¿Te diriges hacia el agotamiento por IA? ¿Temes perder tu trabajo ante alguien con pocas habilidades de programación, sin aspiraciones a la calidad y con una enorme cuenta de Claude? ¿Estás decepcionado por la calidad del código en tus proyectos, o peor aún, en tu propio código? Esto es para ti. Existen preocupaciones éticas significativas y legítimas sobre los LLMs de frontera gestionados por grandes empresas tecnológicas, que han sido discutidas extensamente; lo sé y estoy de acuerdo, pero esta publicación no trata sobre ellas. Por favor, no me confundas con un tecnobro a favor de los LLMs. Además: Dado que antes han confundido mis textos con contenido generado por LLM, te digo que este es 100% escrito por un humano, sin ninguna asistencia de IA.

Almas en la Gran Máquina

Existe un gran libro con este título de Sean Mcmullen que disfruté leer siendo adolescente, y a primera vista describe lo opuesto a nuestra situación: una gran computadora donde los componentes individuales son humanos y trabajan juntos para formar una unidad de cálculo. Por otro lado, los LLMs se ejecutan en computadoras reales y pretenden ser (super-)humanos. Al mirar más de cerca, la historia y la realidad no están tan alejadas: nuestro papel en el proceso de producción de software se está degradando lentamente de ser actores a ser engranajes en una máquina. La distopía impulsada por especificaciones es que simplemente nos entreguen alguna especificación, la golpeemos en el LLM y lloremos cuando se agoten nuestros tokens porque un señor tecnofeudal decidió repartir menos de ellos.

Como programador de Haskell, disfruto escribiendo Haskell. Sí, me gusta mucho el producto que hacemos en el trabajo, me gusta lo que puedes hacer con mis bibliotecas de código abierto, pero realmente disfruto solo el proceso de expresar mis pensamientos en este lenguaje. Asumo que esto es cierto para la mayoría de ustedes, y también que no es cierto en muchos otros lenguajes, lo que explica en cierta medida por qué los entusiastas de diferentes lenguajes de programación tienen opiniones distintas sobre cuán brillante o oscuro será el futuro asistido por LLM. Cuando genero código, mucha de esa alegría está en riesgo. Entonces, no lo hagas, quizás. Quiero seguir escribiendo (al menos las partes agradables de) programas en Haskell, y no tener que leer y revisar (demasiado) código generado. Al mismo tiempo, quiero usar esos tokens para algo útil que no queme lentamente mi cerebro.

Sigue escribiendo código

Si quieres seguir siendo dueño de tu base de código, necesitas seguir escribiendo algún código. Si lo dejas todo generado, se convertirá en un páramo de LLM donde solo tus agentes de codificación pueden prosperar. Por lo tanto, deberías seguir escribiendo código; de lo contrario, tu base de código eventualmente se perderá. Otra razón para seguir escribiendo código es seguir siendo un buen programador. Las habilidades se pueden perder por falta de práctica, y aquí el riesgo es particularmente alto porque hay un umbral realmente bajo para renunciar a tu trabajo de codificación y entregárselo a un agente. Después de solo unas pocas semanas sin codificar y entregar todo a los agentes, notarás que te resulta difícil volver a codificar por ti mismo. Los LLMs son mucho peores produciendo buen código legible para humanos de lo que anuncian. Están algo bien produciendo código que ellos mismos luego trabajan exclusivamente. Pero seguramente ya has experimentado la desesperación de mirar un archivo completamente generado que debe contener un error en algún lugar, y tu incapacidad percibida como humano para encontrarlo tú mismo, porque el paisaje es simplemente demasiado extraño. Entonces, ¿cómo obtener esas ganancias de productividad si no es dejando que los agentes hagan la codificación? Haciéndolos hacer casi todo lo demás. Especialmente el trabajo aburrido que te resulta una molestia. Idealmente esas tareas deberían automatizarse, pero aún necesitas mantener tu mano en el código para preservar tus habilidades y la propiedad de tu base de código.

Entidades Clave: Empresas: Hacker News | Personas: Sean Mcmullen

Preguntas Frecuentes: ¿Cómo pueden los programadores mantener el disfrute mientras usan LLMs?

Los programadores deben seguir escribiendo código ellos mismos para mantener sus habilidades y la propiedad de su base de código, usando LLMs solo para tareas tediosas en lugar de generación completa de código para evitar la degradación de habilidades y mantener la legibilidad.

Pregunta Frecuente: ¿Cómo pueden los programadores mantener el disfrute mientras usan LLMs?

Respuesta Frecuente: Los programadores deben seguir escribiendo código ellos mismos para mantener sus habilidades y la propiedad de su base de código, usando LLMs solo para tareas tediosas en lugar de generación completa de código para evitar la degradación de habilidades y mantener la legibilidad.