#135 pues claro. Se hace de manera iterativa. Algo se rompe? Le pasas el stacktrace. Le pides que genere los tests que haga falta. Le tienes que pedir que genere código defensivo, security first. Luego siempre tienes a tu alcance herramientas de análisis estático de código, análisis de dependencias, librerías, contenedores, minimizar al máximo la superficie de ataque, etcétera.
Se pueden hacer muchas cosas, pero lamentablemente la mitad no se hace porque los responsables no ponen el dinero ni los recursos ni defienden que se tenga que hacer estas fases de corrección.
Se programa el happy path que hace funcionar mínimamente los requisitos y a otra cosa.
Si a la IA le pides que genere desde el principio con security first, clean code, tdd y tienes experiencia diseñando sistemas desde el principio hasta ponerlo en producción y tienes experiencia en proyectos legacy junto con habilidades cloud, un solo tío puede hacer el trabajo de un equipo entero en muchísimo menos tiempo, esa es la verdad que cualquier senior que use la IA con humildad y ganas de aprender te va a decir.
Si, los juniors lo tienen muy mal y muchos otros que no sepan adaptarse a la IA, porque es un tren bala que cada vez más rápido.
El día que la burbuja estalle y tengamos que pagar lo que realmente cuesta mantener funcionando la IA, o comprarnos H200 y pagar la electridad que cuesta hacerlos funcionar, vamos a darnos una hostia de cuidado.
Estamos generando cientos de miles de desarrolladores que se están olvidando de cómo funciona el proceso de entender un problema y convertirlo a código, y entender ese código para hacerlo funcionar de forma eficiente.
Estamos evitando que cientos de miles de desarrolladores entren en el mercado con un mínimo conocimiento del proceso mental que requiere crear codebase mantenible.
Estamos dejando que venture capitalists paguen un sistema que nos vuelva idiotas.
Y lo peor es que mucha gente sigue pensando que ser desarrollador de software es escribir mucho código. Es entender, hacer refactorizaciones, reducir código, hacerlo más eficiente, ... y poco escribir código nuevo.
Van a empezar a salir como setas programas con cientos de miles de líneas de código que ni la IA ni ningún humano es capaz de entender y que tienen que ser mantenidas porque no hacen más que salir fallos. Va a ser como la experiencia de heredar codebases gigantes, que lleva tiempo entender, refactorizar, hacer tests, ... No hay más que mirar Windows 11.
Yo sigo usando la IA y Claude Code para hacerme la vida más fácil, o ayudarme a entender cosas, pero jamás para pensar por mí.
The amount of tech debt is already ramping up. Digitalization increases in speed now that all non-techies are building their own MVPs.
And someone has to come in and rebuild everything.
I am doing exactly this right now.
I've also been building with Claude for a year and every single time the limiting factor is the knowledge debt that ramps up when you rely on AI-generated code.
Eventually things break. Have you ever tried working in a legacy codebase? Well all AI-generated code falls into this category where nobody understands how it works, things are 10x more complex than it should be and nothing has ever been refactored. 50% of the codebase is dead code. Features slapped on top of half finished features.
Eventually not even the AI can make sense of the codebase.
#14 Lo de que “ser programador era el trabajo del futuro” yo solo se lo escuché/lei a empresas (p.ej.: Openbank en 2021 te pagaba 1000 euros por cada desarrollador que consiguieras captar para la empresa). Básicamente en ese momento puntual específico, a los empresarios les faltaba mano de obra, sabían que no podían pagar 4 duros y buscaban saturar el mercado. Lo consiguieron, debo decir.
Lo de que “enseñar programación a los niños” si que lo he escuchado a mucha gente y en varios entornos. No siempre se decía en el sentido que muchos QUERÍAN entender (“si los niños aprenden programación van a hacer carrera como ingenieros de software / programadores -> futuro asegurado”). No. Eso es una explicación simplista, que insisto era lo que muchos QUERÍAN entender o les gustaba creer que por ahí iban los tiros. Para nada, o como mínimo, no del todo.
Programar es aprender a pensar de una forma muy específica:
– descomponer problemas grandes en piezas pequeñas
– razonar sobre sistemas… » ver todo el comentario
Se pueden hacer muchas cosas, pero lamentablemente la mitad no se hace porque los responsables no ponen el dinero ni los recursos ni defienden que se tenga que hacer estas fases de corrección.
Se programa el happy path que hace funcionar mínimamente los requisitos y a otra cosa.
Si a la IA le pides que genere desde el principio con security first, clean code, tdd y tienes experiencia diseñando sistemas desde el principio hasta ponerlo en producción y tienes experiencia en proyectos legacy junto con habilidades cloud, un solo tío puede hacer el trabajo de un equipo entero en muchísimo menos tiempo, esa es la verdad que cualquier senior que use la IA con humildad y ganas de aprender te va a decir.
Si, los juniors lo tienen muy mal y muchos otros que no sepan adaptarse a la IA, porque es un tren bala que cada vez más rápido.
Estamos generando cientos de miles de desarrolladores que se están olvidando de cómo funciona el proceso de entender un problema y convertirlo a código, y entender ese código para hacerlo funcionar de forma eficiente.
Estamos evitando que cientos de miles de desarrolladores entren en el mercado con un mínimo conocimiento del proceso mental que requiere crear codebase mantenible.
Estamos dejando que venture capitalists paguen un sistema que nos vuelva idiotas.
Y lo peor es que mucha gente sigue pensando que ser desarrollador de software es escribir mucho código. Es entender, hacer refactorizaciones, reducir código, hacerlo más eficiente, ... y poco escribir código nuevo.
Van a empezar a salir como setas programas con cientos de miles de líneas de código que ni la IA ni ningún humano es capaz de entender y que tienen que ser mantenidas porque no hacen más que salir fallos. Va a ser como la experiencia de heredar codebases gigantes, que lleva tiempo entender, refactorizar, hacer tests, ... No hay más que mirar Windows 11.
Yo sigo usando la IA y Claude Code para hacerme la vida más fácil, o ayudarme a entender cosas, pero jamás para pensar por mí.
I'm not worried at all.
The amount of tech debt is already ramping up. Digitalization increases in speed now that all non-techies are building their own MVPs.
And someone has to come in and rebuild everything.
I am doing exactly this right now.
I've also been building with Claude for a year and every single time the limiting factor is the knowledge debt that ramps up when you rely on AI-generated code.
Eventually things break. Have you ever tried working in a legacy codebase? Well all AI-generated code falls into this category where nobody understands how it works, things are 10x more complex than it should be and nothing has ever been refactored. 50% of the codebase is dead code. Features slapped on top of half finished features.
Eventually not even the AI can make sense of the codebase.
Lo de que “enseñar programación a los niños” si que lo he escuchado a mucha gente y en varios entornos. No siempre se decía en el sentido que muchos QUERÍAN entender (“si los niños aprenden programación van a hacer carrera como ingenieros de software / programadores -> futuro asegurado”). No. Eso es una explicación simplista, que insisto era lo que muchos QUERÍAN entender o les gustaba creer que por ahí iban los tiros. Para nada, o como mínimo, no del todo.
Programar es aprender a pensar de una forma muy específica:
– descomponer problemas grandes en piezas pequeñas
– razonar sobre sistemas… » ver todo el comentario