8 De Desarrollador a Supervisor: programar con IA no es cheat, es skill

Palabras clave
inteligencia artificial, ingeniería de software, paradigmas de programación, competencias tecnológicas, abstracción

8.1 Introducción

Actualmente, la programación ya no es ni parecida a lo que nos enseñaron cuando empezamos a programar, sudando frente a la pantalla para escribir un simple “Hello World” o pasando horas de madrugada buscando un punto y coma perdido. Ahorita ya hay herramientas que nos dan el código completo en cuestión de segundos, y eso ha dado muchísimo de qué hablar en nuestro entorno de la facultad.

Hay gente purista que dice que es una trampa, que ya nadie aprende de verdad, y otros que dicen que, al contrario, que es parte de evolucionar para no quedarnos estancados con prácticas viejas. En las universidades y en el trabajo el debate está vivo: ¿usar estas cosas nos está poniendo haraganes o nos está preparando para lo que viene en el mercado laboral?

8.2 Artículo

En el mundo del desarrollo, decirle “cheat” a algo significa que estás haciendo trampa para saltarte el trabajo duro. Muchos desarrolladores todavía creen que, si no te quiebras la cabeza escribiendo todo desde cero, no eres un ingeniero de verdad. Sienten que usar la inteligencia artificial para armar la base de un proyecto es quitarle todo el mérito y la lógica a la programación.

Pensar que apoyarse en la inteligencia artificial es hacer trampa es ignorar la historia de nuestra propia carrera. Es, sencillamente, el siguiente nivel de abstracción tecnológica que nos permite avanzar mucho más rápido. Este cambio de paradigma transforma por completo nuestro rol tradicional: pasamos de ser simples digitadores a verdaderos arquitectos del código. La generación de código base pasa de ser manual a automatizada; el rol del ingeniero evoluciona de codificador a supervisor y auditor de lógica; y el enfoque del tiempo se desplaza de la mecánica de la escritura al diseño, la seguridad y la escalabilidad.

Aquí es donde ocurre nuestro cambio de rol: pasamos de ser los que solo tiran líneas, a ser los supervisores de la obra. Analógicamente, toca revisar qué está haciendo el asistente, cómo lo está integrando y si realmente cumple con los requisitos solicitados. También formular la instrucción correcta requiere saber exactamente qué formas de datos necesitas usar.

De hecho, los entornos de desarrollo integrados llevan años dándonos una mano. Un ejemplo clarísimo de esto es lo que se muestra en la Figura 1, donde el asistente detecta un error de tipeo en una variable durante un pull request y sugiere la corrección exacta al instante. Que ahora una inteligencia artificial nos pueda generar un bloque entero de código es solo el siguiente paso lógico en esta cadena. No es trampa, es la tecnología optimizando nuestro tiempo de trabajo.

Figura 1: Ejemplo de revisión automática de código en un pull request con asistente de IA. Fuente: GitHub Copilot en GitHub Documentation (2024).

8.3 Conclusión

La integración de la inteligencia artificial en el desarrollo de software no representa una amenaza para la labor del ingeniero, sino una transformación que eleva el nivel de competencias requeridas. Sostener que el uso de estas herramientas constituye una práctica deshonesta implica desconocer la evolución histórica de la abstracción tecnológica y las demandas actuales del mercado laboral.

Sin una comprensión sólida de los fundamentos lógicos y estructurales de la programación, el uso indiscriminado de estas herramientas puede derivar en soluciones deficientes que comprometan la estabilidad de los sistemas en entornos de producción. En consecuencia, dominar el uso estratégico de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo constituye una competencia técnica fundamental para el ingeniero del siglo XXI.

8.4 Bibliografía

GitHub, Inc. “Using Copilot for Code Review.” GitHub Documentation. 2024. https://docs.github.com/en/copilot/using-github-copilot/code-review/using-copilot-code-review.
O’Reilly, Tim. La inteligencia artificial en el desarrollo de software. Madrid: Ediciones Técnicas, 2023.
Parnin, Chris, y Sarah D’Angelo. “Generación de código asistida por IA: Retos y oportunidades.” Revista de Ingeniería de Software 15, no. 2 (2024): 45–60.
Treude, Christoph. El nuevo paradigma del programador: De codificador a supervisor. Chicago: Tech Press, 2023.