Si estás empezando tu carrera como desarrollador, hay algo que me preocupa bastante de la forma en la que muchos estamos utilizando la inteligencia artificial.
No porque la IA sea mala ni porque piense que deberíamos volver a programar como hace diez años.
Todo lo contrario.
Si te soy sincero, yo la utilizo prácticamente todos los días y estoy convencido de que cualquier desarrollador que ignore estas herramientas estará en desventaja.
Lo que me preocupa es otra cosa: que estemos empezando a confundir avanzar rápido con aprender.
Y te lo digo porque hace unas semanas me encontré con esta reflexión mientras trabajaba en algo tan simple como la nueva versión de mi página web.
Era un proyecto personal y quizá precisamente por eso decidí desarrollarlo de una forma que cada vez hago menos: escribiendo prácticamente todo el código yo mismo.
Lo que ocurrió durante esas semanas me recordó una lección que me habría gustado aprender mucho antes en mi carrera.
Una lección sobre la productividad, el aprendizaje y una habilidad que, por mucho que avance la inteligencia artificial, sigue siendo responsabilidad tuya desarrollar.
Un experimento que nunca planeé hacer
Cuando empecé a desarrollar la nueva versión de mi web no tenía ninguna intención de convertir el proyecto en un experimento. Mi objetivo era simplemente actualizar una página que ya necesitaba una renovación importante.
Partía de un diseño realizado por un diseñador profesional y, en teoría, gran parte del trabajo ya estaba definido. Solo quedaba construirlo.
Sin embargo, por alguna razón, decidí hacerlo prácticamente sin apoyarme en herramientas de inteligencia artificial.
No fue una decisión ideológica ni una postura en contra de la IA. Simplemente me apetecía volver a sentarme delante del editor de código y desarrollar el proyecto de una forma más tradicional.
PHP, JavaScript, HTML, CSS y WordPress.
A la vieja usanza, como cuando empecé a hacer mis primeros desarrollos a medida de WordPress y no tenía ChatGPT o Claude para ayudarme.
Y sí, la realidad es que en este desarrollo estaba (y estoy) tardando mucho más.
Muchas tareas que hoy puedo resolver en cuestión de minutos con Codex me estaban llevando bastante más tiempo.
Había problemas que requerían investigar documentación y otros me obligaban a probar diferentes alternativas antes de encontrar una solución. Y en muchas ocasiones simplemente necesitaba sentarme a pensar antes de escribir una sola línea de código.
Esto, a priori, puede parecer una desventaja ya que después de todo, vivimos en una época donde la velocidad parece ser la principal medida del éxito.
Si puedes hacer algo en una hora en lugar de tres, parece lógico pensar que la opción más rápida siempre es la mejor.
Pero conforme avanzaba el proyecto empecé a notar algo que no esperaba.
Estaba entendiendo mucho mejor lo que estaba construyendo.
Lo que descubrí al ir más despacio
Mientras desarrollaba cada sección de la web empecé a detectar pequeñas mejoras que no había visto durante la fase de diseño.
Encontraba detalles de experiencia de usuario que podían optimizarse.
Cambiaba algunas estructuras y ajustaba determinados contenidos.
Replanteaba comportamientos que sobre el diseño parecían perfectamente razonables pero que durante la implementación mostraban limitaciones o alternativas mejores.
No porque el diseño estuviera mal, y es que de hecho, el diseño era excelente.
Lo que ocurre es que el simple hecho de construir cada módulo manualmente me obliga a comprender mucho mejor el producto.
Y ahí fue donde apareció una idea que no he dejado de darle vueltas desde entonces.
Quizá la velocidad tiene un coste que no solemos tener en cuenta.
Cuando algo requiere más tiempo, también requiere más reflexión. Pasas más horas pensando en ello.
Lo observas desde más ángulos y detectas matices que de otra forma habrían pasado desapercibidos.
Y eso me hizo preguntarme si, en nuestra obsesión por producir cada vez más rápido, no estaremos sacrificando parte del aprendizaje que ocurre precisamente durante ese proceso.
La trampa de la hiperproductividad
Creo que esta es una reflexión especialmente importante para quienes estáis empezando en el desarrollo de software.
La inteligencia artificial nos está haciendo increíblemente productivos. Podemos generar código más rápido, investigar más rápido, documentar más rápido y resolver muchos problemas en una fracción del tiempo que necesitábamos hace apenas unos años.
Y eso es fantástico y sería absurdo ignorar una tecnología que nos permite trabajar mejor.
Sin embargo, existe una diferencia importante entre ser productivo y aprender.
La productividad consiste en obtener resultados en menos tiempo.
El aprendizaje consiste en desarrollar capacidades que te permitirán resolver problemas más complejos en el futuro.
A veces ambas cosas avanzan juntas… pero muchas otras veces no.
Cuando eres junior es muy fácil caer en la ilusión de que estás progresando porque completas más tareas y todo parece indicar que estás mejorando.
Pero la pregunta realmente importante no es cuánto avanza el proyecto.
La pregunta importante es cuánto avanzas tú.
Porque si cada vez que aparece una dificultad delegas el análisis, la investigación y el razonamiento en una herramienta, puede que estés construyendo software, pero no necesariamente estés construyendo criterio profesional.
Y el criterio es precisamente una de las habilidades más valiosas que puedes desarrollar durante los primeros años de tu carrera.
Lo que las empresas realmente pagan
Hay algo que tardé bastante tiempo en entender:
Las empresas no pagan por código.
Sé que puede sonar extraño viniendo de alguien que lleva años trabajando como desarrollador, pero es una realidad que he comprobado una y otra vez.
El código es únicamente una herramienta, lo que las empresas pagan es la capacidad de resolver problemas.
Pagan por personas capaces de analizar situaciones complejas, entender necesidades de negocio, tomar decisiones acertadas y construir soluciones que aporten valor.
Por eso muchas veces vemos desarrolladores técnicamente brillantes que tienen dificultades para crecer profesionalmente, mientras otros con conocimientos aparentemente más modestos avanzan hacia puestos de mayor responsabilidad.
La diferencia suele estar en la calidad de sus decisiones.
En su capacidad para entender el contexto y en su criterio.
Y cuanto más avanza la inteligencia artificial, más importante se vuelve esta diferencia.
Porque llegará un momento en el que casi todos tendremos acceso a herramientas similares.
Lo que marcará la diferencia será cómo pensamos, no únicamente cómo programamos.
El riesgo de delegar demasiado pronto
No quiero que interpretes esta reflexión como una crítica a la inteligencia artificial.
Sería bastante hipócrita por mi parte.
Yo utilizo ChatGPT prácticamente todos los días. También utilizo otras herramientas de IA para investigar, validar ideas, desbloquear problemas y acelerar muchas tareas de mi trabajo.
No creo que la solución sea dejar de utilizarlas, creo que la solución pasa por ser conscientes de qué estamos delegando.
Delegar tareas repetitivas tiene sentido.
Delegar búsquedas de información tiene sentido.
Delegar parte de la implementación puede tener sentido.
Delegar el pensamiento crítico no.
Porque precisamente ahí es donde sigue estando gran parte de nuestro valor como profesionales.
Cuando un desarrollador se acostumbra demasiado pronto a recibir respuestas instantáneas corre el riesgo de dejar de entrenar una habilidad fundamental: la capacidad de enfrentarse a la incertidumbre.
Y una gran parte de nuestro trabajo consiste precisamente en eso.
En resolver problemas para los que no existe una respuesta inmediata, en tomar decisiones cuando ninguna opción es perfecta, en navegar zonas grises.
Y esas habilidades solo se desarrollan pensando.
Cómo usar la IA sin frenar tu crecimiento
Si estás empezando en el desarrollo de software, mi recomendación es sencilla.
Utiliza todas las herramientas que tengas a tu alcance. Aprende a sacar partido de ChatGPT, Claude, Copilot o cualquier tecnología que aparezca durante los próximos años.
Pero intenta reservar algunos espacios para pensar por tu cuenta.
Antes de pedir una solución, intenta plantear varias alternativas.
Antes de copiar código, intenta entender el problema.
Antes de aceptar una respuesta, pregúntate si realmente es la mejor opción.
No porque tengas que sufrir innecesariamente.
Ni porque exista algún mérito especial en hacerlo todo manualmente.
Sino porque el aprendizaje ocurre precisamente durante ese proceso de reflexión.
Es ahí donde se desarrolla el criterio.
Y el criterio será una de las habilidades más valiosas que podrás aportar durante toda tu carrera.
Después de estas semanas desarrollando mi nueva web he llegado a una conclusión bastante simple.
La inteligencia artificial seguirá mejorando. Cada año será más rápida, más capaz y más accesible. Muchas de las tareas que hoy hacemos nosotros terminarán automatizándose total o parcialmente.
Pero mientras todo el mundo se obsesiona con producir más deprisa, quizá una de las inversiones más inteligentes que puedes hacer en tu carrera sea dedicar tiempo a desarrollar aquello que ninguna herramienta puede aprender por ti.
Tu capacidad para pensar.
Tu capacidad para entender problemas.
Tu capacidad para tomar buenas decisiones.
Porque llegará un momento en el que casi todos tendremos acceso a las mismas herramientas.
Y cuando eso ocurra, el verdadero valor no estará en quién genera más código.
Estará en quién sabe qué código merece la pena generar.
Sin más, nos leemos en la próxima.
Julián.
Publicado originalmente en CERO a SENIOR.