En las décadas pasadas, cuando las condiciones eran duras y el hardware era escaso, los pioneros de la computación sabían exactamente dónde iba cada bit y optimizaban cada ciclo porque el cómputo costaba muchísimo.
Por ejemplo, la computadora de guiado del módulo lunar Apollo disponía de aproximadamente 72 KB de memoria fija tipo core rope para el código del programa y alrededor de 4 KB de RAM borrable para variables y espacio temporal. Las sondas Voyager, lanzadas en 1977 y aún operativas, funcionan con recursos igualmente exiguos: el sistema de comando tenía 2 KB de RAM y unos 4 KB de ROM, el subsistema de datos de vuelo 8 KB de RAM y 8 KB de ROM, y el sistema de control de actitud 2 KB de RAM y 8 KB de ROM. Esa era la realidad: sin sobrepeso, sin margen para la descuida, la precisión era cuestión de supervivencia.
Hoy en día cada componente de una interfaz React o paquete de Node.js puede pesar 10 KB o más. Los modelos de lenguaje generan consultas SELECT infinitas, malas prácticas al manejar contraseñas y soluciones torpes, y de alguna manera las aplicaciones siguen funcionando. Algunos inversores celebran el exceso de código y la velocidad por encima de la calidad, alentando a desarrolladores que producen miles de líneas sin fundamento sólido.
No es la primera vez que ocurre este ciclo. En mi generación, los desarrolladores veteranos construían motores en PHP, Perl o Python desde cero, mientras los recién llegados se limitaban a usar gestores de contenido y extensiones sin conocer lo que había debajo del capó. En los años 80 los programadores en C manejaban memoria manualmente y criticaban a C++ y a la programación orientada a objetos como abstracciones innecesarias. En los 60 los expertos en ensamblador despreciaban a FORTRAN y COBOL por creer que un compilador no podía optimizar mejor que ellos. El patrón se repite.
Lo que no cambia es la base, el fundamento técnico. Esa es la roca firme sobre la que se asientan las buenas soluciones. Aprender la base, profundizar en cómo funcionan las cosas y comprender los límites del hardware y el software convierte al profesional en creador y no en mero consumidor de herramientas.
Confiar ciegamente en modelos de lenguaje sin comprender la esencia del sistema es una apuesta peligrosa. Quienes venden la idea de que la inteligencia artificial sustituirá al ingeniero están vendiendo una narrativa interesada. CEOs, corporaciones e inversores que promueven la ignorancia técnica lo hacen por control y beneficio, y no suelen tener frenos éticos.
Piensa en los modelos de lenguaje como en una droga que da la ilusión de poder. Pueden acelerar tareas concretas y ofrecer ayudas puntuales, pero si delegas todo el conocimiento en ellos acabarás con soluciones llenas de fragilidad y sin propiedad intelectual real.
PS utilizo modelos de lenguaje para lo que realmente aportan: scripts pequeños, ejemplos simples, apoyo en pruebas y documentación, ayuda en el aprendizaje, revisiones rutinarias y corrección ortográfica. No los uso como sustituto de la ingeniería sólida ni para proyectos críticos o código legado sin supervisión experta.
En Q2BSTUDIO entendemos ese equilibrio. Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones robustas y eficientes. Ofrecemos software a medida y aplicaciones a medida diseñadas con fundamentos sólidos, optimización y seguridad desde el primer bit hasta la capa de usuario. Nuestro equipo combina experiencia en inteligencia artificial con prácticas de ciberseguridad para garantizar que cada proyecto sea escalable y seguro.
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