El cambio está llegando, y está cargado de IA
Llevo muchos meses reflexionando profundamente sobre cómo la inteligencia artificial está transformando el mundo. Intentando predecir lo impredecible, posicionarme y estar preparado para cualquier giro inesperado que pueda necesitar la sociedad y el mundo, con un ojo siempre por el bien de mi famila, ya que no es algo nuevo, pero estoy preocupado por este futuro incierto.
Uno de los campos más directamente impactados, y según muchos, «en peligro», es el de la programación. Sin embargo, yo lo veo desde un prisma distinto: no es que los programadores desaparezcan, sino que la percepción del valor de las aplicaciones está destinada a cambiar radicalmente.
Imaginemos este escenario: en el futuro, cualquier persona podrá desarrollar una aplicación con herramientas de IA, sin necesidad de conocimientos técnicos. Es el camino que ya recorrieron los constructores de páginas web. Pasamos de necesitar desarrolladores de HTML a tener CMS como WordPress, después editores visuales y, ahora, inteligencia artificial que puede construir una web con simples instrucciones. Lo mismo ocurrirá con las aplicaciones complejas: desde SaaS hasta integraciones personalizadas, todo será cuestión de unos pocos clics o de un breve prompt.
En un proyecto personal, consideré invertir entre 12.000 y 18.000 euros en desarrollar una aplicación hecha a medida. Pero me detuve. ¿Por qué? Porque comencé a explorar herramientas como Bolt.new y modelos ChatGPT (con mis GPTs, en formato lienzo) para intentar construirla yo mismo intentando programar lo menos posible. Aunque aún falta para que estas soluciones puedan crear aplicaciones completas desde cero con simples pasos, no cabe duda de que ese día llegará. ¿Qué ocurrirá entonces? El precio de las aplicaciones caerá drásticamente. Ya no pagaremos por una suscripción a un SaaS (software as a Service, lo que viene siendo los modelos de suscripción) generaremos nuestras propias soluciones personalizadas con un sencillo prompt.
El futuro es ahora, pero se necesita preparación (por ahora)
Las herramientas de hoy nos brindan un atisbo del futuro. Bolt.new, ChatGPT, y modelos como o1 o el reciente o3i están pavimentando el camino para que cualquiera pueda crear. Pero no basta con observar: hay que experimentar, explorar, y anticipar cómo integrarse en este nuevo ecosistema.
CASO PRÁCTICO: Mi experiencia personal para el desarrollo de la aplicación con IA que os comentaba:
Con Bolt.new, me di cuenta de que el proceso inicial es increíblemente rápido. Solo describiendo en texto lo que necesitaba, la herramienta generó un esqueleto funcional. En minutos, tenía algo que podía probar, (es verdad que necesitas unos conocimientos básicos de Hosting, FTP, SQL, HTML, CSS… pero realmente no intenté hacer grandes modificaciones en el código pero sí para gestionarlo). Sin embargo, cuando intenté añadir características más específicas, como integraciones complejas con APIs externas, noté que estas plataformas aún requieren cierto nivel de programación manual. Es un sistema que brilla en la velocidad y sencillez, pero lucha en la personalización más avanzada.
Aquí decidí ir un paso más allá y utilizar ChatGPT (con la nueva opción de creación de proyecto) para completar las partes en las que Bolt.new se quedaba corto. Por ejemplo, escribiendo scripts para manejar las integraciones que la herramienta no podía configurar automáticamente. Fue fascinante cómo, con prompts claros, ChatGPT generaba fragmentos de código bastante funcionales que podía copiar y pegar directamente en la plataforma. Esto me permitió reducir el tiempo que normalmente dedicaría a buscar documentación o escribir el código desde cero.
Sin embargo, aquí surgió otro desafío: aunque la IA es excelente para acelerar ciertas partes del desarrollo, aún no puede «unir las piezas» de una forma completamente autónoma y tenía que estar arreglando mucha parte de del desarrollo, algo que ya tengo un poco oxidado. Por ejemplo, tuve que trabajar manualmente para asegurarme de que los scripts se comunicaran correctamente con las partes generadas automáticamente por Bolt.new.
Tercera prueba: escalabilidad y visión global
Finalmente, intenté evaluar si estas herramientas podrían crear algo más robusto, pensando en mi idea de invertir en una aplicación a medida. Quise crear un pequeño ecosistema funcional: una app conectada a un backend, que además incluyera análisis básicos de datos y una interfaz para usuarios.
Bolt.new y herramientas similares me ayudaron a estructurar rápidamente la interfaz y generar un backend básico. Pero cuando intenté escalar esto a un nivel más complejo —por ejemplo, agregando sistemas de autenticación avanzados o analíticas personalizadas— quedó claro que estas herramientas aún no están listas para manejar toda la carga sin intervención humana.
Aquí es donde confirmé una idea clave:
Las herramientas actuales son un puente, no son a día de hoy la solución global.
Conclusión: lo que descubrí intentando realizar un desarrollo completo con herramientas de IA
Estas pruebas me llevaron a varias conclusiones importantes:
- Lo que ya está aquí:
- Las herramientas como Bolt.new están eliminando gran parte de la fricción inicial para crear aplicaciones. Puedes pasar de una idea a un prototipo funcional en cuestión de horas.
- Combinadas con IA como ChatGPT, permiten a personas no técnicas avanzar más rápido de lo que nunca hubiera sido posible.
- Lo que falta:
- Para aplicaciones realmente complejas, aún hay una dependencia significativa del conocimiento humano para integrar, escalar y asegurar que todo funcione correctamente.
- Las herramientas todavía carecen de un flujo cohesivo para unir todas las partes automáticamente (frontend, backend, integración de datos y seguridad).
- El futuro:
- No falta mucho para que las plataformas eliminen las barreras actuales. Es probable que en unos años solo necesitemos escribir un breve prompt para tener aplicaciones funcionales y escalables.
- Esto reducirá drásticamente el costo y el valor percibido de las aplicaciones más simples, empujándonos a repensar el modelo de negocio en torno a SaaS y soluciones personalizadas.
Novedades en la frontera de la IA
Recientemente, OpenAI ha lanzado una actualización sobre su serie o-model, destacando su enfoque en Deliberative Alignment, un paradigma que entrena a los modelos para razonar explícitamente sobre principios de seguridad antes de responder. Esta tecnología no solo mejora la adherencia a políticas de seguridad, sino que también es más robusta frente a ataques como los famosos jailbreaks.
Mas información:
El documento «Deliberative Alignment: Reasoning Enables Safer Language Models» detalla cómo este enfoque permite que los modelos razonen en tiempo real, generalicen mejor ante escenarios complejos y reduzcan tanto respuestas inseguras como rechazos innecesarios. En pruebas, los modelos o1 y o3 superaron a GPT-4o en benchmarks como StrongREJECT, que evalúa su resistencia a jailbreaks, y XSTest, que mide sobre-rechazos en contextos seguros.
Este avance también implica una preparación para un futuro más controlado y útil de la IA. En lugar de solo seguir patrones, estos modelos pueden interpretar y aplicar especificaciones de políticas, marcando un hito en la creación de sistemas más confiables.
El futuro del desarrollo de software me encuentra como un gorila espalda plateada, observando pacientemente desde mi posición. Vigilo cómo esta revolución tecnológica afecta el ecosistema, evaluando cuándo y cómo moverme para asegurar el bienestar de mis proyectos e ideas. Entiendo que no siempre se trata de actuar rápido, sino de esperar el momento justo para proteger y guiar lo que realmente importa. 🦍🦍🦍🦍🦍