NO PERDÁIS MÁS TIEMPO ESTUDIANDO PROGRAMACIÓN, LA ÚLTIMA VERSIÓN DE CHAT GPT4 JUEGA OTRA LIGA

De subir un PDF a reescribir el empleo: ChatGPT-4 abre otra liga​

Subes un PDF. O una carpeta entera. La herramienta devuelve el resumen en las líneas que le pidas. Quien se ha sentado a probarlo lo resume así: la última versión «juega otra liga». El detalle que encendió todo es minúsculo: la carga nativa de documentos dejó de dar error el día 10 por la tarde, y hasta ese momento solo aceptaba formatos de imagen sueltos. A partir de ahí, la conversación dejó de ir sobre chatbots y pasó a ir sobre nóminas y sobre qué merece la pena estudiar.

¿Cuánto cuesta y qué cambia con la nueva versión?​

24 euros al mes. Ese es el precio que se maneja para acceder a la última versión, y quien lo paga lo describe como abrir «un mundo de posibilidades». Antes de la actualización, subir un documento era un vía crucis: la herramienta rechazaba archivos y obligaba a tirar de complementos con límite de páginas. Ahora traga con el PDF y con la carpeta.

La generación de imágenes es el otro salto que se subraya. Varios relatos insisten en que el resultado supera la idea previa del usuario, hasta el punto de que alguien asegura haber obtenido bocetos mejores que los que tenía en la cabeza para su propio proyecto empresarial. La creación de personajes digitales bajo pedido aparece en la misma frase.

Quien quiera exprimirla tendrá que poner de su parte. El rendimiento depende de las instrucciones que se escriban, y esas instrucciones solo son buenas si se domina el tema. Quien no lo domina delega en la propia máquina y obtiene resultados correctos pero planos.

El departamento del IBEX que ya prueba su propio recorte​

El caso más concreto es el de un departamento administrativo de una gran empresa del IBEX. Allí se ha montado un proyecto con ChatGPT que, según el cálculo que se comparte, eliminaría el 15% de la plantilla. Son perfiles que tramitan expedientes, rellenan formularios y leen y escriben correo. Las pruebas, dice quien las ha hecho, salen «aceptablemente bien».

El matiz importa: el porcentaje de imprecisiones del sistema se parece al de los fallos humanos que ya se producen. La comparación no es contra la perfección, es contra la plantilla actual. Ese es el argumento que más pesa en la parte pesimista del asunto.

De 10 abogados a 4, y de 100 jueces a 20​

En el sector legal se describe el mismo patrón. Un despacho grande que antes destinaba diez abogados a una provincia mediana, seis de ellos becarios rastreando jurisprudencia, podría quedarse con cuatro. La parte del trabajo que se va es justo la que nunca fue glamurosa.

En la justicia la proyección es más agresiva. Con la llamada justicia predictiva redactando sentencias que el juez humano solo repasaría, el cálculo que circula rebaja cien jueces a veinte. Conviene tomarlo como lo que es: una estimación de quien la escribe, no un plan aprobado.

De ahí sale el corolario macroeconómico que algunos extraen sin cortarse: jornada reducida, renta básica universal y una impresora de billetes como única salida. Se dice medio en broma. Se dice.

Los profesores contraatacan en el aula​

El alumnado ya lo usa para hacer los ejercicios. Y parte del profesorado lo asume y cambia de estrategia: si la máquina resuelve el enunciado estándar, el docente se vuelve más creativo y plantea problemas que no se resuelven sin pensar. Hay quien lo cuenta pasándolo en grande, con el propio profesor pidiéndole a la IA que le fabrique ejercicios imposibles de resolver por la IA.

El sistema educativo sale mal parado en varios mensajes, y no solo por la irrupción tecnológica. Se sostiene que el formato tradicional de exámenes perjudica a los alumnos más introvertidos y que un modelo de evaluación libre les sentaría mejor.

El fin del pica código: ¿qué pasa con la ingeniería de software?​

Aquí la discusión se afila, porque no todos los programadores son lo mismo. Un administrador de sistemas lo explica con una analogía que se repite: quien «pica código» está a un ingeniero de software como quien pone ladrillos está a un arquitecto. Bajo esa mirada, lo que se automatiza primero es la parte mecánica.

El propio sector admite que mucho software comercial se fabrica con criterios de plazo y presupuesto antes que de calidad. Si el código se pudiera generar a partir de una base de funciones ya probadas, el ahorro sería inmediato. También se cuenta que un GPT configurado como editor de Java dio un 10 en la asignatura de programación de un ciclo formativo.

Y hay un argumento de fondo bastante elegante: los prompts son un lenguaje de programación en lenguaje natural. Si eso se sostiene, el golpe no es que la máquina escriba Java o Python, es que el usuario final deja de necesitar intermediarios para pedir lo que quiere.

Lo que la IA todavía no resuelve: datos, matemáticas y sistemas​

No todo es velocidad. Un análisis apunta al cuello de botella real: la calidad de los datos. La IA se ha alimentado de lo que la gente regalaba en redes y buscadores, y cuando empiece a comer de su propia producción el riesgo de degradación es real. Esa fue, de hecho, la respuesta que la propia máquina dio al ser preguntada por sus frenos.

También se recuerda que hay campo más allá de programar webs y APIs: aprendizaje automático, visión por computador, gráficos. Y que ahí las matemáticas no son opcionales, por mucho que el sector se venda como una salida rápida. Otro apunte distingue entre administrar servidores Unix, una vida tranquila, y pelearse con Windows, que se describe como una carrera en el filo de la navaja.

Y un último dato, incómodo para el relato triunfal: hay quien sostiene que la versión 4 programa peor que la 3. Con eso encima de la mesa, la pregunta de qué estudiar no tiene una respuesta única, y la única certeza es que la lista de trabajos «a salvo» se está acortando.