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Entra la IA
IA incansable, estructurada, casi mágica, reactiva y dependiente de herramientas.
Por encima de todo, no resulta más razonable que un loro que aprendió a hablar con tanta fluidez con humanos que aparentemente podría pasar por uno si nadie se enterara.
Lo realmente profundo es que hoy es totalmente plausible que eso ocurra, dada la madurez de la tecnología y lo lejos que estamos dispuestos a llegar para hacer casi cualquier cosa con ella. Existen riesgos evidentes en ámbitos sensibles como la terapia y la salud mental, e incluso se han visto casos de modelos aprovechados para fines ofensivos por atacantes.
No diré que tenga el mismo colorido de personalidad que esos hackers, pero sí adopto una postura conservadora con la IA, sobre todo porque ChatGPT apareció justo cuando empecé a programar en un bootcamp. Presentía que la IA podía entorpecer mi aprendizaje e incluso limitar mi entrada en la industria. En parte, así fue.
Para ser franco, nunca tuve un mentor. Tampoco invertí tanto tiempo como debería en hacer networking para encontrar uno. Aun habiendo intentado ungir a un LLM como un mentor sustituto, tenía claro que no reemplaza la mentoría real entre pares. Esto se notó cuando traté de afinar y calibrar a un asistente para enseñarme Ciencias de la Computación mientras escribía en C un programa que recorre un archivo pcap o pcapng y extrae todas las direcciones IP.
End to end y más allá
Profundidad por encima de escala; las soluciones modernas a problemas modernos suelen ser soluciones tecnológicas que traen problemas aún más modernos.
En medio de la incertidumbre, aprendí algo: estos avances desafían cómo concebimos los problemas y, más aún, cuán profundo somos capaces de pensar a través de ellos.
Los recursos computacionales, bajo la llamada ley de Moore, crecieron de forma sostenida, pero el escalado no contempló del todo el impacto de la nueva capacidad ni las oportunidades que traía.
Desde calculadoras e internet por dial up, pasando por la minería cripto, hasta la IA actual: la integración ha sido una montaña rusa que recuerda a los primeros años de la informática generalizada.
No es que la IA sea nueva; es que cada vez es más avanzada. Y está haciendo cosas cuando menos interesantes.
Su velocidad y alcance crecen de manera exponencial, pero la profundidad de su impacto es astronómica.
Para dimensionar esa profundidad, pensemos en antes y ahora. Antes, la revolución del ordenador canalizó casi todo por un medio digital, transformando cómo nos conectamos, nos entretenemos y hacemos negocios; ese cambio, amplificado durante décadas, impactó el mundo por un factor notable. Ahora, la IA, además de automatizar, aumenta su capacidad y complejidad a un ritmo que multiplica el impacto por órdenes de magnitud. Hay quien sostiene que la ley de Moore ha quedado corta y que hemos entrado en un nuevo marco regido por ideas de aceleración tecnológica continua.
Una imagen sencilla lo ilustra: un millón de segundos son aproximadamente once días, mientras que mil millones de segundos rondan los treinta y un años. Tres ceros extra parecen poco en el papel, pero la diferencia real está en la profundidad.
Los limones de la vida
Cómo hacer crecer un limonero
Las palas de ayer fueron el SaaS y los microservicios que aprendimos a querer. Ahora los LLMs, los agentes IA y los servidores MCP ocupan ese lugar.
En su fase actual, la IA actúa como un equilibrador de carga cognitiva que automatiza tareas menos deseables y cambia de raíz cómo abordamos trabajos tediosos, repetitivos y consume tiempo, como compilar documentos en una presentación o construir una pequeña app para resolver casos específicos.
Incluso si algo se resuelve con 30 a 60 líneas de código con lógica y un poco de API y autenticación, si no había una aplicación, probablemente ya hay un agente IA para ello.
Yo, por mi parte, sigo preocupado por aprender bien y en el orden correcto. Fiel a mi estilo, experimenté por prueba y error. Intenté convertir a un asistente de código en un mentor. Hay quien asegura que todo depende de cómo se redacten las instrucciones o de elegir el modelo adecuado para cada tarea. Aun así, lo que yo quería de un LLM era poco convencional, y lo sabía.
La pregunta interesante es qué puede aprender un necio autoconsciente de su propia necedad. Me interesaría conocer opiniones a partir de la experiencia descrita.
No pretendo tener la verdad ni un nivel experto. Sin retroalimentación profesional constante, me tocó resolver muchas cosas en solitario. Pude haberlo hecho distinto, claro; aun con limitaciones, creo que no salió mal.
En una próxima entrega compartiré lo que aprendí, qué habría mejorado y el guion de instrucciones que diseñé, junto con el razonamiento detrás de cada decisión.
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