Vivimos rodeados de conversaciones sobre inteligencia artificial y es difícil no sumarse, pero conviene poner las cosas en perspectiva. Los modelos de lenguaje grande han demostrado una capacidad sorprendente para generar código y texto, pero esa sorpresa a menudo se basa en expectativas sobre su futuro más que en su utilidad real hoy. Como desarrolladores deberíamos comparar la IA con otras herramientas que usamos a diario y valorar costes y beneficios con honestidad.

En el trabajo diario de desarrollo en empresas la mayor parte del tiempo no se dedica a escribir fragmentos de código aislados. Las tareas habituales incluyen reuniones con responsables y stakeholders, revisar tickets y aclarar detalles, decidir dónde extender la base de código, refactorizar legado para permitir nuevas funcionalidades, conectar endpoints, testear, trazar bugs y mantener documentación. Muchas de estas actividades requieren contexto profundo, comprensión arquitectónica y juicio humano, áreas donde los modelos actuales tropiezan con facilidad.

Donde las IA actuales sí ayudan es en tareas puntuales: scripts desechables para pruebas, transformaciones de datos rápidas o como una ayuda para pensar mientras se explica un problema a un objeto inanimado. Es útil, pero es una ganancia incremental en eficiencia, no una revolución que sustituya el trabajo humano en proyectos complejos.

Además del valor práctico hay que considerar costes muy reales. El entrenamiento y la operación de grandes modelos tiene un impacto ambiental significativo y también puede implicar decisiones económicas y políticas que afectan a comunidades reales. Si el beneficio de usar IA es ahorrar unos minutos en tareas que ya resuelves con otras herramientas, merece la pena preguntarse si ese beneficio compensa costes sociales y medioambientales.

En mi experiencia hay herramientas que nos dan más retorno y con menos externalidades. Los servidores de lenguaje para editores y entornos de desarrollo que ofrecen ir a la definición, renombrar símbolos, depuración integrada y búsquedas de documentación aceleran el trabajo de lectura y mantenimiento de código más de lo que lo hace un generador de snippets. La documentación oficial y bien mantenida permite entender profundamente APIs y comportamientos, lo que evita errores y acelera la resolución de problemas.

Los sistemas de tipos modernos y la autocompletación basada en el tipo detectan errores en compilación que de otro modo llegarían a producción. Las herramientas de linting y formateo detectan bugs comunes, tipografías en identificadores y dependencias obsoletas antes de ejecutar el software. Las APIs y bibliotecas actuales reducen el boilerplate y ofrecen mayor seguridad en referencias y estados, acelerando el desarrollo sin necesidad de invocar IA generativa.

Comparadas con estas bases, la aportación práctica de la IA generativa es modesta. No es que no valga nada, sino que no es la panacea que muchos predicen. Parte del bombo proviene de la esperanza de que estos modelos evolucionarán hasta convertirse en agentes autónomos que entiendan dominios complejos y puedan implementar cambios por sí mismos. La realidad es que hoy incluso tareas relativamente simples como sumarizar un requerimiento o generar un ticket correcto pueden producir errores y alucinaciones, lo que evidencia los límites actuales.

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En resumen la inteligencia artificial escribe código bastante bueno en estos días, pero no debemos perder la perspectiva. Como herramienta es valiosa en contextos concretos, pero no sustituye la experiencia humana ni las infraestructuras y prácticas que realmente hacen que un proyecto funcione a largo plazo. Antes de sumarse ciegamente al hype es mejor evaluar alternativas: invertir en documentación, en mejores herramientas de desarrollo, en tipado y pruebas, y en prácticas de seguridad y despliegue aporta beneficios sostenibles y medibles.

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