A veces me preguntan si la IA me inquieta como ingeniero. La verdad es que siento lo contrario: es lo más emocionante que le ha ocurrido al software en mis más de once años en tecnología. No hablo del hype ni de las demos que se hacen virales un viernes, sino de lo que hay debajo: por fin, el software puede trabajar con lenguaje, documentos y voz de formas parecidas a las humanas.
Lo que más me atrae son los nuevos tipos de producto. Hace unos años, «lee este PDF desordenado y rellena el formulario» o «responde al cliente usando nuestra base de conocimiento y cita la fuente» eran proyectos de investigación; hoy caben en un sprint. Un pipeline de texto a voz convierte un libro en audiolibro; un sistema RAG permite consultar los documentos de una empresa; un agente ejecuta un proceso tedioso de varios pasos y una persona aprueba el último. Categorías enteras de software que parecían imposibles ahora son puro trabajo de ingeniería.
También está el efecto multiplicador. Trabajo directamente en el producto, sin agencia ni un equipo de juniors detrás, y las herramientas de IA han cambiado lo que puede entregar un solo ingeniero sénior. El asistente escribe el código repetitivo, los primeros borradores de pruebas, las migraciones y pequeños scripts para probar ideas; yo me ocupo del razonamiento y la revisión. Así queda más tiempo para lo que realmente valoran los clientes: la arquitectura, las decisiones de producto y los casos límite que determinan si una función merece confianza.
Además, me fascina el reto de ingeniería. Un modelo no es una función convencional: la misma entrada puede producir otra salida, puede acertar y equivocarse en una misma frase, y cada llamada tiene un coste. Crear algo fiable sobre esa base es un oficio nuevo: esquemas para salidas estructuradas, recuperación que encuentra el fragmento pertinente, evaluaciones en vez de intuiciones, guardrails que fallan de forma segura y registros que explican lo ocurrido. Cada problema es interesante y muchos siguen sin resolverse del todo.
Me encantan también el ecosistema y su ritmo: las API de OpenAI y Anthropic, los modelos abiertos que se ejecutan en servidores propios, LangChain y LlamaIndex, Vercel AI SDK, MCP para conectar agentes con herramientas reales y la búsqueda vectorial en un Postgres corriente. La IA me llevó a Python, al audio y a ideas que de otro modo nunca habría explorado. El panorama cambia cada pocos meses y puedo volver a ser principiante: una de las mejores sensaciones de esta profesión.
Lo que no me gusta es usar la IA como adorno: poner un chatbot en una landing page para incluir una palabra de moda en la presentación o dejar que un modelo escriba en la base de datos sin supervisión. Apreciar una tecnología significa tomar en serio el coste, la privacidad y la intervención humana cuando hay consecuencias reales. Si tienes una idea que hace unos años parecía imposible, cuéntamela: quizá hoy solo sea un proyecto bien acotado.
Dale al próximo producto alguien que se quede.
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