La gran división

El mundo del desarrollo de software parece haberse dividido en dos bandos claramente definidos: por un lado, están aquellos que se niegan rotundamente a usar inteligencia artificial, argumentando que prefieren “usar el cerebro”, “pensar por sí mismos”, o cualquier variación de esta filosofía (el nivel de ego varía según el individuo y algunos directamente te están mintiendo sobre lo que sí o no lo han usado). Por el otro lado, están quienes han aceptado que estamos ante una revolución tecnológica como cualquier otra en la historia, y que resistirse a ella puede ser no solo contraproducente, sino perjudicial para el crecimiento profesional.

Los riesgos son reales, pero manejables

No voy a negar que existen peligros legítimos en el uso de IA. La dependencia excesiva, la pérdida de habilidades fundamentales, y la generación de código de baja calidad son preocupaciones válidas. Sin embargo, la experiencia ha demostrado que cuando se usa responsablemente —proporcionando contextos adecuados, realizando las pruebas necesarias, y manteniendo un enfoque crítico— la IA puede generar resultados extraordinarios y permitir la construcción de proyectos verdaderamente innovadores.

Mi experiencia personal

Como alguien que admite no haber aprovechado al 100% su paso por la universidad (aunque tampoco me arrepiento de ello, y debo decir que estudié en un tiempo que los LLMs existían sólo en teoría, no eran nada parecido a lo que tenemos hoy en día), sino más bien un 70%, puedo afirmar que tener acceso a una herramienta que puede responder preguntas complejas e investigar por ti sin requerir horas frente a la pantalla, ha sido un salvavidas increíble para acelerar mi aprendizaje y alcanzar objetivos que antes parecían lejanos.

El equilibrio entre IA y habilidades fundamentales

Por supuesto, esto no significa que debamos abandonar los fundamentos. Hay un valor incalculable en la constancia y en recordar que a programar solo se aprende programando, como debe ser. He invertido años aprendiendo y perfeccionando mi código, y aunque reconozco que aún me falta mucho por aprender, creo que mi trabajo puede competir dignamente con mucho del código que circula en la industria y que genera valor económico real.

Al final del día, ¿no es eso lo que realmente importa?

La IA como amplificador, no como sustituto

Mi perspectiva es que la IA debe verse como un amplificador de nuestras capacidades, no como un sustituto de nuestro pensamiento crítico. Es una herramienta poderosa que, cuando se domina correctamente, puede:

• Acelerar el aprendizaje: Obtener explicaciones claras sobre conceptos complejos en segundos
• Mejorar la productividad: Automatizar tareas repetitivas y generar código boilerplate
• Explorar nuevas tecnologías: Experimentar con frameworks y librerías desconocidas más rápidamente
• Depurar eficientemente: Obtener perspectivas diferentes sobre problemas complicados

Conclusión

Los LLMs no son el enemigo. Son herramientas que sirven más cuando ya tienes una base sólida. La clave es usarlos para acelerar lo que ya sabes hacer, no para reemplazar el aprendizaje.

La resistencia al cambio es entendible, pero en esta industria adaptarse no es opcional.