🚀 Programar en la era de la IA: del código tradicional a la creatividad ilimitada
🚀 Estos últimos días estuve probando Windsurf, un nuevo IDE potenciado con inteligencia artificial, en varios proyectos —laborales y personales. La conclusión es clara: estamos frente a un cambio de paradigma en el desarrollo de software 🧠💻.
Como científico de datos, he tenido que desarrollar habilidades multidisciplinarias por la propia naturaleza de este campo. Una de las más relevantes —y que históricamente ha tenido un peso enorme— es la programación. El código ha sido, durante años, la forma en la que tangibilizamos las soluciones que proponemos y, por lo tanto, desarrollar este skill era importante si querías ser un buen científico de datos.
La ciencia de datos busca facilitar la toma de decisiones a partir de la data que se recopila desde distintos insumos. En los últimos años ha ganado una relevancia enorme, en gran parte porque la tecnología con la que convivimos se ha vuelto cada vez más eficiente en capturar información y generar volúmenes abrumadores de datos.
Este desbordamiento de datos dio lugar a un nuevo rol: el ingeniero de datos. Un perfil mucho más técnico que el del científico, pero igual de esencial en el ecosistema actual —sino es que más. Todo esto evidencia que este campo es profundamente dinámico y se adapta con rapidez a los retos que traen consigo los avances tecnológicos.
En este contexto, no sorprende que la inteligencia artificial (el nuevo monstruo del siglo XXI) esté empezando a transformar también la forma en que escribimos código. Así como en su momento surgió la figura del ingeniero de datos para responder a un nuevo exceso de información, hoy vemos cómo herramientas impulsadas por IA —capaces de autocompletar, generar, e incluso estructurar soluciones complejas— están empezando a redefinir qué significa realmente programar. Y es ahí donde muchos —incluyéndome— comenzamos a preguntarnos: ¿Qué lugar vamos a ocupar en este nuevo ciclo?
Lo primero que muchos pensamos ante estas nuevas herramientas es lo mismo: sentimos miedo. Miedo de que nuestro rol pierda relevancia, de que una inteligencia artificial pueda hacer nuestras tareas más rápido y —seamos honestos— probablemente mejor. Es una lectura que genera incertidumbre, y no es extraño que muchas veces eso se traduzca en resistencia o fricción al momento de adoptar estas tecnologías. Debo confesar que yo también sentí eso al inicio.
Pero decidí ir más allá de la primera impresión y empecé a probar Windsurf, una herramienta de la que no sabía prácticamente nada. Empecé a interactuar con ella, y en menos de una hora ya estaba completamente asombrado por su capacidad y por lo bien que integra la inteligencia artificial en el flujo de trabajo.
Y acá me parece importante hacer una pausa para explicar qué hace tan especial a Windsurf. (Aclaro: no estoy recibiendo ningún tipo de incentivo por hablar de esta herramienta. Simplemente me voló la cabeza.) Windsurf es un editor de texto de nueva generación -la app que usamos los programadores para escribir código- que integra IA de forma profunda. Lo que lo hace verdaderamente diferente es que el agente de IA que trabaja contigo accede directamente a tu proyecto, entiende el contexto y te guía hacia la solución que buscas, incluso si tú mismo aún no tienes del todo claro el camino.
Y es aquí donde la cosa se vuelve verdaderamente interesante (e intimidante). Durante años, el desarrollo de software —y por extensión, muchos de nuestros proyectos— estuvo limitado por la capacidad técnica propia o de nuestro equipo. Si no sabías programar algo, simplemente no lo podías construir y por lo tanto no había nada que mostrar. Pero con la llegada de herramientas como los IDEs potenciados con inteligencia artificial, las reglas del juego han cambiado: ya no necesitas ser un experto ni el mejor programador para comenzar a plasmar tus ideas.
El muro que separaba la imaginación de la ejecución se empieza a derrumbar. Y en su lugar aparece un nuevo escenario, uno donde el límite ya no es técnico, sino creativo. Y esto es lo que me parece más mágico, porque muchas ideas que se habían quedado en el camino por esta limitancia se van a volver realidad. Quién sabe cuántas problemáticas puedan llegar a solucionarse, y eso sin contar con el grado de personalización que tendrán los productos de software a partir de ahora. De nuevo: las posibilidades son infinitas.
En mi caso particular, trabajando en ciencia de datos, esta evolución representa un cambio profundo: nos da un boost tremendo para dejar un poco de lado la complejidad del código y enfocarnos en aspectos igual o más importantes, como entender mejor el negocio, acelerar soluciones y conectar más rápido con lo que realmente genera valor. Porque cuando el flujo técnico se simplifica, la cabeza queda libre para pensar más y mejor.
Todo esto suena increíble —y lo es—, pero también vale la pena hacer una pausa consciente para hablar de algo muy importante: el uso responsable de estas herramientas. Hay muchas aristas en este tema, desde cómo aseguramos que la tecnología se use con propósitos éticos y constructivos, hasta cómo nos aseguramos de entender lo que está pasando por detrás del telón.
Porque sí, es muy tentador dejarse llevar por la velocidad y aceptar todas las sugerencias de código que el asistente te propone. Pero esa comodidad tiene un costo si dejamos de validar, de preguntar, de entender. Y el riesgo está en que, cuando algo falla —y créeme, eventualmente algo va a fallar—, el único que sabrá qué está ocurriendo será el propio IDE. Y no sé qué tan buena idea sea depender de una caja negra en un sistema que tú deberías estar construyendo con conciencia.
El verdadero valor de estas herramientas no está en reemplazarnos, sino en potenciarnos. Pero para que eso ocurra, la inteligencia tiene que ser colaborativa, no delegada ciegamente. Usar la IA como copiloto no significa soltar el volante.