Crees que vas a ser “AI”, pero en realidad solo sabes usar la IA
Esto quizá sea el agujero más fácil en el que cae la gente en la era del “AI Coding”.
¡Qué cómodo es programar ahora! El 90% de los principiantes también lo puede lograr.
1. Que la IA escriba el código
2. Que la IA busque los bugs
3. Que la IA haga el refactor
4. Que la IA complete las pruebas
5. Que la IA te liste algunos planes de arquitectura
Posiblemente todo el proceso dure solo unos minutos, incluso unos segundos: la eficiencia está al máximo.
Pero de repente pensé en una pregunta interesante:
Si mañana sales a una entrevista y la IA no está a tu lado, ¿cuánta competencia te queda?
Entrevistador:
“¿Qué problema tiene este código?”
Tú: Normalmente hago que la IA lo revise.
“¿Por qué hay un problema?”
Tú: Le pido a la IA que lo analice y ya sabe.
“Si aparece un bug en producción, ¿cómo lo localizarías?”
Tú: Esto… ¿hacer que la IA lo revise?
Entrevistador: …
Ahí es cuando te das cuenta de que lo que la IA te ahorra no es solo el tiempo de escribir código, sino también tu propio pensamiento.
El lugar más peligroso de la IA no es hacerte perezoso.
Sino hacerte creer una ilusión: como si el código lo hubieras presentado tú mismo, o sea, “así está hecho”.
Pero en realidad quizá sea solo:
La IA escribe → tú corriges un par de cosas → funciona → envías.
Y por qué está así escrito… no lo sé.
¿Hay algún agujero? No lo sé.
¿Se puede hacer con otra solución? No lo sé.
Esto es justamente lo que de verdad vale la pena vigilar en el “AI Coding”.
Si no sabes usar la IA, podrían descartarte.
Pero lo más peligroso es: solo saber usar la IA.
La mejor forma es que, después de que la IA termine, tú todavía puedas decirle:
1. ¿Qué está mal en qué parte?
2. ¿Por qué está mal?
3. ¿Cómo se cambia?
4. ¿Por qué se cambia así?
5. Si surge un problema, ¿cómo te cubres?
Porque la IA puede ayudarte a escribir código.
Pero lo que el entrevistador realmente quiere saber es:
Si la IA se equivoca, ¿tienes la capacidad de detectarlo?
Así que no uses a la IA solo como un generador de código.
Los tokens que gastas cada día,
¿los estás cambiando por capacidad, o solo por aún más código?
Esto quizá sea el agujero más fácil en el que cae la gente en la era del “AI Coding”.
¡Qué cómodo es programar ahora! El 90% de los principiantes también lo puede lograr.
1. Que la IA escriba el código
2. Que la IA busque los bugs
3. Que la IA haga el refactor
4. Que la IA complete las pruebas
5. Que la IA te liste algunos planes de arquitectura
Posiblemente todo el proceso dure solo unos minutos, incluso unos segundos: la eficiencia está al máximo.
Pero de repente pensé en una pregunta interesante:
Si mañana sales a una entrevista y la IA no está a tu lado, ¿cuánta competencia te queda?
Entrevistador:
“¿Qué problema tiene este código?”
Tú: Normalmente hago que la IA lo revise.
“¿Por qué hay un problema?”
Tú: Le pido a la IA que lo analice y ya sabe.
“Si aparece un bug en producción, ¿cómo lo localizarías?”
Tú: Esto… ¿hacer que la IA lo revise?
Entrevistador: …
Ahí es cuando te das cuenta de que lo que la IA te ahorra no es solo el tiempo de escribir código, sino también tu propio pensamiento.
El lugar más peligroso de la IA no es hacerte perezoso.
Sino hacerte creer una ilusión: como si el código lo hubieras presentado tú mismo, o sea, “así está hecho”.
Pero en realidad quizá sea solo:
La IA escribe → tú corriges un par de cosas → funciona → envías.
Y por qué está así escrito… no lo sé.
¿Hay algún agujero? No lo sé.
¿Se puede hacer con otra solución? No lo sé.
Esto es justamente lo que de verdad vale la pena vigilar en el “AI Coding”.
Si no sabes usar la IA, podrían descartarte.
Pero lo más peligroso es: solo saber usar la IA.
La mejor forma es que, después de que la IA termine, tú todavía puedas decirle:
1. ¿Qué está mal en qué parte?
2. ¿Por qué está mal?
3. ¿Cómo se cambia?
4. ¿Por qué se cambia así?
5. Si surge un problema, ¿cómo te cubres?
Porque la IA puede ayudarte a escribir código.
Pero lo que el entrevistador realmente quiere saber es:
Si la IA se equivoca, ¿tienes la capacidad de detectarlo?
Así que no uses a la IA solo como un generador de código.
Los tokens que gastas cada día,
¿los estás cambiando por capacidad, o solo por aún más código?
