La barba gris y la máquina

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Cuando veintisiete años se sienten como una carga

El mensaje apareció en el chat del equipo un martes por la mañana: “¡Noticias emocionantes! Estamos implementando GitHub Copilot para todos los equipos de desarrollo. Las capacitaciones comienzan el jueves.”

Martín se quedó mirando las palabras. A su alrededor, la oficina abierta zumbaba con los sonidos habituales — teclados, conversaciones murmuradas, el vibrar de algún teléfono. Tenía cincuenta y tres años. Su cabello se había vuelto gris en las sienes hace una década y desde entonces se había rendido por completo. Había escrito su primer programa en BASIC en una Commodore 64, había sobrevivido la transición de mainframes a PCs, de escritorio a web, de monolito a microservicios. Había sobrevivido a tecnologías de las que los desarrolladores más jóvenes nunca habían oído hablar.

Pero esto se sentía diferente.

La capacitación

Llegó el jueves. Martín se sentó al fondo de la sala de conferencias, con los brazos cruzados, observando a la entusiasta joven desarrolladora del equipo de plataforma demostrar cómo la IA podía generar funciones completas a partir de un comentario.

“Miren esto”, dijo, tecleando: // function to validate email addresses using RFC 5322

La IA escribió treinta líneas de código en segundos. La sala hizo ruidos de aprobación.

Martín sintió que algo frío se asentaba en su pecho. No era el código en sí — él podría haber escrito esa función, probablemente mejor, con el manejo adecuado de casos límite. Era la velocidad. La velocidad mecánica y sin esfuerzo.

Durante veintisiete años, su valor había estado ligado a saber cosas. Saber cómo funcionaba la gestión de memoria. Saber por qué ese módulo legacy se comportaba extraño los jueves. Conocer la diferencia entre lo que decía la documentación y lo que el sistema realmente hacía.

Ahora una máquina podía invocar ese conocimiento en milisegundos.

Las semanas silenciosas

No usó Copilot al principio. Se dijo a sí mismo que era por principio — que quería entender el código que escribía, no simplemente aceptar sugerencias de un modelo estadístico. Pero tarde en la noche, cuando el apartamento estaba en silencio y su esposa dormía, se admitió la verdad.

Tenía miedo.

Miedo de que si lo intentaba, descubriría que ya era obsoleto. Que las décadas de conocimiento acumulado, los patrones grabados en su sistema nervioso, los instintos que le permitían oler un error antes de que las pruebas siquiera corrieran — que todo eso ahora no valía nada. Que un desarrollador junior con una IA podría superarlo en una tarde.

Observó a sus colegas más jóvenes adoptar la herramienta con la confianza casual de personas que nunca habían conocido un mundo sin Google. Trabajaban con la IA de la misma manera que trabajaban entre ellos — naturalmente, sin crisis existencial.

Martín se sentía como un hombre observando su propio funeral.

La integración que no quería morir

Tres semanas después, le asignaron arreglar una integración con un procesador de pagos. La integración tenía doce años, escrita por un contratista que no había dejado documentación y aparentemente albergaba una profunda desconfianza hacia los comentarios. El código era un laberinto de condicionales anidados, números mágicos y nombres de variables como temp2 y finalFinal.

Los desarrolladores junior ya lo habían intentado. Uno había pasado una semana agregando sentencias de logging. Otro había intentado refactorizar el módulo e introdujo un error sutil que solo se manifestó en producción, tres días después del despliegue, en transacciones superiores a 10.000 €.

Martín se sentó frente al código un viernes por la tarde. La oficina se vació a su alrededor. Apenas lo notó.

A medianoche, había mapeado el flujo de control en su cabeza. No en papel — en su cabeza, de la manera que siempre lo había hecho, construyendo un modelo mental del sistema como un jugador de ajedrez ve posiciones. Ahora sabía dónde vivía el error. Podía sentirlo, de la manera que un médico siente que algo está mal en una radiografía antes de poder articular por qué.

Pero probarlo tomaría horas de rastrear valores a través del laberinto.

Miró el ícono de Copilot en su editor. Lo había desactivado semanas atrás. Su cursor se detuvo sobre la configuración.

La conversación

Lo activó. No porque hubiera aceptado algo. Porque estaba cansado, y el error era urgente, y necesitaba ayuda.

Escribió un comentario: // this function calculates the retry delay but the documentation says exponential backoff while the implementation looks linear

La IA respondió con un análisis. Estaba equivocada — había leído mal la estructura del bucle anidado — pero estaba equivocada de una manera útil. Lo obligó a articular por qué estaba equivocada, lo cual clarificó su propio pensamiento.

La corrigió. Hizo una pregunta de seguimiento. Obtuvo otra respuesta parcial.

Era como hablar con un desarrollador junior muy rápido y muy conocedor que no tenía intuición pero sí memoria perfecta. Alguien que podía obtener cualquier dato al instante pero no podía oler el error.

Él podía oler el error. Siempre pudo. Eso no había cambiado.

Lo que había cambiado era que ahora tenía un compañero que podía correr a su lado, verificando sus corazonadas a velocidad de máquina, revisando casos límite que no tenía tiempo de rastrear manualmente, sugiriendo patrones que quizás había olvidado de frameworks que no había tocado en años.

A las dos de la mañana, tenía la solución. No porque la IA la hubiera encontrado — no lo había hecho, no podía — sino porque la IA había hecho el trabajo mecánico mientras él hacía el pensamiento.

La mañana siguiente

Se sentó en la oficina vacía mientras el cielo se aclaraba. La solución estaba enviada. El procesador de pagos funcionaba.

Se sentía extraño. Más ligero.

Durante semanas, había creído que la IA era su reemplazo — una versión más barata y rápida de sí mismo que haría que su experiencia no valiera nada. Pero eso no era lo que había sucedido. Lo que había sucedido era que la IA había amplificado su experiencia. Los patrones que había pasado décadas construyendo seguían siendo valiosos, quizás más valiosos que nunca. La IA no tenía patrones. Tenía probabilidades. Podía generar código que parecía correcto pero era sutilmente incorrecto de maneras que solo la experiencia podía detectar.

La máquina lo necesitaba. No sus pulsaciones de teclas — esas ahora eran baratas. Su juicio. Su intuición. Lo que había construido durante veintisiete años que ningún conjunto de datos de entrenamiento podía replicar.

La integración que no quería morir — continuación

El lunes siguiente, el líder del equipo preguntó cómo había arreglado la integración tan rápido. Martín dudó.

“Usé Copilot”, dijo. Las palabras se sentían extrañas en su boca. “No para escribir el código. Para pensar en voz alta. Es como tener un patito de goma muy rápido que también puede buscar cosas.”

El desarrollador junior que había introducido el error de producción lo miró con una expresión que Martín no pudo leer al principio. Luego la reconoció: alivio. El desarrollador mayor no estaba peleando contra el futuro. Se estaba adaptando.

“¿Puedes mostrarme cómo lo usas?” preguntó el junior.

Martín asintió. Y por primera vez en meses, sintió que tenía algo importante que enseñar.

Lo que realmente cambió

El miedo no desapareció por completo. Nunca lo hace. Habrá otra tecnología el próximo año, y otra el año siguiente, y una de ellas podría finalmente ser la que haga que sus habilidades sean verdaderamente obsoletas. La industria no es amable con quienes se quedan quietos. Este patrón se ha repetido cada década desde 1969 — las herramientas cambian, pero la necesidad del juicio humano persiste.

Pero Martín había dejado de quedarse quieto. Había recordado algo que había olvidado en el pánico del anuncio: su valor nunca había sido la velocidad de tecleo. Había sido la capacidad de mirar un sistema y entenderlo, de ver patrones que las herramientas no podían ver, de tomar decisiones que los algoritmos no podían tomar.

La IA aceleraba todo excepto las cosas que más importaban. Y esas cosas — el juicio, la intuición, la sabiduría acumulada de veintisiete años — se habían vuelto más valiosas, no menos.

La máquina no lo había hecho obsoleto. Le había recordado para qué estaba.

Para las barbas grises que leen esto

Si estás leyendo esto y te reconoces en el miedo de Martín, quiero decirte algo que quizás suene condescendiente pero es sincero: tienes algo que la máquina no tiene.

Has pasado décadas construyendo un modelo de cómo funciona realmente el software — no cómo se supone que funciona, sino cómo falla, cómo sorprende, cómo se comporta cuando la documentación miente. Has desarrollado un instinto para lo incorrecto que ningún modelo estadístico puede replicar. Has visto suficientes incidentes de producción para saber que el código más peligroso es el código que parece correcto.

La IA es una herramienta poderosa. Puede ayudarte a trabajar más rápido, verificar tus suposiciones, sugerir patrones que quizás hayas olvidado. Pero no puede hacer tu trabajo. Puede generar código a velocidad de máquina, pero no puede evaluar ese código con juicio humano.

Tu juicio no es obsoleto. Es, si acaso, más esencial que nunca — porque ahora se está generando más código, y alguien tiene que decidir si ese código es confiable.

Ese alguien eres tú.

El final (que no es un final)

Martín todavía tiene momentos de miedo. Ve anuncios sobre nuevos modelos de IA que pueden pasar entrevistas de programación, que pueden depurar problemas de producción, que pueden diseñar sistemas. Cada anuncio trae un pequeño pulso del viejo temor.

Pero también ve a los desarrolladores junior luchando con el código que genera la IA, pasando por alto los errores sutiles, confiando en la máquina cuando deberían cuestionarla. Ve los incidentes de producción causados por código generado por IA que nadie revisó cuidadosamente. Ve la brecha entre generar código y entender código.

Y sabe que esa brecha es donde él vive. Es donde siempre ha vivido. Las herramientas cambian, pero la brecha permanece.

Tiene cincuenta y tres años, y está aprendiendo cosas nuevas. No porque tenga que hacerlo, sino porque quiere — porque la IA ha eliminado el trabajo tedioso y ha dejado las partes interesantes. Las partes que lo hicieron enamorarse del software en primer lugar, cuando tenía diecisiete años y la Commodore 64 era nueva. Esa motivación intrínseca — la curiosidad y el orgullo que ningún marco de gestión puede fabricar — es lo que la máquina no puede replicar.

La barba gris todavía está aquí. Y no va a ninguna parte.