IA que entra en escena
La inteligencia artificial se percibe como incansable, estructurada, casi automagica, reactiva y dependiente de herramientas. Por muy impresionante que resulte, no es mas razonable que un loro que ha aprendido a hablar tan bien con humanos que podria pasar por uno si nadie supiera la diferencia. Lo mas llamativo es que hoy es totalmente plausible, dada la madurez de la tecnologia y lo lejos que estamos dispuestos a llegar con ella. No faltan ejemplos de riesgos en contextos sensibles como la salud mental o de actores maliciosos que reutilizan modelos para actividades ofensivas.
Yo adopte una postura conservadora desde que aparecio ChatGPT, justo cuando comence a aprender a programar en un bootcamp. Intuia que la IA podia entorpecer mi aprendizaje y frenar mi entrada en la industria. En cierto modo, asi fue. Nunca tuve un mentor y tampoco hice el esfuerzo de construir una red para encontrarlo. Intente ungir a un LLM como mentor sustituto, pero para mi no podia reemplazar la relacion humana entre pares. Esto se volvio evidente cuando trate de ajustar un modelo para que me ensenara Ciencias de la Computacion mientras escribia un programa en C capaz de recorrer un archivo pcap o pcapng y extraer todas las direcciones IP.
De extremo a extremo y mas alla
Estas transformaciones tecnicas cuestionan como entendemos los problemas y hasta que punto somos capaces de pensarlos en profundidad. Durante decadas, los ordenadores evolucionaron siguiendo la ley de Moore, pero el calculo bruto no reflejaba el verdadero impacto de las nuevas capacidades ni las oportunidades que abrian. Del calculo basico y el acceso telefonico a Internet pasamos al minado de criptomonedas y ahora a la IA. No es que la IA sea nueva, es que se ha vuelto mucho mas sofisticada. Su velocidad y su alcance crecen de forma exponencial, pero la profundidad de su impacto es aun mayor.
Comparar el entonces con el ahora ayuda a dimensionarlo. Ayer, la revolucion del ordenador canalizo casi todo a traves de medios digitales, transformando como nos conectamos, nos entretenemos y hacemos negocios, con mejoras sostenidas que multiplicaron su efecto varias veces. Hoy, la IA es una automatizacion mas capaz y accesible cuya complejidad y tasa de avance multiplican ese impacto por ordenes de magnitud. Hay quien sostiene que hemos dejado atras la ley de Moore y entramos en una epoca regida por la ley de Kurzweil.
Un ejemplo sencillo lo ilustra mejor. Un millon de segundos son unos 11 dias, mientras que mil millones de segundos son alrededor de 31 años. Un segundo viene y va. Cien segundos equivalen a poco menos de dos minutos. Cien mil segundos superan las 27 horas. La diferencia clave no esta en el salto numerico entre un factor de diez y uno de mil, sino en la profundidad del cambio cuando se escala de verdad.
Cuando la vida te da limones
Durante la ultima decada, las palas del progreso fueron el SaaS y los microservicios. Ahora ese papel lo asumen los LLM, los agentes IA y los servidores MCP. En su fase actual, la IA funciona como un balanceador de carga cognitivo que automatiza tareas poco deseables y transforma como gestionamos el trabajo tedioso y repetitivo. Desde combinar documentos en una presentacion hasta crear una aplicacion sencilla o realizar llamadas para evitar recargos por atencion humana. Incluso aquello que antes resolviamos con 30 a 60 lineas de codigo con logica simple y conocimiento de APIs hoy puede tener su agente IA.
En lo personal, me seguia preocupando si estaba aprendiendo bien y de la manera adecuada. Experimente por ensayo y error e intente convertir a un asistente de programacion en un mentor. Algunos entusiastas reducen el exito a la habilidad de encadenar buenas instrucciones, o a elegir el modelo ideal. Yo era consciente de que mi expectativa rozaba lo imposible. Aun asi, me resulto util observar mis propios limites y preguntarme que puede aprender alguien autoconsciente de su propia torpeza. No pretendo tener la forma correcta ni un nivel experto. Sin retroalimentacion profesional constante, me toco averiguar muchas cosas por mi cuenta. Podria haber hecho varias de otro modo, claro, pero dadas las restricciones, creo que no estuve tan mal. En una proxima entrega compartire que aprendi, que hubiera mejorado y las pautas que utilice.
Calidad frente a eficacia en el aprendizaje con IA
La tension real no es IA si o IA no, sino calidad frente a eficacia. Usar la IA como atajo puede acelerar resultados, pero tambien puede erosionar la comprension profunda si delegamos demasiado. La clave esta en combinar ciclos de exploracion manual con apoyo de agentes IA para aligerar lo repetitivo, validar supuestos y contrastar enfoques. Pasar de solucionar por escala a pensar en profundidad implica saber cuando automatizar y cuando bajar al detalle.
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En definitiva, la profundidad importa mas que la escala. La IA acelera, pero la comprension diferencia. Con una estrategia clara, herramientas adecuadas y acompanamiento experto, es posible aprender mejor, construir mejor y operar mejor.