Parecía que volábamos, pero en realidad gateamos: cómo los asistentes de IA van robando tiempo a los desarrolladores profesionales sin que se den cuenta.

Asistentes de IA para programación ya saben escribir código, ejecutar pruebas y buscar errores — todo casi sin ayuda humana. Pero tras esta fachada se esconde no magia, sino un mecanismo complejo, en cuya base están modelos de lenguaje, trucos ingeniosos y muchas limitaciones que es importante conocer.

Cada uno de estos agentes — no es un solo modelo, sino todo un sistema. El modelo principal recibe la tarea y la distribuye entre «asistentes». Esos saben trabajar con archivos, ejecutar comandos y acceder a Internet. En la nube todo ocurre en un entorno aislado, y localmente — casi sin restricciones, lo que hace que estos sistemas sean flexibles pero potencialmente peligrosos.

Estos modelos tienen un punto débil — el contexto. Rápidamente «olvidan» detalles importantes si se sobrecargan con código. Para afrontar esto, se aplica la compresión del historial: el modelo periódicamente resume la esencia del diálogo, dejando solo lo más importante para no perder el hilo. Además, en los proyectos se crean archivos auxiliares que ayudan a la IA a no desviarse del rumbo y a entender en qué etapa está el trabajo.

Para tareas de mayor envergadura se usan varios agentes a la vez, que actúan en paralelo. Esto acelera la ejecución, pero requiere muchos más recursos — y no es adecuado para todas las tareas.

Sin embargo, no se puede confiar ciegamente en estas herramientas. La IA puede generar mil líneas de código, pero entender cómo funciona y por qué — eso ya es tarea humana. Errores, vulnerabilidades, deuda técnica — todo esto queda en la responsabilidad de quien envió el resultado a producción.

Por tanto, los agentes de IA no pueden considerarse un reemplazo completo del desarrollador. Es una herramienta poderosa, pero que requiere disciplina. Los agentes de IA son útiles para prototipos, automatización y tareas internas. Pero para obtener un beneficio real de ellos, es necesario saber gestionar el proceso, comprender la arquitectura del proyecto y recordar que la responsabilidad por el resultado sigue recayendo en la persona.