Jesús L.C. – Apuntes de un aprendiz

Durante bastante tiempo pensé que todo esto de la inteligencia artificial era otro hype más del sector tecnológico. Algo parecido a lo que pasó con las criptomonedas, los NFTs o el metaverso: muchas promesas, mucho ruido y, al final, un impacto real bastante limitado en el día a día de quienes trabajamos desarrollando software. Con el paso del tiempo he tenido que aceptar que esta vez la historia parece distinta. La IA no se ha quedado en una moda pasajera, sino que está empezando a formar parte de nuestro trabajo de una manera bastante más tangible.

Y con eso aparece una sensación incómoda: la de que, si no estás atento, te puedes quedar atrás. Todo el mundo usa IA, aparecen nuevas herramientas constantemente, nuevos modelos, nuevas formas de integrarla en el flujo de trabajo… y es fácil caer en la ansiedad de pensar que no estás haciendo lo suficiente o que vas tarde.

El problema es que intentar estar al día con todo esto resulta agotador. Cada poco tiempo hay una nueva versión de Claude, Gemini añade nuevas capacidades, Cursor cambia la interfaz o la forma de interactuar, y parece que tienes que reaprenderlo todo constantemente. Después de unos cuantos años en la profesión, uno aprende que conocer la última novedad del framework X rara vez es lo que marca la diferencia. Lo que de verdad te hace mejorar como profesional sigue siendo lo mismo de siempre: buenas prácticas, testing, principios SOLID, entender bien el dominio y enfrentarte a los problemas con criterio. Eso es lo que te permite abordar situaciones nuevas de una manera diferente. La IA no sustituye eso; como mucho, lo acelera o lo complementa.

No estoy solo

Esta sensación de saturación no es solo personal. Se nota mucho cuando hablas con otras personas o cuando vas a conferencias. Recuerdo un open space en Barcelona en el que la gente aplaudía simplemente porque una de las charlas no iba sobre inteligencia artificial. No era rechazo, era cansancio. Buscar charlas que no giraran alrededor del último hype de la IA se había convertido casi en una necesidad, al menos entre los colegas con los que suelo compartir este tipo de conversaciones.

Por suerte, también hay otro tipo de charlas y enfoques que ayudan a poner la IA en su sitio. Charlas que no venden humo, sino que hablan desde la experiencia y el sentido común. Escuchar a gente como Edu Ferro hablar de IA desde un punto de vista más crítico y práctico , o charlas centradas en testing como la de Rolando o en cultura de equipo como la genial charla de concha Asensio, me recordó algo importante: la IA no cambia las bases de nuestro trabajo. La cultura, el testing y la forma en la que colaboramos siguen siendo igual de relevantes, si no más.

En paralelo, también está ese escepticismo sano sobre la idea de que “la IA nos va a quitar el trabajo”. Después de haber trabajado un poco con estas herramientas como gemini, June, Claude Code y de leer noticias como la de una IA que borró una base de datos por error, uno se queda bastante más tranquilo. No porque no haya riesgos, sino porque queda claro que esto no va de sustituir a las personas, sino de que este juego va de aprender a convivir con nuevas herramientas que también se equivocan, que no son deterministas y es ahí donde podemos poner nuestro valor diferencial como ingenieros.

Creo que el verdadero reto no está en adoptar la IA lo más rápido posible, en vibe coding o en programación agéntica, sino en facilitar el cambio para que todo el mundo pueda usarla sin fricción. Que no dé pereza. Que no parezca algo solo para expertos en prompts. Que no obligue a cambiar radicalmente tu forma de trabajar. En ese sentido, me convence mucho la idea de que la adopción de IA en las empresas va más de personas y procesos que de modelos o tecnología puntera.

En mi día a día intento usar la IA con esa filosofía. Uso Gemini en el trabajo y herramientas como Repomix para generar un fichero con contexto del repositorio y dárselo a la IA. Últimamente también estoy mirando con más calma todo lo relacionado con el vibe coding y con darle reglas claras a la IA para que programe como yo lo haría: pasos pequeños, testing, commits pequeños y cambios controlados. No porque quiera que la IA haga mi trabajo, sino porque explorar distintas soluciones a un problema cuesta tiempo, y ahí la IA es especialmente útil para comparar enfoques y quedarte con el que mejor encaja.

Este año, además, he estado bastante liado organizando el meetup de Fullstack Sevilla. Llevamos más de un año haciendo un evento mensual y, en el último, nos juntamos más de 60 personas para hablar de diseño de APIs y buenas prácticas. Hemos hablado también de inteligencia artificial, de procesos de selección y de muchos otros temas, pero lo realmente importante no es el tema concreto de cada charla, sino el hecho de crear comunidad. Compartir conocimiento, unir a personas con intereses comunes y aprender unos de otros. Porque juntos, siempre llegamos más lejos. No se si esto de Full stack Sevilla tiene mucho que ver con la IA pero siento orgulloso de aportar a la comunidad un poquito de lo que me da y ahí es donde de verdad creo que se junta todo. Con la IA podremos ir más rápido, pero lo mejor es compartir todo ese progreso porque podemos crear sinergias y obtener inspiración del trabajo de otras personas para aplicar en nuestro ámbito.

Y creo que con la IA pasa exactamente lo mismo. Podemos escribir prompts, probar herramientas y experimentar con vibe coding, pero para dar el siguiente paso tenemos que levantar la cabeza y mirar a nuestro lado. Compartir lo que hacemos, contrastar ideas y no dejar de lado las buenas prácticas. Si de algo estoy seguro es de que la IA es muy buena copiando e inspirándose en lo que hacemos. Si hacemos cosas mediocres, la IA generará cosas mediocres. Si hacemos las cosas bien, la IA tendrá buen material del que aprender.

Por eso charlas sobre testing, como la de Rolando, o sobre cultura y fundamentos tienen ahora más sentido que nunca. Si somos capaces de trasladar ese conocimiento intrínseco a la forma en la que usamos la IA, el código que genere y las ideas que nos proponga realmente nos ayudarán a dar ese plus de productividad, o a quitarnos de encima tareas tediosas que no aportan demasiado valor, pero que alguien tiene que hacer.

Al final, mi conclusión es bastante simple. La IA no es el enemigo, pero tampoco es el salvador. Es una herramienta potente, sí, pero que necesita contexto, criterio y experiencia. Prefiero usarla con calma, entenderla bien y adaptarla a mi forma de trabajar, sin miedo a quedarme atrás y sin necesidad de subirme a todos los trenes. Porque, como casi siempre en este oficio, no va tanto de la herramienta como de las personas y de cómo decidimos trabajar juntas.

Disclaimer: Para la imagen de portada le he pasado el post a Nano Banana