La IA tiene un impacto enorme de todos modos

MMaximilian Schwarzmüller
Computing/SoftwareInternet Technology

Transcript

00:00:00La semana pasada se lanzaron SvelteKit 3 y Solid 2 como candidatos a lanzamiento.
00:00:08Así que todavía no son del todo estables, pero casi.
00:00:10Y hace un par de años, esto habría sido algo muy interesante.
00:00:15Habrías visto un montón de videos al respecto, incluido el mío, por supuesto, tal vez hasta un curso.
00:00:19Y la pregunta hoy en día es, ¿eso sigue importando?
00:00:24¿Los nuevos frameworks siguen importando o las nuevas versiones de frameworks como tenemos aquí?
00:00:30¿O ya no importa porque con la IA todo gira en torno a React de todos modos?
00:00:36¿Y por qué debería importarte?
00:00:38O sea, si la IA escribe tanto código, tal vez todo tu código, ¿por qué te importaría el framework o la librería subyacente?
00:00:46Y yo diría que sí debería importarte bastante y que los nuevos frameworks y librerías sí importan.
00:00:52Pero, por supuesto, ganar tracción, creo, es mucho, mucho más difícil de lo que solía ser.
00:00:59Y nunca fue necesariamente fácil, pero ahora puede que sea peor.
00:01:05Pero analicemos esto.
00:01:06Ahora bien, no voy a examinar en detalle de qué tratan exactamente estos frameworks o versiones.
00:01:13Sin embargo, dejaré los enlaces a los blogs de anuncios oficiales para que puedas profundizar.
00:01:17Pero diré que ambos son bastante interesantes.
00:01:21Y de hecho, planeo usar SvelteKit 3 específicamente en algunos de mis nuevos proyectos, proyectos internos por ahora, para ver qué tan bien funciona con la IA.
00:01:33Porque eso es importante.
00:01:36Una razón en contra de estos nuevos frameworks o en contra de la importancia de los nuevos frameworks, que iría en su contra, sería que la IA tiene una pila favorita.
00:01:49Y esa, por supuesto, es React y demás.
00:01:52Así que React y Next.js tal vez, etc.
00:01:55Y eso es verdad.
00:01:56Y eso es verdad.
00:01:56Ese es definitivamente el caso.
00:01:58Pero resulta que la IA es bastante buena trabajando con cosas nuevas y desconocidas también, si tú como desarrollador le das el contexto adecuado.
00:02:09Y eso no se debe subestimar.
00:02:12Por supuesto, si solo estás improvisando sin guiar a la IA de ninguna manera y no te importan las decisiones que toma.
00:02:21Así que si estás haciendo “vibe coding”, lo cual puede estar bien para ciertos proyectos puntuales o software desechable.
00:02:28Pero si haces eso, entonces, por supuesto, sí, no sabrá necesariamente qué es SvelteKit versión 3.
00:02:35Y no te importaría.
00:02:37Ni siquiera le dirías a la IA que use esa versión.
00:02:39Así que obviamente, sí, los nuevos frameworks o librerías en general no tienencabida en ese mundo.
00:02:46Pero no todo se trata de “vibe coding”, obviamente.
00:02:48Tiene su lugar.
00:02:50Y no sé qué papel jugará el “vibe coding” en unos años y qué papel jugarán todas estas opciones tecnológicas, si eso aún importará en unos años.
00:03:00Pero ahora mismo, definitivamente puedes sacarle mucho provecho a guiar activamente a la IA.
00:03:07Eso es quedarse corto.
00:03:08Y deberías estar guiando a la IA.
00:03:11Nuestro rol como desarrolladores simplemente está cambiando.
00:03:15Todavía debemos controlar lo que construimos y cómo lo construimos.
00:03:19Y el hecho de que ya no escribamos necesariamente el código no significa que no debamos preocuparnos por el código, la arquitectura y las decisiones que tomamos.
00:03:29Eso es tan importante como siempre, o tal vez más importante que nunca antes.
00:03:34Creo que las razones para elegir un framework sobre otro son diferentes ahora.
00:03:42Sabes, en 2019 y antes, una razón principal para elegir cierto framework entre otros, por supuesto, era la experiencia de desarrollo.
00:03:54¿La pasas bien trabajando con él como desarrollador?
00:03:58Así que obviamente eso importaba, ibas a pasar mucho tiempo escribiendo código en cierto framework o con cierta librería.
00:04:04Así que obviamente quieres pasar un buen rato.
00:04:06Ahora bien, por supuesto, no siempre tienes esa opción.
00:04:09Es posible que estés empleado en algún lugar donde simplemente te obliguen a usar cierto framework o librería.
00:04:15Pero como desarrollador, dependiendo de la empresa en la que trabajes, y especialmente, claro, si trabajas por cuenta propia, puedes tener y podrías tener, lo más importante, cierta influencia e impacto en cómo se toman las decisiones y qué tecnologías se utilizan.
00:04:29Así que definitivamente importaba en ese entonces si un framework tenía buena ergonomía de desarrollo, si tenía o si ofrecía una buena experiencia de desarrollo.
00:04:41Esa no era la única cosa, por supuesto, en ese entonces ya importaba el rendimiento, importaba el tamaño del bundle.
00:04:46Luego hay otras cosas que pueden importar.
00:04:49Por ejemplo, qué tan fácil o difícil es hacer renderizado del lado del servidor con un framework dado si hablamos de frameworks de frontend de JavaScript y demás.
00:04:58Así que muchos aspectos importantes, pero los aspectos de la experiencia de desarrollo son menos importantes ahora.
00:05:05Yo diría que la experiencia de desarrollo ya no importa realmente.
00:05:10Ahora, lo que importará es la experiencia de la IA, no sé cómo lo llamamos, ¿es AX?
00:05:16Eso, por supuesto, importa mucho.
00:05:19Y cosas como el rendimiento, el tamaño del bundle y todo eso también siguen importando, por supuesto.
00:05:27Y yo diría que podrías pensar que con la IA ahora, debido a que la IA es tan rápida generando código, obviamente puede importar menos qué framework uses.
00:05:43Pero entonces cambiar es más fácil de lo que solía ser, y por lo tanto puedes ver y analizar realmente qué aspectos importan para la aplicación, el proyecto en el que estás trabajando, qué es lo más importante para ti, y luego encontrar el mejor framework o librería para eso y simplemente usarlo.
00:06:00Y no tienes que preocuparte por la experiencia de desarrollo ni nada por el estilo.
00:06:03Y yo diría que ni siquiera tienes que preocuparte tanto por el ecosistema.
00:06:07El ecosistema, por supuesto, todavía importa.
00:06:09Es un factor, por ejemplo, si estás trabajando con React, obviamente estás apostando por un ecosistema enorme.
00:06:17Tienes ShadCN, tienes un montón de otras librerías.
00:06:20Pero un aspecto que importa menos, desafortunadamente para mí, pero que importa menos es la cantidad de tutoriales que tienes sobre una tecnología.
00:06:29Porque, de nuevo, es posible que ya no estés escribiendo el código tú mismo.
00:06:33Así que ese es un aspecto que ya no es tan importante.
00:06:35Y también, la otra parte del ecosistema, las librerías y demás, sí, claro, es bueno tenerlo.
00:06:41Pero la IA es bastante buena construyendo lo que sea que quieras que construya.
00:06:46Y si quieres tu propio ShadCN para Svelte, y sé que ya hay un ShadCN para Svelte.
00:06:54Pero si quisieras construir tu propia versión de una librería que existe para React, pero no para tu framework favorito, simplemente puedes pedirle a la IA que lo haga.
00:07:02Puedes pedirle a la IA que haga un fork de alguna librería popular de React y la porte a tu framework favorito.
00:07:11Ahora bien, eso no valdrá la pena para cada pequeño proyecto de demostración secundario que estés construyendo, pero para proyectos más grandes, bien puede serlo.
00:07:19Puedes hacer cosas así.
00:07:21Así que, en realidad, diría que el ecosistema sigue importando, pero es menos importante de lo que solía ser.
00:07:28Ahora, lo que importa, sin embargo, y lo mencioné antes, es la experiencia de la IA, por así decirlo.
00:07:33¿Y qué quiero decir con eso?
00:07:36Probablemente hay diferentes cosas que podrías querer decir aquí.
00:07:39Lo que quiero decir es qué tan fácil es para la IA aprender o entender la cosa, el framework, la librería con la que quieres que trabaje.
00:07:47¿Y cuánto obliga este framework a la IA a escribir buen código?
00:07:54Y te daré un ejemplo.
00:07:55Está Effect.
00:07:57Ahora bien, Effect no es un framework de frontend de JavaScript, pero aun así es una librería de JavaScript o TypeScript diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear fácilmente programas complejos, síncronos y asíncronos.
00:08:08Puedes, por ejemplo, usarla en el backend.
00:08:10Incluye un montón de cosas.
00:08:12Es realmente increíble.
00:08:13Y una cosa que hace que Effect sea increíble, y probablemente una de las razones por las que es popular en cierto nicho al menos ahora, es el hecho de que viene con muchas reglas que se aplican activamente y que te regañarán si tú, o la IA, están escribiendo el código incorrecto.
00:08:35Si estás violando ciertas reglas de la librería Effect, debido a que es una librería de TypeScript, adopta fuertemente TypeScript, hace mucha verificación de tipos y muchas otras cosas que realmente pueden obligarte a seguir un cierto conjunto de reglas para escribir tus programas de cierta manera.
00:08:54Y por supuesto, al trabajar con IA, cualquier cosa que aplique reglas y le grite a la IA si inventa cosas o si intenta romper esas reglas, cualquier cosa así puede ser buena.
00:09:09Y ese es un aspecto de una buena experiencia de IA, diría yo.
00:09:12Trabajar con una librería o un framework que aplique ciertas reglas y que básicamente minimice la cantidad de errores que puedes cometer o la cantidad de variación que puedes tener en tu código, si quieres decirlo así.
00:09:28Así que ese es un aspecto.
00:09:29El otro aspecto es qué tan fácil es para la IA aprender algo.
00:09:32Y aquí, por supuesto, todo se trata de la documentación, porque mencioné antes que con la IA tienes algo que es bastante bueno trabajando con cosas nuevas y desconocidas también.
00:09:44Claro, tiene todo ese conocimiento integrado sobre React, pero hasta cierto punto, incluso podrías argumentar que esto es algo malo porque aprendió muchos patrones malos de todos estos repositorios públicos.
00:09:56Pero solo tienes que señalarle a la IA las páginas de documentación correctas o darle la habilidad adecuada, y puede hacerlo muy, muy bien al trabajar con cierta tecnología.
00:10:07Yo hago eso todo el tiempo.
00:10:09Estoy usando la IA con nuevas versiones de librerías o frameworks.
00:10:13La estoy usando con Effect, por ejemplo, que no es nueva, pero la versión 4 es nueva.
00:10:18La estoy usando con algo llamado Alchemy, que es una solución de infraestructura como nube, la cual es bastante nueva.
00:10:25Y simplemente le das la documentación, o lo que me gusta hacer, le pido a la IA que haga una investigación profunda.
00:10:31Le doy algo de documentación inicial y le pido que profundice, y luego le pido que construya una habilidad que pueda volcar en los proyectos donde estoy trabajando con cierta librería, y los resultados son realmente buenos.
00:10:42Y por todas estas razones, en resumen, creo que las nuevas versiones de frameworks y librerías todavía importan mucho.
00:10:49O no solo nuevas versiones, por supuesto.
00:10:51Nuevas librerías y frameworks enteros importan mucho.
00:10:55Pero las razones han cambiado hasta cierto punto.
00:10:58Como mencioné, cosas como el rendimiento y demás siempre importarán, porque en última instancia, con suerte estás construyendo productos para el usuario final.
00:11:06Y el usuario final podrías ser tú, si es una herramienta interna o algo así.
00:11:10Pero aun así, quieres algo que sea rápido, que no se caiga todo el tiempo.
00:11:14Así que todo eso importa.
00:11:16Pero luego, además de eso, lo que importa hoy en día es qué tan bien funciona un determinado framework o librería con la IA.
00:11:25Y eso, por supuesto, cambia cómo estos frameworks y librerías se desarrollan o deberían desarrollarse.
00:11:30Y cuáles deberían ser las prioridades de los desarrolladores detrás de estos frameworks.
00:11:34Realmente deberían intentar construir algo que obligue a la IA a trabajar de cierta manera, y que minimice la cantidad de errores que la IA puede cometer.
00:11:43Porque, en última instancia, lo que estamos intentando hacer aquí es tratar de forzar algo no determinista, la IA, en un mundo más o menos determinista, para obtener lo mejor de ambos mundos: la flexibilidad y la velocidad de la IA, pero evitar que se vuelva totalmente loca y escupa código horrible.
00:12:03Y, sí, los nuevos frameworks y librerías, creo, juegan un papel importante aquí.
00:12:09Y, por lo tanto, aprender estos frameworks y librerías ciertamente ha cambiado.
00:12:14Tú, como desarrollador, muy probablemente no pasarás horas en un curso enorme para aprender un nuevo framework o librería.
00:12:23Probablemente pasarás, y deberías pasar —yo ciertamente lo hago— algún tiempo para aprender los fundamentos con la documentación, con un video de YouTube,
00:12:33con un curso, por supuesto, que también está cambiando.
00:12:36Estoy cambiando lo que produzco porque creo que para trabajar eficientemente con algo, sin importar lo que sea, a través de la IA, necesitas tener una comprensión básica de aquello con lo que estás trabajando.
00:12:49Necesitas entender qué pedirle a la IA, qué buscar, los posibles escollos, las mejores prácticas, etcétera.
00:12:56Así que eso ciertamente está cambiando, cómo aprendes las cosas y cómo decides qué usar.
00:13:00Pero eso no significa que la innovación en torno a los frameworks y las librerías ya no importe.
00:13:06Creo que importa más que nunca porque creo que hay mucho espacio vacío y margen para la innovación, para frameworks que le den a la IA reglas más claras.
00:13:16Y, por supuesto, siempre para frameworks, librerías y herramientas que nos permitan construir aplicaciones más rápidas, con mejor rendimiento, más libres de errores, etcétera.
00:13:26Porque en última instancia, como mencioné, eso es lo que todos deberíamos estar intentando hacer, con o sin IA.

Key Takeaway

Los nuevos frameworks siguen siendo fundamentales en la era de la inteligencia artificial, pero el criterio de selección principal cambia de la experiencia de desarrollo a la capacidad de la herramienta para guiar a la inteligencia artificial mediante reglas estrictas.

Highlights

  • SvelteKit 3 y Solid 2 se lanzaron como candidatos a lanzamiento recientemente.

  • La inteligencia artificial maneja tecnologías nuevas y desconocidas siempre que el desarrollador proporcione el contexto adecuado.

  • La experiencia de desarrollo tradicional pierde relevancia frente a la experiencia de inteligencia artificial en la selección de tecnologías.

  • Librerías como Effect imponen reglas estrictas y verificación de tipos que reducen los errores al programar con asistencia artificial.

  • El rol del desarrollador evoluciona hacia el control de la arquitectura, las decisiones y la guía activa de las herramientas de inteligencia artificial.

Timeline

La relevancia de los nuevos frameworks ante el dominio de React y la inteligencia artificial

  • SvelteKit 3 y Solid 2 alcanzaron el estado de candidatos a lanzamiento.
  • La automatización del código mediante inteligencia artificial genera dudas sobre la utilidad de aprender nuevos frameworks.
  • Ganar tracción en el mercado actual resulta significativamente más difícil para las nuevas librerías.

Las nuevas versiones de frameworks llegan al mercado en un contexto dominado por la inteligencia artificial y su preferencia natural por pilas tecnológicas consolidadas como React y Next.js. A pesar de esto, las tecnologías alternativas mantienen su valor y requieren evaluación práctica para medir su desempeño en entornos automatizados.

El impacto del 'vibe coding' y la transformación del rol del desarrollador

  • El uso de inteligencia artificial sin guías específicas funciona únicamente para software desechable.
  • El trabajo de desarrollo migra desde la escritura directa de líneas hacia la supervisión de la arquitectura.
  • El control sobre el código y las decisiones técnicas adquiere mayor relevancia ante la automatización.

El desarrollo sin supervisión directa carece de control sobre versiones específicas de librerías y limita el potencial de las herramientas modernas. La intervención humana resulta indispensable para guiar los procesos, mantener los estándares de calidad y asegurar decisiones arquitectónicas correctas en proyectos de escala real.

La evolución de los criterios de selección tecnológica hacia la experiencia de inteligencia artificial

  • La ergonomía tradicional para el programador deja de ser el factor principal de elección.
  • La facilidad de migración reduce el costo de cambiar entre diferentes librerías o frameworks.
  • El tamaño del ecosistema y la cantidad de tutoriales pierden peso frente a la capacidad de generación automatizada.

Los parámetros tradicionales para elegir herramientas de desarrollo pierden vigencia a medida que la automatización facilita la adopción de nuevas tecnologías. La capacidad de replicar librerías existentes o portar soluciones entre distintos ecosistemas mediante solicitudes a la inteligencia artificial disminuye la dependencia de manuales extensos.

Las características clave de una buena experiencia de inteligencia artificial

  • Librerías como Effect aplican reglas estrictas y verificación de tipos que corrigen activamente el código generado.
  • La documentación detallada y las habilidades personalizadas permiten a la inteligencia artificial dominar herramientas recientes.
  • La integración de restricciones minimiza la variación y los errores en los programas complejos.

El rendimiento óptimo con herramientas automatizadas depende de librerías que fuercen reglas estrictas de funcionamiento. La verificación tipada actúa como un filtro que rechaza implementaciones incorrectas, mientras que el suministro de documentación avanzada capacita a los modelos para operar con tecnologías de reciente aparición.

Conclusiones sobre el aprendizaje y la innovación en el desarrollo asistido

  • El rendimiento y la estabilidad del producto final continúan siendo métricas prioritarias para los usuarios.
  • El aprendizaje de nuevas tecnologías requiere dominar los fundamentos y la documentación para guiar correctamente a la inteligencia artificial.
  • La innovación se dirige hacia frameworks capaces de imponer reglas claras y minimizar el comportamiento no determinista.

El desarrollo actual exige equilibrar la velocidad y la flexibilidad de la automatización con la predictibilidad que exigen los sistemas de software robustos. La formación de los profesionales se reorienta hacia la comprensión de conceptos base y la creación de directrices efectivas para maximizar el rendimiento de los modelos.

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