con frecuencia, pero incluso en esos casos me ayuda a pensar más a fondo el problema al preguntarme: “¿lo que dijo la IA es cierto?”
Lamentablemente, el centro de todo era Twitter antes de la adquisición, y desde entonces da la impresión de que la comunidad ya no es como antes
Herramientas como PostgreSQL, GCC, Git, HTTP y Emacs no “obtienen” nada porque las uses. Pueden ganar popularidad y recibir más contribuciones, pero eso es todo. Mientras más uses Claude, más rico se vuelve Anthropic y más fácil le resulta colocarse en una posición de poder desde la que podría dominar la programación del mundo. Por eso, por mucho que nos guste la IA propietaria, hay que volver a pensar qué estamos entregando a cambio. No son solo 200 dólares al mes
Mario Savio dijo algo cuando la Revolución Industrial estaba en su apogeo
llega un momento en que el funcionamiento de la máquina se vuelve tan repugnante, y te duele tanto el corazón, que no puedes participar, ni siquiera participar de forma pasiva. Entonces tienes que poner tu cuerpo sobre los engranes y las ruedas, las palancas y todo el aparato, y detenerlo. Y tienes que hacerles saber a quienes operan y poseen esa máquina que, si nosotros no somos libres, la máquina tampoco podrá funcionar en absoluto
En ese entonces también las máquinas llegaron a hacer mucho trabajo, pero nosotros seguimos funcionando bien. Al final, esto también parece que se convertirá en uso de herramientas y llevará a la inteligencia humana a otro pico
El conocimiento humano quizá sí, pero la inteligencia no. Como colectivo somos tontos y vamos en dirección a ser más tontos, y la tendencia perezosa e irreflexiva que produce la IA va a acelerar ese proceso
Yo también me considero relativamente “inteligente”, pero creo que esa idea está sobrevalorada. Quiero vivir siendo tonto y sin preocupaciones. Quiero andar en bicicleta, disparar flechas al cielo, comer escargot y, cuando llegue el momento, morir dormido. Pero en la realidad tengo que trabajar y buscar un asilo
De cualquier forma, el reemplazo mecánico y el reemplazo del pensamiento no son comparables, pero los comentarios pro-IA más irreflexivos tienden a quedar hasta arriba
Este texto me hizo darme cuenta de muchas cosas. Creo que puedo entender el dolor del autor, y lo sentí claramente mientras lo leía. Me sorprendió un poco que lo que marcó la diferencia fueran “las personas”, y me di cuenta de que, como casi no he tenido ese tipo de experiencia, eso pudo influir mucho en cómo veo esta tecnología
Para mí, crear software casi siempre ha sido un proceso solitario, y algo con lo que me obsesiono mucho más que la gente a mi alrededor. Tampoco vivo en una zona centrada en tecnología, ni estoy en un entorno donde pueda hablar mucho con personas que sepan bien de programación, ingeniería de software o IA. Como el autor, sí he tenido que aprender tecnologías nuevas o lenguajes nuevos, pero en vez de recibir ayuda de desarrolladores mucho más experimentados, aprendí solo en casa
Los LLM nos han dejado en una situación donde varias cosas son ciertas al mismo tiempo, y para avanzar tenemos que encontrar cómo ajustarlas y resolverlas. Uno puede aprender usando LLM o no aprender nada, y eso depende del enfoque, el deseo y la fuerza de voluntad del usuario. En el uso de LLM, como en casi todo, también hay nivel de dominio, y el nivel del usuario influye en su percepción de la tecnología y en cómo la gente a su alrededor la ve. Los usuarios inexpertos generan sentimientos más negativos
A algunas personas les gusta hacer por sí mismas lo que las máquinas hacen bien, así que no quieren que la máquina lo haga; otras odian ese tipo de trabajo, así que quieren que la máquina lo haga por ellas. En algún momento de este año me di cuenta de que me gusta mucho más construir y diseñar sistemas y resolver problemas que programar en sí
El desarrollo de software junta muchas cosas distintas, y hablar de todo como si fuera una sola solo genera más confusión. Hay personas que quieren pensar por sí mismas la lógica de la aplicación y dejar que el LLM escriba el código, y otras quieren que el LLM piense la solución, la implemente y la pruebe. Son personas muy distintas, con metas y deseos distintos. Cuando alguien ve Claude o ChatGPT, puede estar viendo algo completamente diferente de lo que tú ves
La mayor parte del tiempo tuve que sumergirme en libros y textos en línea para construir mi propio modelo mental de cómo funcionan las cosas, y ese proceso fue bastante útil
Ahora la IA se ha vuelto una herramienta con la que se puede aprender, una herramienta que te muestra la forma correcta y te explica en detalle en qué se convirtió algo. Puedes hacer preguntas, señalar errores, comparar distintas implementaciones y al final convertirte en un mejor programador. Como muchos han dicho, la IA significa cosas distintas para cada persona. Para mí ha sido una herramienta que me da poder, me ilumina y me vuelve humilde. Siempre había demasiado por aprender y muy poco tiempo, pero ahora ya no se siente necesariamente así
El problema de la IA propietaria es que empresas como Anthropic, Google y OpenAI obtienen más beneficio del uso de la IA que sus usuarios. Herramientas como PostgreSQL, GCC, Git, HTTP y Emacs no “obtienen” nada porque las uses. Pueden ganar popularidad y recibir más contribuciones, pero hasta ahí
Mientras más uses Claude, más rico se vuelve Anthropic, y más fácil le resulta ponerse en una posición de poder desde la cual puede dominar la programación del mundo. Por eso, aunque nos encante la IA propietaria, tenemos que volver a pensar qué estamos entregando a cambio. No son solo 200 dólares al mes
Estoy a favor de los modelos abiertos y de los agentes open source, pero no quiero darles todavía más poder a las megacorporaciones. Da miedo imaginar cómo cambiará la ingeniería de software si dentro de 5 años estas grandes empresas tienen aún más poder sobre nosotros. Por ejemplo, que te cobren más para no ver anuncios entre prompts de Claude Code, o que te cobren más para que el código generado no meta anuncios dentro de tu app. ¿De verdad queremos que la experiencia terrible que hoy vivimos en todo internet quede incrustada hasta el fondo del flujo de trabajo de la ingeniería de software?
La gente está haciendo toda clase de predicciones extremas viendo solo el estado actual de los LLM, pero no sabemos cómo se va a desarrollar el mercado
La capacidad de programación y la cultura del vibe coding también se parecen a los primeros tiempos de los autos eléctricos. Sí había funciones en las que los autos eléctricos encajaban mejor que los de combustión interna, pero todavía faltaban unos 10 años para que pudieran hacer por completo el mismo trabajo. Mientras tanto, también hubo mucha gente que menospreciaba a los autos eléctricos como juguetes curiosos, poco prácticos, caros y peligrosos, porque no había infraestructura y la tecnología aún no maduraba
El verdadero foso competitivo que se ve ahora es más o menos la demanda de centros de datos, pero eso también va a escalar y volverse una mercancía, y la producción de RAM también se pondrá al día
La mayoría de los seres humanos obtiene propósito y sentido del trabajo. Siempre ha sido así. ¿Qué creen que pasa si se elimina el sentido a gran escala de la vida de la gente? No se va a ver bonito
El verdadero problema es que la cosa se pone “interesante” cuando se elimina el salario que necesita todo el proletariado
Me identifico con este texto. Mi reacción a lo que está pasando ahora también es “déjenme atrás”
Pero extrañar la diversión de la vieja forma de crecer como desarrollador no solo es la razón equivocada, sino que, en términos darwinianos, es muy peligroso. Al cliente al final no le importa cómo se hizo, sino el soporte a largo plazo, el costo, la previsibilidad, etc.
Eso no significa que pueda decirse que la industria realmente haya avanzado de una forma cuyo efecto neto sea positivo. Todo es un gran desastre. En muchos casos la IA solo nos empuja en la misma dirección en modo turbo, haciendo todo más desordenado, más caro y además más peligroso
Yo digo “déjenme en paz” porque, si piensas bien este desastre desde primeros principios, puede verse como una oportunidad
Este texto parece construir una falsa dicotomía entre no usar IA para nada o delegarle todo a la IA. En la práctica no funciona así. Puedes decidir por ti mismo qué parte del trabajo dejarle a la IA. Sigue habiendo muchísimo espacio para la experiencia humana, la comunidad y la pasión por la técnica
Cuando veo el debate público alrededor de la IA, me recuerda a las distorsiones cognitivas de la terapia cognitivo-conductual. En especial al pensamiento blanco y negro y a la catastrofización. A veces también son síntomas de ansiedad o psicosis, y a ratos me pregunto si una sociedad entera puede llegar a experimentar esos síntomas
https://en.wikipedia.org/wiki/Splitting_(psychology)
https://en.wikipedia.org/wiki/Cognitive_distortion#Decatastr...
Si empiezan a medir al equipo por throughput de PR y uso de tokens, al lado de alguien que hace vibe coding por completo yo puedo verme “peor”. Me da miedo quedarme atrás en ascensos si no hago vibe coding
Los indicadores de que el vibe coding puede ser malo son indicadores rezagados. Los problemas de rendimiento, degradación del servicio o migraciones masivas de datos que provoca el vibe coding siempre aparecen después
Pero son una minoría, y la mayoría va a encontrar un punto medio
Soy desarrollador senior de PHP y recientemente me movieron a un proyecto en Ruby on Rails. Es un entorno completamente desconocido para mí. El cliente recomendó usar LLM tanto como fuera posible
El problema es que si programas con IA, se vuelve casi imposible aprender el codebase. A menos que te metas a propósito, casi nunca ves más de unas cuantas líneas de código a la vez, y por las exigencias de velocidad puede que ni siquiera haya tiempo para hacerlo. Como resultado, nadie en el equipo termina conociendo a fondo ninguna parte del código. Es muy distinto de cómo programé durante los últimos 25 años, y también es menos divertido
Hace 100 años solo podías comprar muebles hechos por artesanos. Artesanos de verdad. Ahora las opciones son IKEA o hecho a mano. A la mayoría no le importa cómo se hizo mientras cumpla su función, así que elige IKEA. Todavía hay gente que prefiere muebles hechos a mano, y paga mucho por ellos
Parece que el software va en esa dirección, y tristemente estoy de acuerdo. El desarrollo de software se va a volver un hobby. Como la gente que hace carpintería en su tiempo libre. Puede que quede un grupo muy pequeño de verdaderos expertos, haciendo sobre todo consultoría. Tal vez creando datos de entrenamiento, o diseñando frameworks que la IA llegue a dominar. No sé. Pero sin duda va a ser diferente, y no todo irá en una buena dirección
Ahora mismo la IA construye para los humanos, y a veces también para otra IA. Muy pronto la IA va a construir para otra IA, y de vez en cuando para humanos. Más adelante la IA va a construir principalmente para la IA, y para humanos solo raras veces
Deberías ver si no pasa lo mismo en tu país. La gente asume automáticamente que IKEA mató a todas las tiendas locales, pero si buscas bien todavía hay muchas mueblerías locales
Este texto parece escrito por un LLM, o escrito con el estilo estándar de blog de hoy en día. Ese estilo mismo se está volviendo cada vez más parecido a un LLM
Sam Kriss señaló bien ese tipo de “señales” en un texto reciente: https://samkriss.substack.com/p/if-you-let-ai-do-your-writin...
¿No entienden que las “señales” de la IA, por definición, vienen de los humanos? El texto de Sam Kriss critica el estilo recargado, pero pone como ejemplo que Salman Rushdie y Arundhati Roy usan los mismos “trucos baratos” que la IA, y por más respeto que les tenga me cuesta aceptarlo. Se acerca peligrosamente a convertir cualquier metáfora rara en acusación de haber usado un LLM. Los humanos llevan escribiendo cosas raras desde muchísimo antes de los LLM
Y en este texto, ¿qué “señales” hay exactamente? Se lee de forma muy directa, no tiene metáforas extrañas. El guion largo de ancho completo tampoco es realmente una pista y, de hecho, usar “ - ” con espacio-guion-espacio como en este texto se ve bastante humano. Sobre todo, quiero darle el beneficio de la duda a alguien que escribió un texto diciendo que no quiere programar con LLM
Eso de “la máquina que golpea huérfanos me llena de angustia y terror existencial, pero para transmitírselo al lector tengo que hacer que esa máquina golpee a unos cuantos huérfanos” suena raro