Desde que la inteligencia artificial comenzó a ganar protagonismo en el mundo tecnológico, mi postura ha sido escéptica y en muchos aspectos, incluso adversa. Por años, he mantenido una mirada crítica hacia la codificación asistida por IA y las soluciones que surgen bajo esta bandera. Pensaba que las herramientas basadas en inteligencia artificial no solo generaban contenido deficiente sino que también podían amenazar la calidad y el rigor que todo desarrollador debe mantener. Sin embargo, como profesional de la ingeniería de software con casi dos décadas de experiencia, aprendí que es fundamental mantenerse abierto a nuevas metodologías y evoluciones en nuestra profesión. Hoy reconozco que estuve equivocado sobre el potencial que la IA tiene para transformar el proceso de desarrollo de software.
Durante mucho tiempo, los motivos detrás de mi rechazo hacia la codificación con IA se basaban en problemas reales y persistentes. Uno de los mayores conflictos era el fenómeno conocido como alucinación de IA, donde la herramienta genera información errónea o asume condiciones falsas, lo que puede llevar a soluciones incorrectas o inseguras. Asimismo, siempre sentí que el trabajo generado por inteligencia artificial carecía de autenticidad y profundidad, especialmente cuando se trataba de textos técnicos o imágenes, las cuales a menudo parecían poco naturales e inadecuadas en contextos profesionales. En el mundo del desarrollo, la calidad es un valor fundamental. Me preocupaba también el efecto llamado “vibe coding”, donde los programadores adoptan soluciones superficiales sin entender realmente el problema ni la solución implementada.
Esta práctica, aunque acelerada por herramientas de ayuda como la IA, mina la esencia misma del desarrollo responsable y sólido. Adicionalmente, vi cómo grandes empresas tecnológicas habían sacado productos con inteligencia artificial que, lejos de ayudar, empeoraban la experiencia del usuario, con asistentes virtuales como Siri o resultados de búsqueda imprecisos y falsos. Fue tras ciertas experiencias y conversaciones con colegas cercanos que empecé a cambiar esa visión tan limitada. Thorsten Ball, un ingeniero de software conocido por su profunda experiencia en sistemas complejos como compiladores, editores y búsqueda de código, fue una influencia vital para reevaluar mi postura. Su defensa contundente de las herramientas de codificación con IA y su enfoque en la calidad me hicieron reconsiderar mis preconceptos.
Su argumento se basaba en la idea de que el futuro del desarrollo pasa por aprender a trabajar con IA de manera inteligente y no en una competencia contra ella. Otro momento clave fue cuando un amigo cercano, Mustafa Akin, me mostró de primera mano cómo una herramienta llamada Cursor había revolucionado su flujo de trabajo. En apenas minutos, gracias a la IA, resolvió un problema que normalmente le habría tomado días, aumentando radicalmente su productividad. Saber que alguien de confianza obtenía resultados tangibles y positivos me animó a experimentar por mi cuenta. Mi primer acercamiento práctico fue con Claude Code, una solución que me permitió integrarla con Vim, el editor de texto que he usado por más de 20 años.
Esta experiencia fue una revelación. Estaba trabajando en un problema complejo relacionado con la comunicación entre miembros Etcd atacados desde diferentes regiones en un proyecto Kubernetes. Lo habitual en mi era destinar horas a crear pruebas unitarias, normalmente escabrosas y monótonas. Sin embargo, al solicitarle a Claude Code generar pruebas basadas en tablas para una nueva función, la IA produjo un código inesperadamente idiomático, siguiendo convenciones, usando frameworks familiares, e incluso respetando la documentación que había escrito. Aunque el primer borrador generado no compiló debido a un malentendido sobre cómo inicializar ciertos valores, la IA reaccionó cuando le introduje la corrección y pudo reformular el test para ejecutar correctamente.
Este proceso bidireccional, donde yo guiaba y la IA aprendía de los errores contextuales, fue un avance enorme y una experiencia valiosa. En lugar de ser una herramienta que reemplaza al programador, la IA se convirtió en un asistente con quien colaboramos para mejorar la eficiencia sin sacrificar calidad. Este aprendizaje me llevó a compartir mi experiencia con mi equipo y a fomentar la experimentación con la codificación asistida por IA. Si bien las opiniones están divididas —algunos encuentran frustraciones, mientras que otros valoran las capacidades de la IA— la mayoría se mostró interesada en aprovechar sus ventajas. Es importante entender que la integración y efectividad de estas herramientas depende mucho del tipo de proyecto y la complejidad del entorno.
Por ejemplo, trabajar en un controlador de Kubernetes implica lidiar con reglas complejas y lógica distribuida, interacciones y supuestos esparcidos en varios repositorios y contextos. En un escenario así, la IA puede no entender todas las sutilezas ni navegar entre múltiples dependencias que se infieren pero no están explícitas en el código. Sin embargo, para tareas más acotadas, como escribir pruebas, desarrollar pequeñas funciones desacopladas o automatizar tareas rutinarias, la IA ya está demostrando ser un aliado de valor incalculable. El mayor desafío para quienes dudan, como yo en un inicio, radica en el cambio de mentalidad que requiere. Como desarrolladores, tendemos a valorar la certeza y el control absoluto, mientras que la inteligencia artificial introduce elementos de incertidumbre y necesidad de supervisión constante.
Pero si logramos combinar la velocidad y capacidad de análisis de la IA con nuestra experiencia y juicio crítico, podemos optimizar significativamente el proceso de desarrollo. La adopción paulatina de la codificación con IA también puede abrir la puerta para repensar otros aspectos del ciclo de vida del software, desde la revisión de código automatizada hasta la documentación y despliegue. La clave está en entender que estas tecnologías no reemplazan la inteligencia humana, sino que la complementan y potencian. En resumen, reconocer que estaba equivocado me ha permitido abrir una nueva puerta y explorar cómo la inteligencia artificial puede ser un recurso extraordinario, siempre que se use con conocimiento, cuidado y espíritu crítico. La experiencia demuestra que AI Coding es mucho más que una moda pasajera o un riesgo para la calidad, es una evolución natural que, bien implementada, puede transformar el desarrollo de software y mejorar la productividad sin comprometer la excelencia.
