La revolución de la Inteligencia Artificial (IA) ya no es una promesa, es una realidad que ha llegado para quedarse como pilar de nuestro sector. Pero, ¿está la IA empujando a los desarrolladores a convertirse en el cuello de botella? En un entorno donde la presión por la velocidad es extrema, muchos nos sentimos saturados por el ruido y nos preguntamos: ¿Acaso la revisión humana, ese criterio que nos define, es lo que ahora nos convierte en el “bloqueador” de la IA? Basado en mi propia experiencia y en debates recientes, este post no solo explora la tensión entre el vibe coding y la calidad, sino que también aborda por qué la “deuda cognitiva” es el riesgo real, y cómo recuperar el valor de los fundamentos para asegurar que nuestra profesión no caduque.

Para empezar, hablemos de un open space de “Agile Canarias” sobre las “Code Reviews” que, inevitablemente, acabó en un debate sobre IA. En ese debate surgieron dos posturas principales:

• Con supervisión humana: Nos convertimos en el “bloqueador” (blocker) de la IA, ya que hacemos code reviews locales del código generado y, además, otra revisión por parte del equipo en herramientas como GitHub para garantizar la calidad y estandarización del código.
• Sin supervisión humana o vibe coding: Usamos herramientas como Spec-Driven Development y nos apoyamos en otra IA para supervisar la code review.

En ambos escenarios, solo hemos movido el problema de sitio, con sus ventajas e inconvenientes. Sin embargo, el punto crucial que inspira este post es el valor que aporta la intervención humana. Si el “criterio del reviewer” es la pieza fundamental, la conclusión es clara: cuanto más sabes, más eficientemente usarás la IA.

La ambigüedad como un problema

Hablemos de la primera dificultad: la ambigüedad. Este problema aparece incluso antes de empezar a desarrollar. ¿Qué solución quieres plantear? ¿Una nueva? ¿Una técnica nunca usada? ¿Un patrón de diseño complejo? La IA hará lo que considere con el contexto que tenga y tomará el legacy como referencia si no has resuelto el problema por ti mismo.

Aquí es donde choca la ambigüedad. El lenguaje natural no es determinista, pero la programación sí; por lo tanto, todos esos huecos tienen que ser rellenados. Esa ambigüedad se intenta mitigar con el proyecto en el que trabajas. Si el contexto es nuevo, la IA buscará algo similar que ya esté solucionado, pero si no hay nada, buscará una solución de su entrenamiento que encaje con tu propuesta.

Podemos caer en el error de decir: “No he definido lo suficiente el prompt”. Esto nos lleva a poner cada vez más esfuerzo en el prompt hasta que cuadre y cumpla con todas las especificaciones, ¡volviendo al modelo waterfall! Esta dinámica nos forzará a poner cada vez más énfasis en markdowns y skills hasta un punto en el que la relación entre la cantidad de palabras del prompt y la cantidad de código generado que refleje lo mismo será casi la misma. Por ello, a veces es mejor simplemente implementarlo sin IA. Un ejemplo podría ser un refactor pequeño o un cambio mínimo en una regla de negocio.

Cambios más grandes de lo que podemos gestionar

Con la ayuda de la IA, la cantidad masiva de líneas de código que se generan provocan tsunamis no solo en proyectos open source, sino también dentro de tu propia empresa. Se comenta que en Silicon Valley una nueva métrica de medición se basa en cuántos tokens usas al mes para lanzar features, como una forma de medir el “performance”. Las empresas están compitiendo más que nunca por quedarse con la mayor parte de mercados inexplorados o cambiantes. Si el de al lado trabaja con x10 engineers, yo necesito x15, un pensamiento que es, cuanto menos, peligroso.

Esto se traduce en cambios más rápidos y grandes que nunca, los cuales necesitarán revisión en función del modelo de trabajo de tu empresa. Si la prioridad de la empresa son KPIs imposibles, las personas tomarán atajos para cumplir con estas nuevas demandas. Por lo tanto, se usa IA para escribir código y luego otra IA para ayudar a revisarlo. En este caso, contamos dos intervenciones humanas: una crea el código e intenta entender qué hace, y la otra valida que lo hecho tiene sentido, un trabajo que puede ser aún más complicado para el revisor. La velocidad se prioriza cuando hacemos un LGTM a estas intervenciones humanas, que podrían ser reemplazadas por una IA.

Hasta cierto punto, la velocidad reside en las intervenciones humanas, pero ¿qué pasa si las quitamos? Bueno, la historia reciente nos dice que a empresas como Vercel, Microsoft, Amazon, Cloudflare, etc., no les ha salido como esperaban.

Por lo tanto, seamos coherentes: las revisiones humanas son necesarias para la mantenibilidad de la plataforma y, además, para garantizar que el código siga estando escrito para humanos. Al igual que la IA, nuestro cerebro tiene límites de contexto, aunque son mucho más grandes, y estos requieren entrenamiento. Nuestro instinto de supervivencia siempre tiende a gastar la menor energía posible, así que nos vemos tentados una y otra vez a no juzgar lo que nos plantean.

Deuda cognitiva y la importancia del seniority

Un aspecto interesante a comentar, que va más allá de la simple pereza, es entender lo que realmente nos plantea la IA. Construir un criterio es una pieza clave para el avance. Cada plan que aceptamos sin entender tiene un coste oculto. Este coste va asociado a resolver un problema: cada problema que solucionamos por nosotros mismos deja una huella en tu cerebro y refuerza tus neuronas, siempre y cuando se haya repetido el número suficiente de veces.

Cada vez que lo resuelves, tu flujo de pensamiento va mejorando hasta llegar a un punto muy productivo. Vas aprendiendo mejor la tecnología y sientes el impacto que tienen tus ideas en el proyecto. Pero claro, has dejado de ir al gimnasio y has delegado ese ejercicio a la IA. Por lo tanto, dejarse y quedarse atrás en el mercado laboral es más fácil que nunca, ya que compites con muchas personas que saben un poco de todo y a la vez nada.

Mi estrategia para afrontar este problema es reconocerlo: resuelvo el problema por mí mismo o exploro otras soluciones, pero la única parte que suelo delegar a la IA es la implementación del código. De esta manera, no me voy quedando atrás ni pierdo velocidad, ya que entiendo qué se hace cuando luego llega la review en local con la IA. Solo validaré que la sintaxis y los estándares del proyecto se cumplen.

Hace no mucho me preguntaban si tenía sentido estudiar programación porque la IA lo hacía por ellos. La realidad es justo lo contrario, como de costumbre: las personas que no tienen un criterio para corregir o guiar a la IA no tienen cabida. De eso no tengo ninguna duda, pero para poder llegar a ese nivel, nunca puedes dejar de formarte. ¿Qué haces mientras el plan se está ejecutando? ¿No te parece una oportunidad de invertir en ti para seguir teniendo un criterio que te ayude a avanzar siempre por delante de la IA? La conclusión fue dura, pero cierta: hacemos lo mismo, pero con IA. Eso solo significa que ahora los fundamentos de programación son más importantes que nunca para crear soluciones mantenibles y de calidad.

Un futuro prometedor para quien le guste el legacy

Tengo que darte una buena noticia: el valor no es lo mismo que volumen, y la velocidad no es lo mismo que productividad. Ahora que la IA barata se está terminando y los precios empiezan a subir, ¿qué crees que pasará con todo ese código nuevo? Efectivamente: necesitará mantenimiento, mejora, optimización y cambios. Además, esto pasará justo cuando la IA sea más cara, por lo que la pelota pasará a la humanidad para arreglar los problemas.

Veremos resurgir el orgullo de ser un profesional del sector. Volverán a valorarse los cursos que no son solo de IA, sino aquellos que ya existían y que se centran en lo pequeño, en la intencionalidad, en el naming, en patrones de diseño y en testing. Seremos el nuevo faro que guíe el mar de agentes de IA que se avecina, porque mantener el control y tener confianza en tu código es siempre la prioridad.

P.D. ¿Sabías que en Lean Mind hacemos los dos tipos de cursos? Nuestro éxito radica en saber acompañar a la IA y a nuestros colaboradores ofreciendo lo mejor de ambos mundos sin humo, porque nos ponemos contigo a solucionar el problema.