La IA está reduciendo el cambio de contexto, pero la experiencia todavía importa
Intro
El cambio de contexto siempre ha sido una de las partes más costosas de mi trabajo. Cada vez que paso de una tarea a otra, no solo pierdo minutos: pierdo el modelo mental que estaba construyendo. La IA me ha ayudado a reducir esa fatiga al llevar un registro de ideas, resumir el progreso y ayudarme a retomar el trabajo sin empezar desde cero cada vez.
Y entonces, aparece un bug inesperado
Pasa de vez en cuando. Aparece un caso específico que pone a prueba la estabilidad y confiabilidad de las aplicaciones que creaste. Pero tú ya estás trabajando en esa nueva funcionalidad que los clientes están esperando, normalmente con una fecha límite ajustada.
Con agentes de IA, puedes resolver algunos bugs durante el día y todavía tener tiempo para trabajar en tu funcionalidad. Los agentes de IA no eliminan por completo el cambio de contexto, pero reducen la cantidad de contexto que necesitas reconstruir por tu cuenta. Revisar grandes cantidades de código siempre ha sido una tarea tediosa, especialmente cuando empiezas a trabajar en una base de código nueva.
Esta es la nueva versión del cambio de contexto: no saltar entre tareas en soledad, sino coordinar con la IA para recuperar contexto más rápido.
Deja de reconstruir contexto manualmente
Si estás preparado, todo lo que necesitas son tus logs, tu base de código y quizás el nombre de una función o archivo. A veces, eso es suficiente. Solo crea una nueva sesión en tu agente de IA preferido y pásale los logs necesarios, nombres de archivos o cualquier cosa que recuerdes del proceso. Hoy en día, la IA es lo suficientemente inteligente como para encontrar el código. Puedes tener una conversación natural, preguntar cuándo se implementaron partes específicas del código, revisar ese cambio, conectarlo con tu ticket y pedir más contexto al respecto.
En el pasado, entender una parte desconocida del código muchas veces significaba encontrar a la persona que más había trabajado en esa sección. Ahora, si tus herramientas están conectadas, puedes preguntar cuándo se escribió el código, qué tickets estaban relacionados, qué documentación lo respaldaba y por qué se tomaron ciertas decisiones en ese momento.
La experiencia todavía importa
Veo a los agentes de IA como grandes lectores y resumidores. Pero no te mientas: absolutamente necesitas conocimiento técnico y experiencia para saber cuándo el agente empieza a alucinar. Tus logs deben estar bien preparados cuando estás lidiando con emergencias. Además, tener una aplicación bien probada, siempre que sea posible, te ayuda a proteger los casos de negocio más importantes, especialmente aquellos de los que los usuarios dependen todos los días.
Todavía me encuentro en situaciones donde escribir una función a mano o arreglar un bug toma mucho menos tiempo que tener una conversación con el agente. Pero cada día me veo usando menos el editor para nuevas funcionalidades y pasando más tiempo coordinando cómo organizar archivos, definir la arquitectura y mantener la trazabilidad en las aplicaciones que escribo.
Hacia dónde vamos
El futuro del desarrollo puede tratarse menos de escribir cada línea de código por tu cuenta y más de asegurarte de que los agentes tengan el contexto correcto: tickets, bases de código, diagramas de arquitectura, pruebas y restricciones del producto. Si los agentes tienen ese contexto, pueden empezar a resolver muchos tickets de código.
Pasaremos más tiempo coordinando el producto, probándolo, pensando en casos límite y preparando sistemas para funcionar a mayor escala, en lugar de enfocarnos únicamente en escribir el código.
Los modelos locales podrían convertirse en una solución alternativa en la batalla contra los costos de tokens e inferencia.
¿Todavía debería programar por mi cuenta?
Sí deberías. Siempre que tengas la oportunidad, practica tus habilidades de programación. Todavía puedes contribuir a proyectos open source y practicar LeetCode. Las entrevistas aún requieren algunas de estas habilidades.
Es como saber manejar un auto manual, incluso si usas automático la mayor parte del tiempo. Puede que no necesites esa habilidad todos los días, pero cuando la situación lo exige, la habilidad sigue importando.
En el día a día, las empresas seguirán invirtiendo en herramientas de IA. Los desarrolladores que sepan usar bien esas herramientas, y que todavía entiendan los fundamentos, avanzarán más rápido que quienes dependan de la IA ciegamente.