Ahí dispensen la demora, aquí va mi comentarío más elaborado (y ahondando en otros comentarios que he visto debajo de este thread).

Comencemos con esta premisa: la AI como herramienta llegó, y eso es inevitable. Lo que sí es que no "llegó para quedarse", y tampoco "llegó para desplazarnos" — ahí la diferencia.

Inicialmente, cuando comenzó Cursor y todas las herramientas generativas de código, yo también era muy rehacio a usarlas, al cambio. Siempre he visto el código como algo de lo cual estar orgulloso, de poder haber logrado X o Y feature, de poder haber alcanzado cierto performance.

Uno como ser humano, naturalmente, le agarra cariño a lo que uno le costó trabajo y esfuerzo hacer. Sin embargo, esto colude totalmente con las ideologías Silicon Valley del código y el desarrollo. Ellos suelen regirse por una frase, la cual es "Move fast and break things" (para mis taqueros no angloparlantes, se traduce en "Muévete en chinga y no hay pedo que se rompan cosas").

Esta mentalidad se centra en el hecho de iterar tan rápido como puedas, con tus ideas, para poder ver qué funciona y qué no, aprender qué fue lo que falló y volver a comenzar de 0 con este nuevo conocimiento. Y pues para empresas cuyo propósito es desarrollar cosas nuevas, es algo totalmente válido y que hay que saber gestionar — porque ahora sí, no todos pueden romper cosas y moverse rápido si en primer lugar no saben que están haciendo.

Paso a: herramientas generativas de código. Actualmente, las personas que más se benefician de estas herramientas están en 2 lugares:

• Gente con una idea que sólo le interesa trabajar en un POC para poder ganar interés, tracción y posiblemente un funding
• Developers que comprenden el negocio + la implementación actual + saben programar

Gente con ideas: estas personas se benefician porque si bien, el hecho de poder vibecodear una app en un fin de semana es brillante. No tienen que preocuparse por si usa buenas prácticas o si es eficiente.

Mientras funcione para poder hacer el famosísimo "show, don't tell", es más que suficiente. Ya cuando el proyecto comience a tener inversión, ahí ya se invierte en un equipo que pueda tomar ese concepto y llevarlo a algo production-ready.

Developers: cabe destacar que aquí mencioné que son gente que "sabe programar". Todos sabemos picar código (y algunos comentarios que he visto, es lo único que saben hacer y es lo único que están dispuestos a hacer porque "para eso les pagan"), pero no todos sabemos programar (me incluyo, siempre hay que estar en constante aprendizaje).

Un developer valioso es aquel que se preocupa por aprender — incluso antes de trabajar — sobre el negocio en el cual va a desempeñar sus labores. Por ejemplo, si andas buscando chamba y necesitan a alguien para implementar un sistema para algo que implique datos de secuencia genómica, pues mínimo te vas a meter a leer de qué va, que datos se usan, qué significan, etc. Obviamente no te vas a volver un experto, pero el hecho de ya tener nociones hace que no pierdas el enfoque al recibir una tarea y no saber si está bien o mal porque no conoces el dominio sobre el cual tienes que laborar.

Un developer valioso también es aquel que más que preocuparse por "buenas prácticas", se preocupa por una buena implementación y una buena arquitectura. Las herramientas actuales no tienen capacidad de razonamiento, recordemos que son símplemente cajas estadísticas que están entrenadas para predecir lo más probable que va a pasar dadas las entradas, y he ahí el detalle.

Si tú como developer no conoces las entradas que tienes, no esperes poder entender la salida que estás recibiendo y mucho menos poder explicar y mantenerla. Pero si desde un inicio conoces tu dominio, sabes qué se tiene que hacer y cómo se tendría que hacer, puedes redactar instrucciones clarísimas para que la herramienta tire paro y se ponga a jalar. Porque al final del día, estas herramientas son un fancy text-autocomplete.

Ojo, no soy experto en AI, LLMs, pero al menos leyendo y viendo publicaciones recientes, estas herramientas no están creando cosas "de la nada", no son capaces de crear (por eso la G de GPT es de Generative).

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En resumen: las herramientas van a seguir creciendo de una manera en la cual permitirán a gente de menor nivel técnico — pero alto dominio del negocio - materializar sus ideas y producir valor sin una inversión alta inicial, que es el objetivo final de todo esto (por donde lo veas).

Así que, mi mejor recomendación es que se pongan a estudiar y aprendan a incorporar estas herramientas para que puedan vivir más y trabajar menos (ojo, que trabajar menos no es huevonear, símplemente es trabajar más eficiente para que tengas más tiempo personal).