Programar con IA: la ilusión de la productividad

Nota: usar IA ya es más caro que contratar programadores, el 22 de mayo de 2026. Es la primera noticia de muchas entorno a diferentes problemas que están causando la IA Microsoft reports are exposing AI’s real cost problem: Using the tech is more expensive than paying human employees

Los programas y proyectos de código no abierto han ido empeorando desde que llegó la IA a los puestos de trabajo y no es casualidad. Esto es algo que si bien, era perdonable al principio porque se “desconocía” los efectos de la IA a largo plazo. Cada vez es más evidente que es lo que está ocurriendo y es más difícil de ocultar con promesas de milagros de IA.

Este es un ensayo que escribí rápidamente tras leer diferentes ensayos, artículos y libros que hablan tanto positivamente de la IA como los que hablan negativamente. Pero hay, curiosamente, un tema que tanto los que estamos a favor como los que estamos en contra de la IA es clave: la IA no sabe programar y es verdad que tal vez no se haya dicho exactamente así. Pero, podemos leer afirmaciones como “aumento de deuda técnica”, “latigazo técnico” (referiendose a esas horas extra de revisión de código y acumulación de errores por vive coding), “aumento de vulnerabilidades” y una lista enorme de lo que estamos viviendo.

El espejismo de la infraestructura y el marketing (a favor de IA)

El primer gran problema ha sido el boom mediático de los inversores en IA que son los mismos que nos hablan de que la IA es estupenda. Es probable que ya no os acordéis, pero el presidente de USA anunció con un renderizado 3D y un espectáculo mediático lo que iba a ser el futuro: El centro de datos más grande de la história.

Prometió una inversión jamás vista, hizo un render 3D incluso comparando el centro de datos con Manhatan (proyecto Stargate de OpenAI, Oracle y Softbank). Peró la ejecución no tardó nada en enfrentarse a obstáculos significativos. Contrario a la narrativa de éxito inmediato que siempre nos venden, han sufrido retrasos de años, conflictos internos y problemas en la cadena de suministro.

Además de todos los problemas físicos a los que se enfrenta el proyecto que evidencian que la realidad es muy distinta del marketing. El cambio climático tampoco hace ningún favor a la construcción de estos centros de datos gigantes. Prometierón una potencia de 17GW y no han alcanzado ni 1GW.

A esto hay que sumar que no hay infrastructura en USA para mover la corriente necesaria para mover el fantasioso centro de datos.

Una foto satélite del AI Data Center a fecha 26/02/2026:

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La compra de influencia: Existe una campaña masiva para normalizar la IA en la cultura popular. Grandes tecnológicas están pagando a influencers para promocionar sus herramientas de IA. Esta inversión no necesariamente refleja la utilidad real de los productos, sino una necesidad desesperada de las empresas por recuperar su inversión y “hacer que la IA parezca genial”. Si buscas información sobre este punto revistas de USA dirán que China paga a influencers para que hablen de su IA y otros medios dirán lo mismo de OpenAI, desde el punto de vista de este ensayo ambas son comprar influencia.

Leer Articulo de The Wire

La IA no entiende (en contra de IA o más bien cual es el problema de su banalización)

La IA lo que hace es limitarse a repetir (Stochastic Parrot) cosas que ya ha visto. En ese sentido si, te reproduce exactamente el código fiable que ha visto en otros proyectos dónde ese código funcionaba. Y esta muy bien escrito, de hecho si leemos el libro de Clean Code y después usamos Claude, veremos como cumple con esas normas.

El problema es que eso mismo se puede hacer simplemente leyendo proyectos que ya existían antes que el nuestro y no repetir los mismos errores que ocurrierón antes (este punto por ejemplo la IA no lo vería). Por supuesto, siempre será súper útil leer código ageno, consultar foros y sobretodo leer la documentación oficial de las tecnologías que estamos haciendo. Y tal vez, en este punto la IA esta bien porque nos ayude a indexar información, a encontrar lo que realmente queremos entre toda la información masiva que hay en internet. Pero, precisamente se esta usando no solo no de esta manera sino que la IA esta colaborando en llenar internet de spam.

Este es un debate del que se ha hablado largo y tendido durante decadas, los LLM no llegarón ayer. Tampoco las cuestiones meramente teóricas cuando estos no existían y la conculsión siempre ha sido que no llegarán a ser capaces de reproducir la mente humana. El gran problema es que se está banalizando el debate actualmente y esto tiene consecuencias no solo económicas, sino también políticas. Tenemos sobre el debate de que es verdad y mentira a Feyerabend, Carnap, Karl Popper… El circulo de Viena en general. Y la vanalidad de este debate nos lleva a problemas como los que debatieron Hanna Arendt o Foucault. Claro que, aquí entran cuestiones como que es lo que está “bien” y “mal”.

VSCodium como síntoma de una solución

Esta es mi propuesta y es totalmente irrelevante sobre la cuestión de si sabe o no la IA programar.

La preferencia por herramientas como VSCodium (una versión de VS Code sin telemetría ni IA) no es una mera cuestión estética o de nostalgia. Es una respuesta racional a la sobrecarga cognitiva. Los estudios demuestran que la IA aumenta los “reinicios de trabajo” en un 13.8% y el contexto diario de trabajo en un 67% . Paradójicamente, pensar sin IA es más eficiente a largo plazo, porque permite resolver problemas con soluciones limpias y sostenibles.

Sin embargo, este acto de “pararse a pensar” es inviable en las condiciones actuales del mercado laboral en consultoras y grandes empresas, donde se prioriza la velocidad de entrega (aunque sea código basura) sobre la salud del software.

Conclusión

Si queremos un internet libre de deuda técnica, el camino no es automatizar más la escritura de código, sino automatizar menos el pensamiento. Los datos empíricos son claros: la IA aumenta la velocidad inicial a costa de una calidad estructuralmente más baja y una sobrecarga para los expertos . La solución no es prohibir la IA, sino replantear el mercado laboral, mejorar las condiciones de quienes escriben el código y exigir métricas de calidad (no solo de velocidad) en los procesos de desarrollo. Mientras tanto, herramientas como VSCodium, son un espacio de trabajo profesional para quienes priorizan la sostenibilidad del software.

Reconozco que la IA tiene valor para tareas acotadas: generar tests, documentación o código repetitivo. Sin embargo, los datos sugieren que su aplicación generalizada como sustituto del razonamiento —en lugar de como una herramienta bajo supervisión humana— tiende a ser contraproducente. Esto no implica rechazar la IA, que ha venido para quedarse, sino contextualizarla: la deuda técnica no es un fenómeno nuevo, existe desde que existe la tecnología y la IA la esta acelerando.