La euforia por la inteligencia artificial se está calmando poco a poco y eso no es necesariamente malo. Tras el ruido y los titulares sensacionalistas algunos desarrolladores y empresas empiezan a entender que la IA no es una varita mágica que sustituye al criterio humano, sino una herramienta poderosa cuyo valor depende del contexto y del uso responsable.

En tecnología todo parece reducirse a 0 y 1, pero la realidad está llena de matices y la respuesta suele ser depende. No hace falta elegir bandos rígidos. Ser old school o adoptar lo último no son etiquetas que nos definan para siempre. Lo importante es saber elegir la herramienta correcta para cada problema y comprender las consecuencias de esa elección.

No se trata de rechazar lo moderno por puro snobismo ni de abrazar tendencias sin criterio. Ejemplos cotidianos demuestran que la preferencia depende de la situación: un tema musical, un modelo de coche o una arquitectura de software se valoran por caso concreto y no por etiquetas generales. Lo mismo ocurre en el desarrollo: decidir entre microservicios y monolito, backend o frontend, o tecnologías modernas frente a clásicas requiere juicio y contexto.

Elegir la herramienta adecuada es una de las habilidades más valiosas y difíciles de un ingeniero. Por ejemplo, sí es posible programar un servidor web en C, pero esa opción suele ser poco práctica para la mayoría de proyectos web actuales porque sacrifica velocidad de desarrollo, seguridad y mantenibilidad frente a lenguajes y frameworks de más alto nivel. C funciona en entornos con restricciones de recursos o requisitos extremos de rendimiento, pero para la mayoría de sitios y APIs modernas alternativas como Go, Rust, Node.js o Python suelen ofrecer mejor productividad sin perder confiabilidad.

Aplicado a la IA, la lección es similar: aprende y usa IA donde aporte valor, pero no delegues sin control. Los ingenieros de software deben mantenerse actualizados —como atletas que practican su técnica— y la IA forma parte de esa evolución profesional. Aun así, es clave no caer en el vibe coding, delegando tareas críticas sin validar resultados o sin entender las implicaciones de seguridad y rendimiento.

Hay escenarios donde mantenerse old school no solo tiene sentido sino que es obligatorio. Sistemas legados como grandes bases bancarias en COBOL siguen operativos por décadas porque funcionan, son extremadamente críticos y una migración masiva puede introducir fallos insospechados y enormes costes. Otro caso son sistemas embebidos y de tiempo real, como control de vuelo o dispositivos médicos, donde el control a bajo nivel, el tiempo de respuesta determinista y la mínima sobrecarga justifican el uso de Assembly o C embebido. En estos entornos cualquier cambio debe hacerse con cautela absoluta.

Tampoco es correcto afirmar que la IA por sí misma vuelve a la gente menos inteligente. Una herramienta solo refleja el uso que le dé su operador. Si se delegan tareas repetitivas y se mantienen prácticas de validación, la IA puede potenciar la productividad y permitir que el talento humano se concentre en problemas de mayor valor. Las preguntas que conviene hacerse antes de integrar IA en el flujo de trabajo incluyen: cuáles son las tareas repetitivas que puedo delegar a la IA; cómo usarla para mejorar la calidad de mis repositorios; cómo comunicarme con ella para no perder dominio técnico; qué habilidades debo reforzar y cómo la IA me puede ayudar; cuándo preferir un enfoque asistido por IA y qué herramientas usar; y cómo validar que entiendo el código o las decisiones que la IA propone.

En Q2BSTUDIO entendemos ese equilibrio entre tradición y vanguardia. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en crear soluciones robustas y eficientes que combinan buenas prácticas clásicas con la incorporación responsable de inteligencia artificial. Ofrecemos servicios de software a medida, consultoría en inteligencia artificial para empresas, ciberseguridad y pentesting, y despliegues en la nube con servicios cloud aws y azure. También trabajamos servicios inteligencia de negocio y Power BI para transformar datos en decisiones y desarrollamos agentes IA y automatizaciones que aumentan la productividad sin perder control ni trazabilidad.

Si buscas modernizar un proceso sin poner en riesgo sistemas críticos podemos ayudarte a evaluar riesgos, diseñar una transición segura o mantener lo que ya funciona. Para proyectos personalizados consulta nuestras opciones de aplicaciones a medida y si quieres explorar cómo integrar modelos y soluciones de IA en tu empresa revisa nuestra oferta de inteligencia artificial. Además podemos apoyar con auditorías de ciberseguridad, estrategias en la nube y servicios inteligencia de negocio para que cualquier iniciativa aporte valor real.

En resumen: ser old school tiene su lugar cuando la estabilidad, la seguridad y la predictibilidad importan más que la novedad. Pero la mentalidad no puede estancarse. Mantente curioso, aprende a integrar la IA de forma responsable, fortalece tus habilidades y utiliza herramientas como agentes IA y soluciones de business intelligence para amplificar tu impacto. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en software a medida, IA para empresas, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure y power bi para acompañarte en ese camino.

Si quieres dar el siguiente paso sin riesgos, ponte en contacto con nosotros y diseñemos juntos la solución que mejor se adapte a tu negocio.