Cómo mi novia estudiante de medicina completó tareas simples de desarrollo para mí fue una experiencia sorpresa que me abrió los ojos sobre cómo las herramientas modernas y la inteligencia artificial están cambiando la forma de trabajar en desarrollo de software. Ella no tenía experiencia en programación, pero sí mucha curiosidad y capacidad de adaptación. Le expliqué a grandes rasgos cómo interactuar con la interfaz, cómo redactar prompts para la IA y cómo revisar los resultados; el entorno de desarrollo ya estaba configurado, así que simplemente le cedí mi equipo y me ocupé de otras tareas del hogar.

Al cabo de un rato regresó con el primer resultado, y fue sorprendentemente aceptable. Revisé el código y no encontré problemas serios. Incluso generó un mensaje de commit basado en IA y realizó su primer commit. Animada por el resultado, le asigné una tarea más compleja que incluía APIs, SSR y Tailwind, es decir, un reto de frontend que requería dividir el trabajo en pasos. Le di un consejo clave no dar la tarea completa de una sola vez: empezar por un frontend estático, luego integrar la API y finalmente adaptar para SSR. Cuando volví, lo tenía resuelto, con commits y mensajes generados por IA. En total completó cinco tareas en alrededor de una a hora y media. Al final me miró y dijo esto es tu trabajo explicar lo que necesitas y luego esperar a que se haga eso fue demasiado fácil. Me quedé sin palabras y disfruté viendo ese llamado vibe coding mientras yo terminaba las labores domésticas.

Más allá de la anécdota, lo interesante fue la observación de cómo una persona sin formación técnica aborda el desarrollo asistido por IA. Vi las dificultades comprender conceptos abstractos, transformar requerimientos vagos en pasos concretos y decidir si una solución era suficientemente correcta. También vi disfrute retroalimentación rápida, progreso visible y sensación de logro. Quedó claro que la verdadera habilidad requerida no es teclear código sino descomponer problemas, secuenciar tareas y determinar cuándo algo está suficientemente terminado frente a técnicamente perfecto.

Desde una perspectiva realista sobre la inteligencia artificial en desarrollo, no creo que la profesión pase de escribir código a solo dirigir sistemas. Esa idea resulta engañosa. Lo que sí vemos es que la IA es extremadamente buena ayudando a resolver problemas bien acotados con uno o dos prompts. Para tareas más grandes o complejas sigue siendo necesario dar instrucciones claras paso a paso, y esas instrucciones no las genera la IA por sí sola sino el ingeniero. En proyectos con buena separación de responsabilidades sigues siendo el arquitecto que define la arquitectura, restricciones, trade offs y dirección a largo plazo. La IA no sustituye ese rol sino que actúa como un compañero muy capaz que implementa código repetitivo, refactoriza, sugiere tests y casos límite, encuentra documentación relevante y puede arrancar características o incluso aplicaciones completas.

En la práctica la IA se comporta como un colaborador junior o medio disponible siempre que necesita guía, límites y revisión. No entiende contexto de negocio o mantenibilidad a largo plazo si no se le proporciona explícitamente, y en última instancia no puede asumir decisiones de propiedad técnica o estratégica. Esto hace evidente por qué el valor del ingeniero se desplaza hacia la descomposición del problema, el diseño de sistemas y la evaluación crítica más que a la velocidad de tecleo o la memorización de sintaxis.

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La experiencia con mi novia estudiante de medicina fue a la vez impresionante y pedagógica: muestra lo accesible que es hoy la herramienta pero también cuánto conocimiento invisible se necesita para dar instrucciones efectivas. Cuando esos conocimientos están presentes la IA actúa como multiplicador de productividad; cuando faltan, la salida degenera en ruido. En resumen la IA no sustituye a los ingenieros sino que transforma el trabajo y aumenta la importancia del diseño, la descomposición y el juicio profesional. Si quieres explorar cómo aplicar estas ideas en tu empresa podemos ayudarte a diseñar soluciones seguras y escalables que integren inteligencia artificial, servicios cloud aws y azure, ciberseguridad, agentes IA y power bi para inteligencia de negocio.

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