¿Recuerdas cuando todos decían que la inteligencia artificial venía a robarnos el trabajo? Al final no fue eso; vino a robarnos la paciencia. Estudios recientes muestran que desarrolladores experimentados tardan más en completar tareas cuando confían ciegamente en herramientas de IA, porque la IA escribe rápido pero luego toca dedicar horas a corregir lo que generó.

El código generado por la IA a veces parece obra de un becario muy confiado que anuncia terminado sin pruebas. Se importan librerías que no existen, se ignoran convenciones de nombres y la seguridad se trata como un extra prescindible. En vez de liberarnos del trabajo repetitivo llegó una nueva fatiga: lidiar con prompts, depurar alucinaciones y revisar fragmentos que parecen escritos por cinco personas que nunca coincidieron.

No nos reemplazaron, nos ascendieron a niñeros de robots. El futuro llegó, pero sigue necesitando la aprobación humana antes de hacer merge a main. El problema no es la IA en sí sino cómo la usamos. Muchos equipos la enchufan y esperan código perfecto. Spoiler: no lo será. Hace falta estructura.

Haz que tu IDE sea más inteligente y no solo más vistoso. Usa asistentes con conocimiento del repositorio que realmente comprendan la base de código y el contexto del producto. Para proyectos de aplicaciones a medida y software a medida es clave que la herramienta conozca las reglas del proyecto y reduzca errores de contexto, por ejemplo explorando soluciones en desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma.

Automatiza las verificaciones. Linting, escaneos de dependencias, pruebas y puertas de CI CD deberían atrapar lo evidente. Deja que la automatización detecte lo estúpido para que tú te concentres en lo difícil. Define límites para la IA: frameworks, patrones de despliegue y estándares de código que la IA debe respetar.

Adopta seguridad desde el inicio. No confíes en la IA para manejar secretos, cumplimiento o seguridad crítica sin controles humanos y escaneos continuos. La ciberseguridad y el pentesting siguen siendo fundamentales para proteger despliegues en servicios cloud aws y azure y arquitecturas modernas.

Mantén la revisión humana como un valor sagrado. El LGTM final debe venir de un desarrollador que entienda el problema y el negocio. La IA no conoce a tu cliente y apenas comprende tu repositorio si no la alimentas con contexto y reglas claras.

Cuando se hace bien, programar con IA vuelve a ser gratificante. Se alcanza un flujo donde las herramientas ayudan en lugar de entorpecer, lo que algunos llaman vibe coding. La IA empieza a ganarse su lugar.

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