Vivimos en una época en la que puedes pedir a una IA que escriba código por ti, pero si no te sientes cómodo leyendo y entendiendo ese código, es fácil caer en el bucle frustrante de pensar que todo se ve correcto y aun así no saber por qué no rinde como debería.
La verdad es que no solo importa si el programa funciona, sino cómo de eficiente es. Aquí entran conceptos como complejidad temporal y espacial y un conocimiento básico de algoritmos.
Imagina una funcionalidad de búsqueda en un gran catálogo de productos. Si recorres ingenuamente cada elemento con complejidad O(n), la aplicación se vuelve lenta a medida que crecen los datos. Si eliges la estructura adecuada, como una tabla hash o una búsqueda binaria en una lista ordenada con O(log n), la búsqueda se siente casi instantánea. Esa es la diferencia entre una app pesada y otra que enamora a los usuarios.
En inteligencia artificial ocurre lo mismo. Entrenar un modelo profundo con millones de parámetros ya es costoso. Si almacenas y procesas los datos de forma ineficiente, por ejemplo usando matrices densas en lugar de dispersas, puedes necesitar hasta 10 veces más memoria de GPU. Si eliges el algoritmo adecuado, con variantes optimizadas de descenso de gradiente o estrategias de caché, puedes terminar el entrenamiento en días y no en semanas. Esa es la diferencia entre investigación que escala y la que se atasca.
No necesitas memorizar todos los algoritmos. Lo que sí necesitas es el hábito de pensar en eficiencia. La IA puede escribir código, pero si no sabes analizarlo y optimizarlo, te costará depurarlo y mejorarlo.
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Piensa siempre en medir antes de optimizar, elige estructuras de datos y algoritmos alineados al volumen y patrón de acceso, aprovecha el paralelismo y el cacheo, y automatiza pruebas de rendimiento. Con ese enfoque, tu código será más rápido, tu infraestructura más rentable y tus usuarios más satisfechos.