Hace unas horas se viralizó una publicación en redes sociales que captó la atención del mundo tech: un usuario afirmó haber utilizado GPT-4 para programar cinco microservicios por apenas 0,11 dólares y en tres horas, logrando un resultado que, según dijo, un desarrollador profesional le había presupuestado en 5.000 euros y dos semanas de trabajo.
La afirmación, aunque llamativa, ha generado una fuerte polémica en la comunidad técnica. Mientras algunos celebraban el avance de la inteligencia artificial como una revolución imparable, otros recordaban que el desarrollo de software no termina cuando el código compila.
Una respuesta brillante, convertida ya en referencia, respondió con una batería de preguntas técnicas que, lejos de ser burocracia, definen el verdadero valor de un desarrollo profesional.
El coste oculto del código generado por IA
GPT-4 —y modelos similares— pueden generar código con rapidez y precisión aparente. Pero, ¿qué hay detrás de ese código? ¿Y quién asume la responsabilidad de su calidad, seguridad y mantenimiento?
Estas son algunas de las preguntas que cualquier equipo técnico mínimamente responsable debería hacerse:
- ¿Está el código validando correctamente las entradas?
- ¿Cumple con las normativas de protección de datos como el RGPD o la CCPA?
- ¿Utiliza librerías actualizadas y libres de vulnerabilidades conocidas?
- ¿Se han considerado escenarios de concurrencia, fallos y recuperación automática?
- ¿Está el servicio documentado para que otros puedan entenderlo, probarlo o modificarlo?
- ¿Genera logs útiles sin exponer datos sensibles?
- ¿Puede escalar sin comprometer estabilidad o seguridad?
- ¿Tiene mecanismos de rollback, tests automatizados y está versionado en un repositorio?
La lista es larga —y necesaria— porque un microservicio no es solo unas líneas de código que devuelven una respuesta: es un componente que debe integrarse, mantenerse y evolucionar con el sistema completo.
La IA es una aliada, no un sustituto del criterio técnico
La inteligencia artificial generativa, bien utilizada, es una herramienta potentísima. Permite acelerar el desarrollo, reducir tareas repetitivas, incluso generar borradores que ahorran horas de trabajo. Pero, como cualquier herramienta, su valor está en el uso que se le dé.
Un desarrollador senior puede apoyarse en GPT-4 para escribir más rápido, pero nunca delega su criterio técnico, su responsabilidad sobre el producto final ni su conocimiento del contexto en el que se ejecuta el código.
Lo contrario —aceptar sin revisar, integrar sin pruebas, desplegar sin supervisión— es una receta segura para la deuda técnica, los agujeros de seguridad y los fallos críticos.
El código no es gratis… ni cuando lo escribe una IA
El verdadero coste del software no está en escribirlo, sino en mantenerlo operativo, seguro y entendible en el tiempo. En entornos profesionales, se paga no solo por el código funcional, sino por la confianza en que ese código no va a romper nada, no va a dejar expuestos datos confidenciales, y va a seguir funcionando cuando el equipo original ya no esté.
Por eso cuesta miles de euros, y por eso los equipos senior dedican más tiempo a revisar, testear, monitorizar y documentar que a escribir líneas de código como tal.
Reducir el trabajo de un desarrollador a una cifra de coste por líneas de código es una visión profundamente simplista y equivocada.
¿Automatización? Sí, pero con responsabilidad
La automatización no es el enemigo. Todo lo contrario. Adoptar herramientas basadas en IA de forma responsable puede mejorar enormemente la productividad y la calidad del trabajo técnico. Pero también exige más control, más validación y más conocimiento, no menos.
La verdadera revolución no vendrá de quienes reemplacen desarrolladores por chatbots, sino de quienes usen estas herramientas para potenciar su capacidad, aumentar la calidad y reducir los errores.
Porque al final, como bien decía un ingeniero veterano: “el mejor código es el que puedes explicar, probar y mantener dentro de seis meses sin que te explote en las manos”.
Conclusión: no confundas eficiencia con improvisación
GPT-4 puede ayudarte a generar microservicios, sí. Incluso a velocidades increíbles. Pero si no sabes qué hacen esas líneas, si no sabes qué consecuencias tienen o cómo se comportan en producción, no has generado valor: has sembrado incertidumbre.
La IA no elimina al desarrollador: eleva el listón del conocimiento necesario para aprovecharla. Y en este nuevo escenario, quienes prosperen serán aquellos que sepan integrar la velocidad con el juicio, la innovación con la responsabilidad.
vía: Noticias cloud
