Este fin de semana me puse el delantal para preparar un fricandó. Es un plato que domino, pero aun así, siempre busco una receta antes de empezar. ¿Por qué?
No es porque no sepa. Lo hago para confirmar, para comparar y sobre todo, para aprender de los matices de otros. Pero hay un detalle crucial: siempre busco la receta de alguien que realmente lo haya cocinado, busco su experiencia.
Si le pides a una IA la receta del fricandó, te dará un resumen impecable de todo lo que ha leído en internet. Pero ese resumen es aséptico. La IA no ha sentido el aroma del sofrito ni sabe cuándo la cebolla está en ese punto exacto de caramelización que marca la diferencia entre un plato correcto y uno excelente.
La IA no tiene experiencia, tiene patrones. Y donde el patrón no llega, la IA alucina e inventa y en esa respuesta «perfecta» puede faltar algo tan esencial como la cebolla.
Lo mismo ocurre con el código.
Si le pedimos a una IA que genere algo complejo, la estructura puede ser «perfecta», pero puede faltar algo esencial que solo la práctica te enseña.
La IA no sabe lo que no sabe. Carece de esa visión global para entender que una solución puede ser sintácticamente perfecta pero semánticamente un desastre. No tiene la capacidad de prever un error de contexto que un desarrollador detectaría por puro «olfato».
Confiar a ciegas es el peligro. Programar usando solo IA sin aplicar nuestro criterio es como intentar hacer un fricandó sin cebolla: puede que técnicamente sea un guiso, pero no es lo que debería ser.
La IA es una herramienta increíble, pero el valor real sigue radicando en la persona que está detrás. El valor está en ese profesional que lee la «receta» (o el código), pero aporta su experiencia, su capacidad de corregir y su toque personal.
No deleguemos el criterio. Usemos la tecnología para sumar y asegúrate siempre de que, al final, el fricandó tenga cebolla. 🧅🥘
Artículo original de Cristian Cascante en Linkedin
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