He visto muchas veces a obreros en una acera cuando hay que hacer una reparación: uno al mando de la retro-excavadora abriendo la zanja y otro con la pala en mano, al modo tradicional donde el otro no llega. Tal vez sea una situación análoga. ¿Qué valor puede tener algo que cualquiera pueda programar con un LLM ? Yo creo que sigue teniendo valor, analogamente a saber manejar una retro-excavadora -y es de hecho una profesión. La cuestión es para mi: 1) que efectivamente, ya no hay tanta demanda para abrir zanjas (por que se es más productivo) 2) que se necesita gente que sepa usar la pala y la retro-excavadora y 3) el hype de la AI que parece que algunos quieren vender: conseguiran los modelos actuales (llámales "agentes") llenar parte de ese 30%. Gracias por el post, una motivante lectura.
Considero que en el mundo de la tecnología nunca se tiene un 100% de una sola solución. Casi siempre son un par o más que vienen a resolver una necesidad. Ejemplos pueden ser, uso de la nube y on premise en un entorno híbrido, Linux y Windows, etc. En este caso se tiene un complemento entre la IA y el conocimiento del desarrollador.
Como tu mismo decías al principio, el valor (o la "ventaja injusta" de Lean Canvas) no siempre está en el producto en sí, sino en la distribución, en tu estrategia, diseño, relación con los usuarios, canales, etc.
Imagina cuando cosas como cursor entiendan perfectamente la arquitectura y librerías de Wordpress, además de HTML, Javascript, etc. (Si es que eso ya no está disponible). Un desarrollador (o un equipo) podría iterar como loco alrededor de una visión, hablando con los usuarios, y conseguir esa relación que te permita aprender de los problemas que solucionas y como los usuarios reaccionan.
No digo que ese 30% no sea importante. Lo es. Pero el contexto es más complejo para pronosticar que ese 30% será determinante. ¿Qué te parece?
¿Qué consejo darías a alguien que quiera empezar a programar para que tienda a convertirse en ese 30%?
Nos lo llevamos preguntando meses y la única respuesta en la que estamos de acuerdo es que no se use IA a partir de cierto punto del proceso. Hay que sudar 'la gota gorda' para acumular herramientas con las que poder resolver ese 30%.
Seguramente existen caminos para hacerlo con IA, pero nadie ha pasado por ahí todavía.
pues probablemente estudiar fundamentos de ingeniería del software. Lo que a mi juicio diferenciará a los mejores será que entenderán cómo funcionan los ordenadores a bajo nivel y podrán sacarle el máximo partido.
He visto muchas veces a obreros en una acera cuando hay que hacer una reparación: uno al mando de la retro-excavadora abriendo la zanja y otro con la pala en mano, al modo tradicional donde el otro no llega. Tal vez sea una situación análoga. ¿Qué valor puede tener algo que cualquiera pueda programar con un LLM ? Yo creo que sigue teniendo valor, analogamente a saber manejar una retro-excavadora -y es de hecho una profesión. La cuestión es para mi: 1) que efectivamente, ya no hay tanta demanda para abrir zanjas (por que se es más productivo) 2) que se necesita gente que sepa usar la pala y la retro-excavadora y 3) el hype de la AI que parece que algunos quieren vender: conseguiran los modelos actuales (llámales "agentes") llenar parte de ese 30%. Gracias por el post, una motivante lectura.
Gracias a ti por comentar, y muy interesante la analogía 👏.
Considero que en el mundo de la tecnología nunca se tiene un 100% de una sola solución. Casi siempre son un par o más que vienen a resolver una necesidad. Ejemplos pueden ser, uso de la nube y on premise en un entorno híbrido, Linux y Windows, etc. En este caso se tiene un complemento entre la IA y el conocimiento del desarrollador.
Hola Simón, yo lo veo diferente.
Como tu mismo decías al principio, el valor (o la "ventaja injusta" de Lean Canvas) no siempre está en el producto en sí, sino en la distribución, en tu estrategia, diseño, relación con los usuarios, canales, etc.
Imagina cuando cosas como cursor entiendan perfectamente la arquitectura y librerías de Wordpress, además de HTML, Javascript, etc. (Si es que eso ya no está disponible). Un desarrollador (o un equipo) podría iterar como loco alrededor de una visión, hablando con los usuarios, y conseguir esa relación que te permita aprender de los problemas que solucionas y como los usuarios reaccionan.
No digo que ese 30% no sea importante. Lo es. Pero el contexto es más complejo para pronosticar que ese 30% será determinante. ¿Qué te parece?
¿Qué consejo darías a alguien que quiera empezar a programar para que tienda a convertirse en ese 30%?
Nos lo llevamos preguntando meses y la única respuesta en la que estamos de acuerdo es que no se use IA a partir de cierto punto del proceso. Hay que sudar 'la gota gorda' para acumular herramientas con las que poder resolver ese 30%.
Seguramente existen caminos para hacerlo con IA, pero nadie ha pasado por ahí todavía.
Gracias como siempre por tu newsletter!
Hola Francisco,
pues probablemente estudiar fundamentos de ingeniería del software. Lo que a mi juicio diferenciará a los mejores será que entenderán cómo funcionan los ordenadores a bajo nivel y podrán sacarle el máximo partido.