Os cuento por qué usar la ia para programar es una castaña que solo ahorra trabajo en cuestiones triviales

La IA programa lo trivial, pero se pierde en lo complejo​

¿De verdad la inteligencia artificial va a dejar sin trabajo a los programadores? La experiencia de quienes la usan a diario apunta a lo contrario: sirve para tareas mecánicas y se estrella cuando el problema tiene miga. Un desarrollador de videojuegos lo comprobó con un caso concreto: identificar «islas» en una matriz de unos y ceros. La IA lo resolvió a la primera, con un código limpio. El siguiente paso, dibujar el contorno de esas islas según la colisión física del motor Unity, fue un desastre. «El código emitido es imposible que sea capaz de dar la vuelta completa a la isla», sentencia. Ni siquiera valía como esqueleto.

El patrón se repite: la IA brilla en lo simple y patina en lo que exige entender el propósito. Otro participante lo resume con una fórmula que se ha repetido en el sector: toda tarea combina un «qué» (lo que quieres hacer) y un «cómo» (hacerlo). Si el «qué» es complejo, la IA falla porque no razona ni entiende. Si la dificultad está en el «cómo», entonces sí.

El ahorro de tiempo que sí es real​

Donde la IA cumple es en el trabajo repetitivo. Un caso típico: rellenar un enum con 200 o 300 Pokémon, cada uno con sus estadísticas, tipo y gimnasio. Horas o días de trabajo manual que se resuelven en minutos. La IA es útil, pero no hace nada por sí sola, matiza quien plantea el ejemplo.

Otro usuario cuenta que un cliente le pidió ordenar unos acordeones HTML en un orden que no se podía solicitar directamente a la base de datos. Copió el elemento con el inspector, se lo pasó a ChatGPT y en menos de un minuto tenía la función JavaScript. «Cuanto habría tardado buscando una solución o funciones por ahí, no lo sé. Más de un minuto seguro», ironiza. El detalle de que escribía desde la piscina añade sal a la anécdota.

El riesgo para los que empiezan​

La preocupación más repetida no es que la IA quite puestos de trabajo, sino que atrofie el músculo del esfuerzo mental. «Si mi yo adolescente hubiera tenido esta herramienta, probablemente no hubiera hecho mucho del esfuerzo mental que tuve que hacer, y que me ha servido para mejorar como programador», confiesa el autor del mensaje inicial. La tentación de delegar en la máquina lo que antes te obligaba a pensar es el verdadero peligro.

Hay quien va más allá y sostiene que la IA solo amenaza a quienes copian código de Stack Overflow o montan páginas con WordPress. Puestos de escaso valor añadido, cierto, pero empleos al fin y al cabo.

Cuando la IA se inventa los datos​

El problema no es solo la incapacidad para lo complejo. También está la fiabilidad. Un usuario relata que usa ChatGPT para llevar el registro de sus entrenamientos, con una hoja Excel compartida. Al pedirle un análisis del progreso, la IA se inventaba datos de repeticiones y kilos. «No soy programador, pero mi sensación actualmente es que la IA no vale para nada», zanja.

Otro usuario apunta que la calidad ha bajado en poco tiempo: «En dos días hemos pasado de darme respuestas usables a que Bing ni te dé un CSS decente, te meta todo en un mismo archivo y cuando le dices que lo separe en capas se olvide de los includes».

Generativo no es creativo​

Una de las distinciones más repetidas es la que separa generar de crear. Los modelos de lenguaje son generativos, no creativos. Programar, como pintar o componer, es una tarea creativa. La IA no tiene propósito ni voluntad directora; selecciona estadísticamente. «A los robots los alimentas con rock and roll de los 50 y generan una pálida copia del rock and roll de los 50. A los humanos los alimentas con rock and roll de los 50 y crean el rock and roll de los 60, 70 y 80», ilustra un participante.

La respuesta de la propia IA a la pregunta de si ser generativo implica ser creativo es reveladora: «No necesariamente. La creatividad implica originalidad, valor estético o innovación».

El contraataque: hay quien la defiende con datos​

No todos comparten el escepticismo. Un usuario con experiencia en programación de bajo nivel (kernel Linux, OpenGL, dmabufs) afirma que GPT-4o es mejor que el 95% de los humanos en su campo. «Puede tener algún fallo, pero no son por fallos en el razonamiento. Él programa y yo corrijo sus fallos», cuenta. Su pronóstico: cuando aumente la ventana de contexto y pasen un par de generaciones, el oficio de picar teclas se termina.

Otro participante apunta que la IA se está acelerando exponencialmente y que los grandes centros de datos que se están construyendo (cientos de miles de millones de dólares) permitirán integrar lenguaje, imagen, sonido, tacto y olfato. La predicción incluye un sistema de activación reticular y una consciencia que observe los propios pensamientos. Ciencia ficción o no, el debate está servido.

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Mientras tanto, la IA sigue sin saber si Def Leppard es un animal o un grupo de rock. Para eso todavía hace falta un humano.