Oscar Swanros | IA / Carrera Profesional / Tecnología / Crecimiento Sostenible

  • La programación con LLMs acaba de cruzar un habismo

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    En el blog de Singleton.io:

    En los últimos meses, algo fundamental cambió para mí con los agentes autónomos de programación con IA. Han pasado de ser una curiosidad de “¡Oye, esto es genial!” a algo sin lo que realmente no puedo imaginarme trabajar. No de forma superficial ni exagerada, sino de una forma muy concreta: “esto está cambiando mi forma de crear software”.

    Si imagino una escalera de nuestra relación en evolución con los agentes de codificación, hemos subido a un nuevo peldaño. Hemos pasado de “autocompletado más inteligente” y “ayudante por encima del hombro” a relaciones genuinas de “delegado a” – son como pasantes ansiosos y decididos.

    Este post está bueno porque ofrece una perspectiva de cómo diferentes tareas que se hacen durante el ciclo de vida del desarrollo están siendo automatizadas más y más con el uso de LLMs y agentes. Hay varios ejemplos prácticos ahí que me gustaron.

    Me gusta también que el autor ofrece una perspectiva realista de qué puede pasar si nos vamos con la finta de que ya estamos en una panacea:

    Cuando estás aprendiendo una nueva tecnología, la IA puede ayudarte a progresar lo suficiente como para pintarte en una esquina. Generará con confianza código que se ejecuta, pero refuerza sus propios conceptos erróneos sutiles sobre cómo funciona el sistema subyacente. Sin una base sólida, no se puede distinguir entre buenas sugerencias de IA y tonterías que suenan plausibles. Por lo tanto, una sólida comprensión de cómo escribir y estructurar el código sigue siendo muy importante para utilizar mejor esta tecnología.

    Tener output de manera más económica gracias a una nueva herramienta, no te exhime de la responsabilidad del resto del sistema y sus implicaciones. En un post pasado escribí que ChatGPT no es tan diferente de una calculadora: ambas te ayudan a llegar a una respuesta más rápido. Pero donde la calculadora nada más te ayuda un paso a la vez, ChatGPT te resuelve todo de un jalón. Y esa distinción nos puede hacer corto circuito para pensar que ya no necesitamos entender los fundamentales que se expresan a través de la parte mecánica que automatizamos.

    Recuerda: teclear es la parte fácil. Nunca se trató de eso.

  • Construye una marca personal antes de que sea muy tarde

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    Craig Jamieson escribe sobre la importancia de tener una marca personal:

    Solía tener una regla. Si me sorprendía quejándome demasiado a menudo del lugar donde trabajaba, probablemente era hora de seguir adelante. Esa mentalidad me ayudó a evitar el resentimiento. Me ayudó a actuar antes de quemarme. Pero estamos viviendo en uno de los mercados más difíciles que he visto en años. No le deseo desempleo a nadie, y alejarse no siempre es posible.

    Aun así, demasiadas personas están sentadas frustradas y no hacen nada para cambiar su situación. No tomar medidas para mejorar las cosas en el trabajo. No hacer el arduo trabajo de aparecer públicamente y construir una presencia. No hacer mucho de nada, excepto quejarse.

    Cuando estás en una situación difícil, tienes de dos: o sufres agachando la cabeza, aceptando el status quo, y frustrándote cada día más; o sufres haciendo lo necesario para cambiar las cosas.

    No es fácil, ni justo. Pero es lo que toca. Comienza por identificar tus opciones:

    Algunos problemas de trabajo se pueden resolver. Se necesitan conversaciones difíciles, claridad y coraje. Si el equipo está roto, si el liderazgo está fuera, si el rol ha cambiado, tienes que hablar. Sugerir cambios. Redefina su valor. Establece límites. Nada de esto es fácil, pero es posible.

    Si la situación no mejora, todavía tienes opciones. Empieza a poner energía en cómo te presentas fuera del trabajo. Comience a construir el tipo de presencia que le dé influencia cuando llegue la próxima oportunidad.

    Eso significa actualizar tu sitio web. Actualizando tu LinkedIn. Poniendo tu trabajo ahí fuera. Reescribiendo tu biografía para que refleje dónde estás ahora, no dónde estabas hace cinco años. No necesitas convertirte en una máquina de contenido. Solo necesitas ser visible y consistente.

    Y ejecutar con consistencia y dedicación antes de que creas que lo vas a necesitar:

    Si quieres cambiar tu situación, no puedes esperar hasta que te obliguen a actuar. Ahí es cuando la gente entra en pánico. Ahí es cuando se apresuran a actualizar un currículum o escribir una publicación después de seis meses de silencio. Nunca es efectivo.

    Por más que me gustaría que escribir en este blog fuera suficiente para pagar las cuentas, y a pesar de que me leen miles de personas todas las semanas en mi newsletter, la realidad es que el mayor uso que le he dado a mi marca personal es la de conectarme con potenciales empleadores.

  • John Maynard Keynes tenía razón: sí es posible trabajar nada más 15 horas a la semana

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    oof:

    John Maynard Keynes tenía razón al 100%, y lo que predijo sucedió. Hoy en día es posible trabajar solo 15 horas a la semana y ganarse la vida. Por ejemplo, si ganas 100 $ por hora, 15 horas a la semana te harán aproximadamente 6000 $ al mes, que es un salario bastante bueno para los estándares del mundo occidental. En realidad, hay un gran número de personas que siguen este camino y yo soy uno de ellos. Por supuesto que seguimos siendo una minoría, pero ese es el problema del resto.

    […]

    Hay prácticamente millones de personas que son lo suficientemente ricas como para permitirse trabajar solo unas pocas horas al día, pero no lo hacen. En realidad, parece (con algunas excepciones) que cuanto más rica es la persona, más trabaja. ¿Por qué? ¡Se supone que es al revés! Cuando eres rico, puedes permitirte tomártelo con calma y relajarte, pero aún así la gente solo hace la vida más difícil en la búsqueda de la aceptación, el reconocimiento y la valoración.

  • Teclear es la parte fácil. No es un pretexto para dejar de pensar.

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    No es lo mismo llenar un documento que tener algo que decir. No es lo mismo automatizar una tarea que decidir con claridad cuál vale la pena. Y no es lo mismo usar una IA que saber en qué momento tiene sentido usarla.

    Tenemos herramientas que teclean por nosotros, organizan por nosotros, generan por nosotros. Y el brillo de que ahora podemos hacer con un par de clics cosas que antes nos requerían esfuerzo considerable no nos deja ver que nos vamos a estrellar de frente con una pared si no tenemos cuidado.

    No es lo mismo llenar un documento que tener algo que decir. No es lo mismo automatizar una tarea que decidir con claridad cuál vale la pena. Y no es lo mismo usar una IA que saber en qué momento tiene sentido usarla.

    Teclear es la parte fácil:

    Escribir son realmente dos cosas diferentes. Primero, está el trabajo de averiguar lo que quieres decir. Tienes un concepto, piensas en los puntos principales y descubres cómo hacer que todo fluya. Esto lleva tiempo. En segundo lugar, tienes que poner las palabras en la página, que en su mayoría es solo escribir.

    Las instituciones se están dando cuenta de esto, y están intentando reaccionar a esta nueva realidad. Por ejemplo, OpenAI tiene una VP de educación que está buscando armar a estudiantes universitarios con ChatGPT lo más pronto posible:

    De la misma manera que muchos estudiantes de hoy convierten sus cuentas de Gmail proporcionadas por la escuela en cuentas personales al graduarse, la Sra. Belsky imagina que los estudiantes graduados llevarán sus chatbots de IA a sus lugares de trabajo y los usarán de por vida.

    No debería ser sorpresa; OpenAI no deja de ser una empresa privada que tiene que generar dinero, y si yo hubiera inventado una tecnología tan fundamental, también buscaría crear una base de usuarios leal, comenzando con lo más cercano posible a una etapa formativa.

    La diferencia es que Gmail no tiene el potencial de hacerte un huevón intelectual (bueno, también depende de a qué newsletters te suscribas).

    El punto es que pocas veces se cuestiona qué significa realmente formar criterio. Seguimos obsesionados con tener respuestas más rápidas, mientras el mundo exige mejores preguntas.

    Lo difícil ya no es escribir, organizar o generar. Es tener criterio. Sostener y retar una idea. Ian Malcolm:

    ¡Pero no nos podemos detener a pensar mejor las cosas, no es eficiente!

    Exacto. Y eso es algo bueno:

    Durante décadas, hemos valorado la eficiencia en nuestra economía. Nos esforzamos por ello. Lo recompensamos. En tiempos normales, eso es algo bueno. Correr solo en los márgenes es eficiente. Una única cadena de suministro global justo a tiempo es eficiente. La consolidación es eficiente. Y todo eso es rentable. La ineficiencia, por otro lado, es un desperdicio. El inventario adicional es ineficiente. La sobrecapacidad es ineficiente. Usar muchos proveedores pequeños es ineficiente. La ineficiencia no es rentable.

    Pero la ineficiencia es seguridad esencial, como nos está enseñando la pandemia de COVID-19. Todo el exceso de capacidad que se ha exprimido de nuestro sistema de salud; ahora desearíamos tenerlo. Toda la redundancia en nuestra producción de alimentos que se ha consolidado; nosotros también queremos eso. Necesitamos nuestras viejas cadenas de suministro locales, no las únicas globales que son tan frágiles en esta crisis. Y queremos que nuestros restaurantes y negocios locales sobrevivan, no solo las cadenas nacionales.

    Tenemos que luchar por ser ineficientes — es decir, por ser humanos. La eficiencia pura es un camino insostenible.

  • Tenemos que luchar por ser ineficientes — es decir, por ser humanos

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    Continuando con el tema de la semana (que sin querer queriendo) fue “cuidado con buscar ser 100% eficiente”, Matt Duffy publica “Eficiencia sin moralidad es tiranía”, primero reconociendo que llegamos a este punto porque lo necesitábamos:

    La tecnocracia —la adopción de una lógica social donde la experiencia técnica dicta las decisiones, impulsando la eficiencia, la optimización y la reducción de realidades complejas a resultados mensurables— surgió porque la necesitábamos. A medida que las sociedades escalaban, necesitábamos coordinación, optimización y reducción de desperdicios. Los líderes técnicos cobraron relevancia; «aprender a programar» se convirtió en la abreviatura de toda una cosmovisión que valoraba la habilidad técnica por encima de las actividades más superficiales en las artes y las humanidades. «Seguir la ciencia» se convirtió en una apelación a la autoridad, en lugar de un verdadero llamado al rigor científico.

    Pero si, en la búsqueda interminable de mayor eficiencia, dejamos de lado la moralidad (preguntarnos si deberíamos hacer algo antes de simplemente hacerlo porque se puede), las cosas se pueden poner (ya se pusieron) feas: 

    En ausencia de un orden moral compartido, la tecnocracia lo sustituye por uno económico frío. Clasifica a las personas en categorías productivas e improductivas. Ni siquiera nuestras mejores redes de seguridad pueden deshacer esta clasificación, porque la tecnocracia no castiga, sino que olvida. No le importa quién eres, solo lo que produces.

    Esta clasificación implacable, esta reducción de individuos complejos a meros agregados de datos, no solo describe la realidad, sino que la moldea activamente, convirtiéndose en un combustible principal para el corrosivo identitarismo negativo que desgarra nuestro tejido social. Cuando los sistemas dominantes de trabajo, gobierno e interacción solo reconocen afiliaciones grupales o grupos estadísticos, las personas aprenden que el camino para ser vistos, para obtener influencia o recursos, reside únicamente en enfatizar la identidad grupal. Esto incentiva la formación de tribus definidas tanto por a quién se oponen como por a quién apoyan, exigiendo que los individuos eleven ferozmente la relevancia de su grupo, a menudo en detrimento de todos los demás. La identidad deja de ser una cuestión de pertenencia orgánica para convertirse en una postura estratégica, a menudo adversaria, que nos impone un sistema ciego a la persona.

    Un peligro latente es que comencemos a buscar respuestas sobre nuestra identidad en el mismo sistema de que nos reduce a estadísticas:

    No temo simples disrupciones en nuestras vidas, como que la IA ocupe puestos de trabajo. Habrá más trabajos por hacer. Temo que reemplace nuestras identidades y nuestro juicio. Será la última autoridad a la que recurriremos al integrarnos plenamente con la máquina.

    En How Economics Explains the World, Andrew Leigh menciona un punto importante y relacionado con el movimiento de los Luditas (que he mencionado antes): con la automatización de la industria textil, en realidad la tasa de empleo subió 10% de 1811 a 1821. Probablemente vayamos a ver algo similar en los siguientes años.

    No se trata de pánico. La IA puede ser una herramienta humana fundamental, o puede reemplazarnos por completo. Si continuamos por el camino de la primacía tecnocrática, la IA se convierte en nuestra sucesora natural. No porque nos esclavice, sino porque nos supera en un sistema optimizado para una producción limpia y eficiente. Un mundo que ve a los humanos como insumos ineficientes es un mundo que eventualmente dejará de necesitarlos y, en el mejor de los casos, simplemente los tolerará.

    Matt argumenta que el antídoto es hacer las cosas más a conciencia — es decir, ser ineficientes:

    La única respuesta viable es establecer un nuevo orden predominante que supere la eficiencia. Debemos acordar un marco moral que guíe nuestras decisiones económicas y sociales. Esto no significa revivir dogmas excluyentes ni imponer la uniformidad. Significa recuperar la seriedad moral, algo arraigado en la comprensión de que los humanos son imperfectos y que el proyecto de vivir bien se basa en el fracaso continuo, el perdón y el crecimiento. Si esto suena a tradición, no es casualidad. Los ciclos de fracaso y crecimiento son ciclos ineficientes; trazan un camino sinuoso y desordenado entre dos puntos. Por eso la tecnocracia odia el proceso humano.

    Hoy más que nunca, tenemos que luchar por preservar lo que nos mantiene humanos. La eficiencia pura es un camino insostenible.

  • ¿POR QUÉ NO HAY EMPLEOS, CHINGADAMADRE?

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    Perspectivas de alguien que trabaja en la industria de entretenimiento y acaba de egresar de la universidad, en Substack:

    Hay muchos de estos “certificados” y bootcamps que se han convertido en una industria en sí misma, enseñando a la gente lo que se les debe permitir, esperar e incluso animar a aprender en el trabajo. Muchos de los certificados y bootcamps de la industria del entretenimiento enseñan cosas como el manejo de una cámara, los fundamentos de la dirección, la cinematografía y la edición de video. Quizás me equivoque, y me encantaría, pero ¿no es esta clase de cosas básicas la que te dan un poco de margen y puedes pasar las primeras dos o tres semanas de un trabajo aprendiendo? Parece que ahora todos los trabajos esperan que seas un experto y estés perfectamente capacitado, solo para pagarte $23 por hora.

    No importa qué estudies, tu carrera no está garantizada.

  • La definición de “Agente” que más me ha ayudado a entender qué es y cómo utilizarlo

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    David Crawshaw, co-fundador de Tailscale, está escribiendo una serie de blog posts explicando cómo usa LLMs para programar. El último se trata de cómo usa Agentes, y tiene esta introducción:

    Vale la pena comenzar con una definición de la palabra “agente” en el contexto de los LLM. El auge de la IA ha estado utilizando este término tan genérico durante más tiempo del que los agentes han sido realmente constructos útiles. Como resultado, hay que investigar un poco de marketing engañoso y misticismo general para encontrarle algún valor. Para alguien con formación en ingeniería, ahora existe una definición sencilla: un agente consta de 9 líneas de código. Es decir, un agente es un for loop que contiene una llamada LLM. El LLM puede ejecutar comandos y ver su resultado sin intervención humana.

    En iOS, Node.js, Java, y muchos otros ambientes de programación, te vas a encontrar el concepto de run loop — literalmente un bucle que está constantemente alimentando a tu programa con eventos para que puedas reaccionar a ellos.

    No necesitas saber del run loop de iOS para poder hacer una aplicación básica. Pero sí te conviene entender cómo funciona, y sus limitantes, para sacarle más provecho a los recursos que tienes.

    No lo había pensado de esa manera. Un agente es un for loop con llamadas a un LLM. Brillante. 🤯

  • Teclear es la parte fácil

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    Preetam Jinka publica en su blog cómo usar LLMs le ha permitido regresar a escribir más seguido:

    Escribir son realmente dos cosas diferentes. Primero, está el trabajo de averiguar lo que quieres decir. Tienes un concepto, piensas en los puntos principales y descubres cómo hacer que todo fluya. Esto lleva tiempo. En segundo lugar, tienes que poner las palabras en la página, que en su mayoría es solo escribir.

    Lo mismo que con programar. Teclear es la parte fácil. 

  • Cómo tener deuda limita tu margen de error

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    El último episodio de su podcast, Morgan Housel habla sobre la importancia de tener margen de errores, pero desde el punto de vista de las finanzar personales — particularmente, la deuda:

    Creo que la deuda puede ser algo maravilloso y desempeña un papel fundamental en la sociedad, además de que puede ser utilizada responsablemente por personas, empresas y gobiernos. No estoy en contra de la deuda en absoluto, pero como todo lo bueno, puede llevarse demasiado lejos y es muy fácil ignorarla y no comprender los peligros ni las desventajas de lo que se está utilizando. Y, por supuesto, esa es la larga historia milenaria de la deuda.

    Tener deuda es el margen de error que no tienes para soportar cambios importantes en tu vida:

    Así es como me gusta pensar en la deuda. Imagina una línea larga y ondulada. Casi parece un gráfico de volatilidad, con subidas y bajadas, subidas y bajadas, subidas y bajadas en momentos aleatorios.

    Quizás sea como un electrocardiograma. Imaginemos eso como la volatilidad de tu vida. No solo en la bolsa o la economía, sino en tu vida.

    Puede ser, sí, recesiones, pero también guerras, divorcios, enfermedades, mudanzas, inundaciones, cambios de opinión. Esa es la volatilidad de tu vida. Ahora bien, si no tienes deudas, si estás libre de deudas, entonces la cantidad de eventos volátiles que puedes soportar a lo largo de tu vida tiene un rango.

    Así que piensa en ese gráfico de acciones, en el gráfico de líneas onduladas. Imagina que hay como un canal. Hay una línea por encima y otra por debajo del gráfico, y todo lo que está dentro de ese canal lo puedes soportar, puedes sobrevivir.

    Y cómo tener deuda limita tus opciones:

    A medida que aumenta la deuda, se reduce el rango de posibilidades que se pueden afrontar en la vida. Ahora, piensen en lo que acabo de decir. No mencioné la tasa de interés, ni el costo de la deuda, ni el costo del capital, ni nada que se pueda aprender en una clase de finanzas.

    A medida que aumenta la deuda, se reduce el rango de posibilidades que se pueden afrontar en la vida. Creo que esa es la forma más práctica de considerar la deuda. Es muy simple, pero muy diferente de cómo se suele considerar, que es simplemente una herramienta para impulsar la demanda y apalancar los activos, donde la única desventaja es la tasa de interés.

    Me gusta este mindset de considerar el margen de error.

  • Un sistema que es 100 % eficiente es un sistema endeble

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    Me encontré un artículo de hace casi 5 años que habla sobre la importancia (sí, importancia) de que los sistemas sean ineficientes:

    Durante décadas, hemos valorado la eficiencia en nuestra economía. Nos esforzamos por ello. Lo recompensamos. En tiempos normales, eso es algo bueno. Correr solo en los márgenes es eficiente. Una única cadena de suministro global justo a tiempo es eficiente. La consolidación es eficiente. Y todo eso es rentable. La ineficiencia, por otro lado, es un desperdicio. El inventario adicional es ineficiente. La sobrecapacidad es ineficiente. Usar muchos proveedores pequeños es ineficiente. La ineficiencia no es rentable.

    Pero la ineficiencia es seguridad esencial, como nos está enseñando la pandemia de COVID-19. Todo el exceso de capacidad que se ha exprimido de nuestro sistema de salud; ahora desearíamos tenerlo. Toda la redundancia en nuestra producción de alimentos que se ha consolidado; nosotros también queremos eso. Necesitamos nuestras viejas cadenas de suministro locales, no las únicas globales que son tan frágiles en esta crisis. Y queremos que nuestros restaurantes y negocios locales sobrevivan, no solo las cadenas nacionales.

    El tipo de ineficiencia ideal depende del sistema:

    No quiero decir simplemente que tengamos que hacer que nuestra producción de alimentos, o sistema de salud, o cadenas de suministro sean descuidadas y derrochadoras. Necesitamos cierto tipo de ineficiencia, y depende del sistema en cuestión. A veces necesitamos redundancia. A veces necesitamos diversidad. A veces necesitamos exceso de capacidad.

    Me quedo con esta pregunta: en mi vida, ¿qué aspectos que considero ineficientes y quiero eliminar, realmente me están funcionando como ancho de banda extra ante imprevistos?

  • Más ruido, menos valor

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    Se sabía que para una firma de VC es más importante el storytelling que el producto tal cual, pero creo que estamos empujando los límites de lo aceptable. Resulta que ya no necesitas tener producto existente para levantar millones de dólares, porque solamente con demostrar tus habilidades de “growth hacking” puedes tener la validación que necesitas.

    Antes necesitabas una buena idea. Hoy, con ser un buen troll de internet basta.

    Gartner predice que más del 40% de los proyectos de IA de tipo agente serán cancelados antes de 2027. Y no es porque la tecnología no funcione, sino porque muchas empresas aún no saben para qué están entrenando estos sistemas. Están automatizando sin dirección, como quien llena un tanque de gasolina sin saber a dónde quiere ir.

    Y mientras el modelo de negocio sigue sin estar bien definido, la amenaza de la nueva tecnología es real: escritores que piden a editoriales que se comprometan a no publicar libros generados por IA. Detrás de la petición hay una intuición correcta: si todo se vuelve fórmula, repetición, simulacro… ¿Qué queda de lo que nos hace humanos?

    Todo esto me hizo pensar en hacer check-in con algo que había escrito anteriormente: mi artículo La “industria de la tecnología” ya no existe, que es uno de los más populares en mi blog. Lo que llamamos “tech” ya no es una industria separada. Es infraestructura cultural. Está en todo. Pero seguimos hablándola con el mismo lenguaje de hace dos décadas. Eso genera confusión, ruido, y una sensación de estar en un loop donde todo se ve igual aunque juremos que es nuevo.

    Y en medio de este ruido, aparece la reflexión más útil: la viralidad sin propósito puede generar ruido, pero no impacto. La IA sin intención no es magia: es deuda cognitiva. Las redes sociales sin filtro no son comunidad: son espectáculo.

    La solución no está en cancelar todo ni en romantizar lo analógico. Está en recuperar el criterio. Aprender a discernir. A hacer pausas. A preguntarnos: “¿Esto que estoy haciendo realmente importa? ¿O solo se ve bien desde fuera?”

  • OpenAI quiere armar a los universitarios con ChatGPT lo antes posible

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    El New York Times publicó un artículo sobre el uso de ChatGPT (y otros chatbots) en las universidades, y cómo OpenAI, Google, y Anthropic están compitiendo por ver quién es el que termina ganando ese mercado:

    La competencia es tan intensa que Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, y Elon Musk, fundador de la empresa rival xAI, publicaron anuncios opuestos en redes sociales esta primavera ofreciendo servicios premium gratuitos de IA para estudiantes universitarios durante la época de exámenes. Google subió la apuesta y anunció acceso gratuito a su servicio premium de chatbot para estudiantes “hasta los exámenes finales de 2026”.

    Y hablan sobre los posibles efectos de que los estudiantes tengan acceso a estas herramientas: 

    El esfuerzo de OpenAI por dotar de IA la educación universitaria equivale a un experimento nacional con millones de estudiantes. El uso de estos chatbots en las escuelas es tan reciente que aún no se han determinado sus posibles beneficios educativos a largo plazo ni sus posibles efectos secundarios.

    Algunos estudios preliminares han descubierto que externalizar tareas como la investigación y la redacción a chatbots puede mermar habilidades como el pensamiento crítico. Algunos críticos argumentan que las universidades que apuestan por los chatbots están pasando por alto problemas como los riesgos sociales, la explotación laboral por parte de la IA y los costes ambientales.

    Mientras algunas universidades opinan que usar ChatGPT es “hacer trampa”, OpenAI tiene una VP de Educación, Leah Belski, que es la encargada de los esfuerzos por meterse en el ecosistema educativo, que incluyen darles a algunas universidades a crear sus propias versiones de ChatGPT con los materiales de curso y controles para los profesores:

    La primavera pasada, OpenAI presentó ChatGPT Edu, su primer producto para universidades, que ofrece acceso a la inteligencia artificial más avanzada de la compañía. Los clientes de pago, como las universidades, también obtienen mayor privacidad: OpenAI afirma que no utiliza la información que estudiantes, profesores y administradores introducen en ChatGPT Edu para entrenar a su IA.

    A OpenAI (y todos los demás) le urge meterse en al vida educativa de las nuevas generaciones; y no debería de sorprendernos el por qué. La misma Leah Belski explica el razonamiento: 

    De la misma manera que muchos estudiantes de hoy convierten sus cuentas de Gmail proporcionadas por la escuela en cuentas personales al graduarse, la Sra. Belsky imagina que los estudiantes graduados llevarán sus chatbots de IA a sus lugares de trabajo y los usarán de por vida.

    “Sería su puerta de entrada al aprendizaje y, posteriormente, a su vida profesional”, afirmó la Sra. Belsky.

    Digo, no debería ser sorpresa; OpenAI no deja de ser una empresa privada que tiene que generar dinero, y si yo hubiera inventado una tecnología tan fundamental, también buscaría crear una base de usuarios leal, comenzando con lo más cercano posible a una etapa formativa.

    La diferencia es que Gmail no tiene el potencial de hacerte un huevón intelectual (bueno, también depende de a qué newsletters te suscribas).

  • O aprendes, o aprendes

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    La mayoría de las ideas sobre el aprendizaje vienen de estructuras viejas. Profesores que se escandalizan por ChatGPT como si no llevaran décadas tolerando la trampa disfrazada de tradición. Planes de estudio que no han cambiado desde que existía Messenger.

    El sistema se siente roto.

    Pero el problema no es que la gente “haga trampa” usando IA, sino que medir el conocimiento siempre ha sido un ejercicio más ritual que útil. Sabíamos que el título no necesariamente significaba competencia (ni te garantizaba nada). Y hoy, más que nunca, eso está en full display.

    Quizá el aprendizaje no es algo que te dan. Es algo que decides sostener cuando ya no hay nadie vigilándote. Una forma de comportarte, por no decir un estilo de vida.

    La incomodidad —con la tecnología, con las herramientas, con las expectativas— es la nueva brújula. No hay mapa para este nuevo mundo. Pero si algo te mueve, te frustra o te obliga a repensarte… probablemente vas en la dirección correcta. Hay una expresión (según traducido del Chino) que dice, May you live in interesting times. Y creo que nos está tocando.

    Sin embargo, en medio del ruido, aún podemos elegir construir. Podemos usar estas herramientas no solo para acelerar lo que ya hacíamos, sino para imaginar lo que aún no existe. Podemos dejar de vernos como piezas que deben encajar en sistemas viejos, y empezar a reconocernos como agentes capaces de rediseñar esos sistemas.

    Si la educación se rompe, se puede rehacer. Si las reglas cambian, también cambian las oportunidades. Y si el mundo se vuelve incierto, eso también significa que está lleno de espacio para crear.

    Los avances tecnológicos no nos reemplazan; nos hacen avanzar. Pero solamente si nos tumbamos el rollo y nos adaptamos.

  • ¿Adónde tan rápido?

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    Seguimos atrapados en la idea de que avanzar es sinónimo de hacer más. Más frameworks, más productividad, más métricas, más herramientas. Tal vez el verdadero progreso no se trata de sumar, sino de afinar. No de correr más rápido, sino de preguntarte si vas en la dirección correcta.

    Hay una obsesión con construir por construir. Con invertir en lo nuevo porque es “lo nuevo”. Pero sin una dirección clara, eso no es innovación: es ruido que nos sale caro. En un ecosistema donde muchos quieren entrenar modelos de lenguaje sin tener idea de qué problema real están resolviendo, el resultado es un montón de potencia mal enfocada.

    Más no es mejor si no sabes para qué lo quieres. En un mundo acelerado, la intención es la nueva rareza.

    La pregunta ya no es cuánto estás creciendo, sino si lo estás haciendo en el lugar correcto. Aceptar que tu nueva chamba no es buena para ti, independientemente de cuánto tiempo lleves ahí, no es debilidad: es inteligencia emocional. Es entender que adaptarse no es obedecer, sino observar. Comprometerse con algo que no encaja te sale más caro que renunciar a tiempo.

    En muchas áreas de nuestra vida, tanto personal como profesional, el reto ya no es técnico, es estratégico: saber qué pedir, cuándo intervenir, cómo conectar las herramientas con la visión.

    El problema no es que nos falte capacidad. Es que nos sobra prisa.

    Y si el progreso hoy se mide por algo, no es por cuántas herramientas usas, sino por cuánta claridad tienes para decidir con cuáles te quedas. La conciencia es el nuevo skill. Y saber soltar lo que no suma, también es una forma de crecer.

  • Mis amigos escépticos de la IA están locos

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    Thomas Ptacek publica en su blog un artículo con respuestas a algunos de los argumentos que programadores veteranos usan para evitar usar IA en su trabajo:

    Algunas de las personas más inteligentes que conozco comparten la profunda convicción de que la IA es una moda pasajera: la siguiente ola de la fiebre de los NFT. Me he mostrado reacio a contradecirlos, porque, bueno, son más inteligentes que yo. Pero sus argumentos son poco serios y vale la pena confrontarlos. Personas con un talento extraordinario están haciendo un trabajo que los LLM ya hacen mejor, por puro despecho.

    Todo el post está lleno de frases tuiteables. Por ejemplo, para el argumento de “pero no tienes idea de qué es el código que usa un LLM”:

    ¿Eres un youtuber que disfruta programando? ¿No sabes leer código? Si es así: buen punto. Si no, ¿qué demonios te pasa?

    Siempre has sido responsable del código que subes a main. Lo eras hace cinco años. Y lo serás mañana, uses o no un LLM.

    Hace meses hablé sobre este punto en Saber programar ya no te garantiza un empleo (ni te hace especial):

    Aprender a programar es cada vez más fácil. Tanto por la abundancia de materiales educativos, como por la realidad de que cada vez es menos necesario profundizar en las bases de la disciplina1. 

    Y no digas que no. ¿Cuándo fue la última vez que preferiste escribir tu propio algoritmo de sorting en vez de hacer npm install?

    Thomas continúa, ahora sobre la calidad del código que producen los LLMs:

    ¿Puedes conseguir un becario con $20 al mes? Porque eso es lo que cuesta Cursor.ai.

    Parte de ser un desarrollador sénior consiste en hacer que los programadores menos hábiles sean productivos, ya sean físicos o algebraicos. Usar bien los agentes es tanto una habilidad como un proyecto de ingeniería en sí mismo, de indicaciones, índices y (sobre todo) herramientas. Los LLM solo producen código deficiente si se les permite.

    Y sobre el arte de la programación:

    ¿Te gusta la ebanistería japonesa fina? ¿Todas las herramientas manuales y la carpintería sashimono? A mí también. Hazlo en tu tiempo libre.

    Construir una mesa me daría mucha satisfacción. Y, si esa mesa es un banco de trabajo o una mesa de parrilla, claro que la construyo. Pero si necesito, digamos, ¿una mesa? ¿Para que la gente se siente? ¿En mi oficina? Me compro una mesa, maldita sea.

    Los desarrolladores de software profesionales nos dedicamos a resolver problemas prácticos con código. En nuestro trabajo diario no somos artesanos. Steve Jobs se equivocó: a nadie le importa si las pistas de la placa lógica están bien diseñadas. Si algo que construimos perdura, no será porque el código base sea hermoso.

    :chef-kiss: