Como muchos, empecé a programar con libros y PHP procedural en versiones 5.4 y 5.6, aprendiendo a base de ensayo y error. Elegí el desarrollo web porque la curva de aprendizaje es más suave y el feedback llega rápido. La orientación a objetos fue un muro al principio: entender clases, métodos, patrones creacionales, estructurales y de comportamiento me costó tiempo. Mi primer trabajo real fue refactorizar una tienda online de alto tráfico de PHP 5.6 a PHP 7.0.1 con un patrón MVC sin framework, reconstruyendo todo desde cero. Ahí comprendí la lógica de los objetos, los patrones y la arquitectura del código limpio.
Luego vino Magento 1.x y más tarde Magento 2 con sus UI Components XML y KnockoutJS: documentación escasa y mucho por aprender. Pasé por la capa DevOps con Docker, Traefik, CI/CD y herramientas como Redis, Varnish, MySQL y Nginx hasta que la lógica encajó. Tras más de 12 años en el mundo web veo que muchos desarrolladores junior o procedentes de otros sectores se autodenominan full stack sin bases sólidas en OOP ni algoritmia, apoyándose en capas de abstracción cuyos fundamentos no siempre comprenden.
La llegada de la inteligencia artificial que genera código al instante plantea una pregunta legítima: merece la pena invertir tiempo en aprender un nuevo lenguaje o framework? Mi respuesta breve es que sí, pero con matices. Aprender los fundamentos —algoritmos, estructuras de datos, principios SOLID y diseño de software— sigue siendo imprescindible para comprender, revisar y mejorar el código que genera una IA. AI es una herramienta poderosa, no un reemplazo de criterio técnico.
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En resumen, aprender sigue valiendo la pena: la base técnica te permite evaluar y potenciar lo que genera la IA. Si no tienes tiempo para empezar desde cero, prioriza fundamentos, patrones de diseño y conocimientos sobre integración de IA y cloud. Así podrías aprovechar la automatización sin perder control ni calidad. ¿Quieres hablar de cómo aplicar todo esto en tu proyecto? En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar la estrategia tecnológica adecuada, desde inteligencia de negocio hasta automatización y seguridad.