• GitHub Copilot ahora disponible de manera general

    Hace un par de días, GitHub anunció que Copilot está ahora disponible de manera general.

    Cualquier persona, hoy puede pagar $10 USD mensualmente por un compañero de pair programming creado con inteligencia artificial.

    Buen momento para recordar lo que escribí hace casi exactamente un año:

    Con el aspecto técnico resuelto (parcialmente) por inteligencias artificiales, las discusiones técnicas dejarán de ser la parte más importante del desarrollo. Los “programadores” ahora se dedicarán a tener discusiones sobre la ética y seguridad del código generado por la computadora. Las tareas técnicas serán resueltas, en su mayoría, gracias a la ley de Moore. Desarrollar software ya no se tratará de programar.

    Aún habrá trabajos para escribir código, pero requerirán una alta especialización. Las personas que sigan escribiendo código lo harán para crear la infraestructura que soportará al resto del ecosistema: compiladores, IA, generadores de código, redes, etc.

    Si estás en la industria del software y piensas que tu único trabajo es programar, heads up. Le acaban de poner fecha de caducidad a tu carrera. Y tienes de dos: o te pones a refinar tus soft skills, o comienzas a especializarte en tecnologías fundamentales.

  • Comunicación: la diferencia entre tener privacidad, y guardar secretos

    El término “comunicación” es tan amplio y dependiente del contexto del trabajo y la industria en la que uno se desempeña, que muchas organizaciones deciden simplemente no ponerle mucha atención. Adoptan una mentalidad de que “lo que importa es que las cosas se hagan, pero no importa cómo.”

    Adam Thomas escribió brillantemente al respecto (traducido por mí):

    La cultura de comunicación de tu empresa tiene un gran impacto en el resto de tu negocio. Cultivar una atmósfera de confianza es esencial para el éxito. El nivel de confianza que las personas en tu organización depositan en sus líderes y en ellos mismos, afecta la productividad, la salud de tus compañeros y la retención a largo plazo del equipo.

    En su artículo, Adam menciona que existen principalmente dos tipos de empresas: las que quieren hacer las cosas en privado, y las que quieren hacer las cosas en secreto. La diferencia es sutil, pero el diablo está en los detalles.

    Cualquier información que se comparta llamadas, mensajes directos o canales privados se pierde en el limbo. Esto le resta visibilidad al equipo, se pierde la trazabilidad del proceso de toma de decisiones, y en muy poco tiempo, la confianza del equipo se ve mermada por esta opacidad.

    A muchos líderes les cuesta trabajo ver más allá de la meta puntual que tienen en frente, e ignoran las consecuencias de fomentar una cultura de comunicación que hace que los miembros del equipo se sientan asediados, estresados e inseguros.

    Personalmente, estoy consciente de estos problemas y lo fácil que es caer en una situación donde el comportamiento por defecto es ocultar información. En mis equipos procuramos que cualquier llamada que tengamos con otros miembros quede resumida en un mensaje donde se listen los acuerdos a los que se llegaron. También, usamos canales de Slack públicos por defecto, y todos tenemos la expectativa de mover cualquier pregunta que nos hagan por DM a un canal público.

  • Legislatura en Washington obliga a que las vacantes incluyan información de salario completa

    El Proyecto de Ley 5761-S, en la legislatura de Washington, dicta que las descripciones de vacantes deberán incluir detalles completos de la compensación que recibirá la persona contratada.

    Puedes leer el documento final aquí. A considerar es que esto solamente aplicaría para compañías que tengan 15 o más empleados.

    Espero que esto se vuelva práctica estándar eventualmente.

  • Un lenguaje de programación no es una tecnología

    Me encontré este Tweet:

    Y creo que es una excelente oportunidad para recalcar un punto que a muchas personas se les escapa: un lenguaje de programación no es lo mismo que una tecnología.

    Los lenguajes son herramientas que te permiten razonar sobre problemas puntuales de maneras muy particulares.

    Por ejemplo, intentemos razonar sobre el concepto del “paso del tiempo”. Para los que hablamos Inglés y Español, vemos el pasado como algo que está a la izquierda, y el futuro como algo que está a la derecha del presente. Los que hablan Árabe, al revés, ponen el pasado a la derecha y el futuro a la izquierda. Y los que hablan Mandarín, ponen el futuro arriba y el pasado abajo.{{{L. Boroditsky, “Does Language Shape Thought?: Mandarin and English Speakers’ Conceptions of Time”, Psicología Cognitiva 43: 1-22 }}}

    Un lenguaje no solamente te permite resolver problemas particulares, sino que, además, cambia la manera en que entiendes el problema en primer lugar. Puedes hablar Mandarín perfecto, pero si te sigues refiriendo al pasado como algo que sucede a la izquierda del presente, no te van a entender cuando trates de explicarle el paso del tiempo a alguien en China.

    Hay una distinción, sutil, pero importante, sobre lo que queremos expresar, y el contexto en el que lo expresamos.

    Cuando el autor del Tweet original dice que “el lenguaje de SQL se ha mantenido vigente por más de 40 años” no se refiere a que no ha habido avances en la tecnología que le da el contexto necesario al lenguaje. SQL es un modelo mental tan poderoso para resolver problemas de organización, administración y escritura de datos, que trascendió su tecnología y se convirtió en un estándar de la industria. Hoy, si sabes SQL, puedes programar bases de datos utilizando diferentes tecnologías, como Oracle, MySQL, Access, PostgreSQL, Sybase, Microsoft SQL Server, y más.

    Ahí es justamente donde yo dibujaría la línea. Si sabes SQL, un lenguaje que sigue siendo relevante después de 40 años, no significa que no tienes que preocuparte por el contexto en el que vas a usarlo. Ese contexto hoy en día es mucho más amplio y tiene muchos más matices que cuando la tecnología original fue inventada. Y la primera pregunta que cualquier persona experimentada te haría si le pides consejo porque quieres usar SQL para administrar una base de datos es, ¿tienes la certeza de que una base de datos relacional es la solución adecuada?

    SQL permanecerá vigente indefinidamente mientras haya necesidad de resolver problemas de bases de datos relacionales. Pero la tecnología fundamental, el contexto en el que el lenguaje realmente brilla, puede cambiar, mejorar, empeorar, y sí, hasta desaparecer.

    Saber cómo expresarte en un lenguaje de programación no es una bala de plata. Incluso me atrevería a decir que tener dominio de únicamente un lenguaje puede llegar a ser contraproducente. Porque para ser eficiente y efectivo programando, no solamente tienes que saber expresar la solución a un problema — también debes poder determinar si la solución que quieres expresar es la adecuada para el contexto de tu problema.

    Es decir, tienes que saber si estás intentando usar Mandarín para explicarle a un Chino que ayer está a la izquierda.

  • La diferencia entre trabajar en producto vs. consultoría

    Toda la diferencia entre el trabajo de producto vs. el de consultoría está en los incentivos que determinan el cómo se trabaja.

    Hacer consultoría se trata de completar proyectos para un cliente. El objetivo es entregar a tiempo y cumplir con un contrato.

    Si trabajas en consultoría, lo que importa es entregar en tiempo y forma, lo que significa que la calidad y exactitud técnica del desarrollo no es prioridad. Después de todo, hay una gran posibilidad de que una vez que se llegue a la meta, y el cliente esté satisfecho, no será necesario revisarlo ni mantenerlo a largo plazo. Se le resolvió el problema al cliente, se entregó a tiempo y con los requerimientos cumplidos, y ahora puedes pasarte a pensar en el siguiente proyecto sin voltear atrás.

    Trabajar en desarrollo de producto se trata de resolver problemas para un usuario. El objetivo es agregar valor.

    Al desarrollar un producto, lo que estás buscando es crear tecnología para resolverle un problema a tu usuario. Muy probablemente (si trabajas en un startup, por ejemplo) no habrá una guía para encontrar la forma óptima de agregar valor. Tendrás que experimentar, investigar, innovar. Pero más importante, trabajar en producto tiene la implicación de que el mismo equipo será el responsable de arreglar cualquier cosa que se rompa, y de saldar cualquier deuda técnica que se adquiera.

    La fuente de frustración más grande que he experimentado es cuando he intentado desarrollar un producto como si trabajara en consultoría, y viceversa. Pero dejo esa historia para otra publicación.

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