Como desarrolladores, nos encontramos en un momento histórico fascinante. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y con ella, la necesidad de replantearnos no solo cómo escribimos código, sino también por qué y para qué lo hacemos. Después de varios años experimentando con diferentes herramientas de IA en mis proyectos, he desarrollado lo que considero una filosofía sólida para programar con estas tecnologías.
La primera regla que me he establecido es clara: la IA debe ser mi compañero de programación, no mi reemplazo. Esto significa que mantengo el control total sobre las decisiones arquitectónicas, la lógica de negocio y la calidad del código. La IA me ayuda a acelerar tareas repetitivas, generar boilerplate y explorar diferentes enfoques, pero jamás delego en ella la responsabilidad de pensar por mí.
He desarrollado una regla simple: utilizo IA para el "cómo" pero mantengo control total sobre el "qué" y el "por qué". La IA puede sugerirme implementaciones, pero yo decido si esa implementación es la correcta para mi contexto específico.
Una de las tentaciones más peligrosas de trabajar con IA es volverse dependiente de ella. Mi filosofía incluye un principio fundamental: si no puedo explicar el código que la IA ha generado, no lo uso.
Para mantener este equilibrio, dedico tiempo específico a estudiar y entender las soluciones que la IA me propone. Esto no solo me mantiene actualizado técnicamente, sino que me permite identificar cuándo una sugerencia es subóptima o incorrecta. Además, practico resolución de problemas sin IA regularmente para mantener afiladas mis habilidades fundamentales.
Para lograr una integración efectiva de la IA en mis flujos de trabajo, utilizo software de gestión de proyectos que me proporciona interfaces intuitivas y me da un vistazo general de lo que debo hacer. La planificación se vuelve aún más importante cuando trabajamos con IA, ya que puede acelerar significativamente el desarrollo pero también llevarnos por caminos desalineados.
Antes de solicitar ayuda a estas herramientas, siempre tengo claro qué problema estoy tratando de resolver y cuáles son los constraints técnicos y de negocio que debo respetar.
Como desarrolladores, tenemos la responsabilidad de ser conscientes del sesgo algorítmico y de implementar medidas para mitigarlo en nuestros propios proyectos. Esto significa revisar críticamente el código generado por IA, especialmente cuando trabajamos en aplicaciones que manejan datos sensibles.
La protección de la privacidad de los datos es especialmente importante cuando utilizamos herramientas de IA. Nunca envío código que contenga credenciales, información sensible de clientes o lógica de negocio propietaria a servicios de IA externos. Para estos casos, prefiero trabajar con modelos locales o resolver los problemas de manera tradicional.
Mi experiencia me ha enseñado que la IA es excepcional para tareas específicas: generar tests unitarios, crear documentación, sugerir optimizaciones y ayudar con debugging. Sin embargo, las decisiones estratégicas sobre arquitectura, patrones de diseño y trade-offs de performance deben seguir siendo nuestras.
Cuando uso herramientas como GitHub Copilot, Cursor, o Windsurf, siempre reviso cada línea de código sugerida. No es paranoia; es profesionalismo.
Programar con IA requiere un nuevo tipo de disciplina y madurez profesional. La clave está en encontrar el equilibrio: aprovechar la potencia de la IA para acelerar nuestro trabajo mientras mantenemos el control, la responsabilidad y el crecimiento profesional que nos caracterizan como ingenieros de software.
Creo firmemente que los desarrolladores que aprendan a trabajar efectivamente con IA tendrán una ventaja significativa en el futuro. Sin embargo, aquellos que se vuelvan completamente dependientes de estas herramientas sin desarrollar su propio criterio técnico se encontrarán en desventaja.
Después de probar las nuevas herramientas de IA como Cursor y Windsurf, aquí están las razones por las que regresé a Visual Studio Code con GitHub Copilot como mi editor principal.
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