Si pides atención humana, muestra esfuerzo humano

• A medida que aumentan los debugs investigados, documentos y código escritos por IA en la colaboración de equipos, surge una nueva cuestión de etiqueta: cuándo está bien enviar resultados de IA para que otra persona los lea
• Una IA bien integrada con el código base interno y la documentación realmente puede producir resultados útiles
• Como los ingenieros de software pasan cada vez más tiempo leyendo texto generado por IA, publicar resultados sin pulir como si fueran texto propio es una falta de consideración
• Si alguien te reenvía un documento crítico generado por IA que ni siquiera leyó, acompañado de “puede que no sea totalmente preciso”, surge la pregunta de por qué el receptor debería leer un documento que ni siquiera valía la pena para quien lo envió
• El principio central es "si vas a pedir atención humana, muestra esfuerzo humano", es decir, al compartir resultados de IA hay que dejar claro que fueron generados por IA y añadir comentarios propios
• En la era de la IA, la atención se ha vuelto un recurso aún más escaso, y etiquetar el contenido generado por IA junto con demostrar esfuerzo humano ayuda a cuidar a los colegas y a mantener la humanidad en el trabajo

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El problema de etiqueta en la colaboración creado por los resultados de IA

• Cada vez más investigaciones de depuración, documentación y código están siendo escritos por robots
• Este cambio crea una nueva cuestión de etiqueta sobre en qué momento está bien pasar resultados de IA para que otros los lean dentro del equipo
• Una IA fuertemente integrada con el código base interno y la documentación puede, en algunos casos, generar resultados realmente útiles
• Al mismo tiempo, aumenta la proporción del día de un ingeniero de software dedicada a leer texto de IA, lo que genera fatiga
• Por la sensación de que “si yo puedo pedírselo a un robot, tú también puedes”, publicar resultados de IA sin pulir como si fueran texto propio se percibe como una falta de consideración

La atención humana requiere esfuerzo humano

• Se menciona un caso en el que, tras proponer un diseño, un miembro del equipo pidió a la IA una crítica y luego compartió el documento diciendo que “no lo he leído, así que puede que no sea totalmente preciso”
• Si le pides a otra persona que lea un documento que ni siquiera leíste, le estás trasladando una carga de lectura que tampoco tenía valor para quien la envió
• El principio clave es que si pides atención humana, debes mostrar esfuerzo humano
• Si el contenido generado por IA es útil, puede compartirse con colegas, pero debe indicarse claramente que fue creado por IA y acompañarse de comentarios propios
• Cuando se pide a una persona hacer code review, primero debe revisarse directamente el código generado por IA

Significado

• Incluso antes de la IA, la atención ya era un recurso escaso, y después de la IA esa escasez se ha intensificado
• Marcar claramente el contenido generado por IA y demostrar esfuerzo humano ayuda a mostrar consideración por los colegas y a mantener la humanidad en el trabajo

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• Un colega muy productivo que adoptó Claude por completo está inundando al equipo con PR generados por IA, y eso está generando carga para el equipo
  Después de unos 6 meses, empezó a quejarse seguido en el standup de que sus PR no se revisan y quedan abandonados; no es que la gente los evite a propósito, pero no los hace fáciles de revisar
  No es que rechacemos el contenido hecho con IA, pero encontrar y filtrar errores requiere esfuerzo de revisión. Para señalar alucinaciones en un PR grande hay que invertir una hora y además acertar, y si a esa revisión luego le responden con texto generado por IA y correcciones generadas por IA, se siente como una falta de respeto, y al final uno termina evitando esos PR de forma inconsciente

  • El cuello de botella en los equipos grandes de software es la comunicación del equipo. He dirigido equipos grandes y chicos, y cada vez que quería aumentar la velocidad, reducir gente en el equipo era lo que más efecto tenía
    No necesariamente despidiendo: también se puede dividir el equipo, y por lo general la persona que sale no es quien mejor rinde. Un amigo que maneja una empresa pequeña también dijo que al reducir el equipo en una persona, la velocidad subió casi de inmediato, y esa persona era el cuello de botella que estaba haciendo más lento a todos alrededor
    Esto ya era cierto antes de la IA, y la IA solo hace más evidente la diferencia. Las herramientas actuales de IA no son adecuadas para la colaboración multiusuario y su interacción es 1:1, así que el traspaso entre herramienta y persona termina atascándose en la comunicación entre personas
    Entiendo la reacción emocional contra la IA, pero puede que no sea una respuesta productiva. La cantidad de cambios no va a disminuir, así que insistir en revisar manualmente todo el código no escala a largo plazo. Hay que preguntarse cuántos problemas reales encuentra de verdad la revisión manual de PR, si estamos valorando correctamente ese aporte y si no hay formas de detectar y corregir esos mismos problemas de manera automática
  • Me pregunto si ya hablaste directamente de este problema con ese colega. Si tiene tan poca conciencia social como para mandar respuestas de IA a mensajes escritos por personas, es posible que ni siquiera entienda por qué la gente no hace eso
  • Ese comportamiento puede interpretarse como ahorrar su propio tiempo mientras considera menos importante el tiempo de los demás
    Me pregunto si él mismo se da cuenta de eso
  • Una buena regla práctica es dedicar más esfuerzo a producir algo que el esfuerzo que le tomará a otros consumirlo
  • No siempre es posible, pero entrenarse para mantener pequeñas las solicitudes de cambio realmente vale la pena, y se vuelve todavía más importante mientras más uses agentes
    Es muy fácil que la cantidad de archivos y líneas se dispare en un instante

• Esto coincide exactamente con lo que he sentido últimamente. Un colega en particular se está pasando un poco y entrega salidas de IA casi sin tocar para absolutamente todo: revisiones de código, respuestas a emails o preguntas por Teams, historias nuevas e incluso opiniones personales en reuniones de diseño e ideas
  Estamos planificando proyectos futuros, y los documentos que manda para revisar son verbosos y largos, y por los problemas que aparecen parece que ni siquiera los leyó antes de enviarlos
  Entiendo que el contenido puede ser correcto o a veces útil, pero estar sintiendo todo el tiempo que estás hablando con un chatbot de IA es agotador. No quiero además tener que validar las respuestas generadas por IA de otra persona

  • Mi instinto dice que lo correcto es ignorarlo. Depende del contexto, pero al final la solución debería ser algo como “eso no lo voy a leer”
  • He visto este tipo de persona. Tiene una mentalidad laboral en la que ve el empleo como un juego de dos participantes entre él mismo y la empresa, busca maximizar el beneficio para su carrera frente al esfuerzo propio y no le importa cuánta molestia cause a los demás
    Antes de la IA, tenía que jugar el juego haciendo trabajo real o robándose el mérito de otros sin que lo descubrieran. Ahora que apareció la IA, la ve como el recurso definitivo para meter todo en Claude, hacer que trabaje y luego copiar y pegar la salida para llevarse el crédito por trabajo que no hizo
    Así obtiene la máxima visibilidad con el mínimo esfuerzo, y mientras crea que no lo van a descubrir, va a seguir. Si la gerencia no interviene o incluso lo incentiva por el volumen visible de producción, solo va a empeorar
  • Me cuesta imaginar que mi opinión sea residuo de IA repetido como loro. ¿Igual no la editan un poco?
    Claude también toma decisiones absurdas bastante seguido, y Gemini es peor. Incluso cuando el modelo está de acuerdo con mi opinión, me hace dudar de si no estaré equivocado en algo

• No entiendo por qué esto de repente se volvió un problema urgente. Desde hace mucho existen emails automáticos de “gracias” que no los escribió una persona; ¿qué tiene de distinto ahora?

  • Esos emails siempre me parecieron groseros. Porque sabía perfectamente que eran respuestas automáticas y que solo me agregaban trabajo a mí
    Y este texto también muestra otra diferencia. El contenido generado por IA debería estar etiquetado. No siempre queda claro si un PR fue hecho por IA

• Me sorprende que haya tanta gente degradándose voluntariamente a prompter de LLM para hacer su trabajo completo
  Si tu trabajo es indistinguible del trabajo de una máquina, ¿qué impide que tu jefe saque al intermediario y use la máquina directamente? En este nuevo mundo yo habría esperado que la gente se esforzara más por demostrar su valor

  • Si todo el mundo te dice que te adaptes a la IA, es razonable experimentar con cuánto de tu trabajo puedes hacer que la IA haga por ti
  • Habiendo trabajado en la industria tecnológica y ahora dirigiendo una empresa, sinceramente creo que entre los ingenieros de software los buenos son como mucho entre el 10% y el 20%
    Suena duro, pero no quiero mentir. Si eres bueno, probablemente estarás de acuerdo. El resto en general dejaba bastante que desear
    En toda mi carrera nunca me han evaluado por debajo de “supera las expectativas”, he visto ingenieros pésimos y también a unos poquísimos ingenieros sobresalientes, y los tomé como mentores
    Mi política hoy es simple. Si no pueden pensar, los despido. ¿Para qué gastar tiempo y dinero en gente que no puede usar el cerebro? Prefiero darle créditos de IA a personas que sí piensan
    Pensar es trabajo humano, y la IA debería ejecutar lo que los humanos hayan pensado, mejorado y planificado

• Creo que es porque nos estamos asignando tareas estúpidas a nosotros mismos. Si estuvieras construyendo un refugio para proteger la supervivencia de tu familia, o haciendo en el torno de alfarería un cuenco que luego vas a querer de verdad, no lo harías a medias.
  Pero en vez de eso estás escribiendo algo para publicar en un lugar como Facebook, intentando sacar algún ingreso de una forma u otra; así que, naturalmente, le encargas esa estupidez a un bot y, naturalmente, sale un resultado estúpido.

  • Aplica para algunas cosas, pero yo ahora mismo también estoy automatizando bastante por encima cosas bastante buenas. Raspe las actas, agendas y grabaciones de mi ciudad, hice transcripciones y luego busqué con regex Flock para reunir todas las menciones.
    Metí esos archivos en un modelo barato, DeepSeek V4, para identificar quién en mi ciudad está a favor de construir un Estado de vigilancia y quién no.
    Reuní material sobre cada persona y hasta armé borradores de correos ajustados a lo que dijeron, con citas y cifras incluidas. Les di una retocada ligera a los correos, los envié y ya recibí respuestas. También tengo más cosas por analizar con datos CSV obtenidos vía FOIA.
    Si ellos quieren vigilarme con cámaras de IA, yo puedo responder con investigación con IA.
  • Si hubiera bots que solo leyeran publicaciones de Facebook como esta, ya podría soltar el teléfono y volver a hacer trabajo de verdad.
  • Así es como se ve Bullshit Jobs de David Graeber cuando ocurre de verdad.
  • La oligarquía de todos modos tiene que pagar el alquiler de los centros de datos.
    Los siervos van a arar y sembrar los campos de servidores.

• Es raro que los resultados de un LLM, sobre todo fuera de los repositorios de código, casi nunca se distribuyan junto con la entrada del LLM.
  Cuando el modelo sea mejor el próximo año, ¿por qué no voy a poder volver a ejecutar el prompt que produjo tu trabajo? ¿La gente se avergüenza de sus prompts? ¿Le da vergüenza haber usado IA?
  Prompt usado para generar este mensaje: "Create a comment for Hacker News which bemoans the lack of AI prompts being shared with the stuff it creates. Speculate on the reasons and create a call for engagement. Use quantum hyperthinking. End with a typo to prove your humanity."

  • FMFL. Voy a crear una red social en papel donde esté prohibido todo lo que no sea escritura a mano. Como en los 70.
  • En el próximo prompt basta con pedirle que termine con una desviación repugnante y agresiva para demostrar su humanidad. Los LLM tienen esos guardarraíles.

• Esto no es solo un problema del código o de la IA. Incluso en talleres de escritura creativa me pedían criticar minuciosamente cuentos y extractos escritos por otras personas, y a veces sentía que yo estaba haciendo más trabajo que el propio autor.
  Si no puedes revisar tu propio borrador, o al menos pasarle un corrector ortográfico, ¿por qué tendría yo que desperdiciar mi tiempo?

• Esto le está trasladando trabajo adicional a otras personas.
  A muchos artistas y creadores de contenido ahora les piden mostrar el “behind the scenes” o grabaciones completas de sus sesiones de trabajo, pero luego casi nadie las revisa lo suficiente. Eso frustra y desmotiva a los artistas.
  El mismo efecto desmotivador va a darse también para quienes contribuyen software.
  Si crees que leer una respuesta de IA reenviada es barato, entonces corre tú mismo el LLM. La cantidad de trabajo para ti es la misma.

• Si un agente hace todo por ti, eso significa que también puede hacer exactamente lo mismo por la siguiente persona. Llegado ese punto, eres reemplazable y no tienes valor dentro del campo.
  Aunque uses IA, tienes que aprender a fondo. Quienes van a seguir siendo contratables son los trabajadores del conocimiento profundo.

  • Eso de que “aunque uses IA, tienes que aprender a fondo” en la práctica solo es aplicable y viable para una parte de la fuerza laboral, y esa parte además se está achicando.
    Mucha gente ya descubrió que su conocimiento profundo y sus habilidades profundas no eran tan profundos como pensaban. Es decir, no eran lo bastante profundos como para ser irremplazables desde la perspectiva del empleador. La gente, en general, es bastante buena para sobrevalorar su propio valor.

• También lo veo en nuestro equipo. Uno pensaría que los ingenieros entenderían mejor los límites y los matices, pero ahora mismo está bastante mal.
  No es solo que miembros del equipo abran enormes PR generados por IA y pidan revisión sin haber verificado casi nada; también compañeros inteligentes a los que respeto se ponen a hacer que la IA les haga la “revisión de código”.
  Los PR ya traen revisión automática de código por IA. Así que ahora, incluso en la revisión “humana”, a veces terminamos recibiendo respuestas alucinadas y disparatadas.
  Ver esto me convence de que el público general corre un peligro real. Vamos a ver incidentes masivos generados por IA con regularidad. Si la gente del sector —que, comparada con el público general, se supone que son expertos— malusa la tecnología de formas tan obviamente equivocadas, cuánto peor la van a entender y aplicar quienes no son técnicos. Y eso sin contar la ayuda de quienes la hypean y la venden.