Cada día que pasa la IA es más capaz. Veo cómo los agentes de código están dejando a los desarrolladores juniors fuera de la ecuación. En diseño gráfico, las herramientas generativas empaquetan logotipos e ilustraciones en segundos, evaporando el trabajo lentamente pero seguro. Es una sombra que se expande de forma implacable sobre el marketing, la producción audiovisual y, ni hablar, sobre la traducción.

Pero hay una brecha que aún no se cubre. Estamos creando sistemas que pueden entender el lenguaje pero no el propósito o valor de lo que dicen, al menos no en una forma humana. La Inteligencia Artificial no logra la perspectiva de la voluntad y es incapaz de lidiar con lo desconocido si no es alucinando.

La ilusión de voluntad

Por si aún no lo sabías, lo que en estos días llamamos IA, son LLM (large language model), sistemas que aprendieron patrones del lenguaje leyendo una enorme cantidad de texto. A un nivel atómico comenzó con la idea de predecir la siguiente palabra.

Las rosas son …

Ahora, predecir la siguiente palabra requiere construir una representación compleja del contexto. Construir múltiples contextos y relacionarlos entre sí de manera sofisticada. Cómo influye esta nueva palabra en toda la conversación. Con el tiempo estos modelos han ido creciendo en tamaño y también sus conjuntos de entrenamiento alcanzando capacidades que se asemejan al razonamiento, la comunicación y la resolución de problemas.

Y con ello el miedo y la ansiedad de las personas. Pero estos modelos no cubren aspectos importantes de nuestra infraestructura como sociedad. No todas nuestras actividades son extrapolables a un conjunto de entrenamiento.

Visualizar patrones, aplicar probabilidades, encontrar secuencia de tokens o palabras y la asociación estadística es la forma que tienen los modelos de ver el mundo. En nuestra cancha queda la experiencia, la intención, responsabilidad, el contexto y los valores.

Porque cada modelo confunde categóricamente la frecuencia con la verdad, olvidamos que cada conjunto de datos con lo que es entrenado, tiene errores. Que estos modelos tocaron el internet. Y el internet miente, ¿no? Condenados a replicar y optimizar el mundo tal como se lo describimos. Con toda la basura y ficción, con todos los fanfiction, wattpad y conspiraciones absurdas. Debemos distinguir la verdad entre la basura que nos entrega y conectar los cables para llegar a buen camino, nuestro camino.

Fuimos hacia A y luego C, sin problemas hacia B. Ahora cómo llegamos a Z

Aquello finito y fácil de capturar, los eventos comunes que alimentan estas inmensas máquinas, da forma a un modelo de pensamiento perfecto y eficiente, 100 veces más eficiente en tareas transaccionales, donde los detalles están tan bien definidos que podríamos encontrar una aguja en un pajar.

Pero el mundo contiene mucha más entropía de la que incluso nosotros queramos aceptar. Es mucho más desordenado y caótico. Eventos extraños, combinaciones atípicas u escenarios creativos podrían dejar una larga cola que seguirán hasta el infinito. O más bien, habrían encontrado el final, porque siempre lo hacen, pero fenomenalmente equivocada:

“Come al menos una roca pequeña al día”… (Noticia de la BBC)

Además, en un entorno imperfecto como nuestra realidad, hay otra dirección que tiene que ver con la combinatoria: agregar variables tiende rápidamente a combinaciones exponenciales. Para que la forma en la que funcionan estos modelos lograra capturar esa dimensionalidad, necesitaríamos una cantidad de datos descomunal.

Por eso cuidado con la ilusión de tener frente a nosotros una imagen de nosotros mismos, y sus estimaciones. Aún no tenemos un modelo que sea capaz del “aprendizaje instantáneo”. No vamos a encontrar en ningún modelo que conozca el arte de improvisar para salir de algún apuro.

RANT

Lo que quería decir es que nuestro trabajo, y el de muchos, seguirá ahí: lidiando con la ambigüedad humana, batallando con sistemas de legado, luchando de una versión a otra porque a alguien se le ocurrió usar una base inestable. Diseñar sistemas discretos con la mente en una realidad inmensa.

No hay máquina que nos resuelva el problema de la incertidumbre, de la complejidad a largo plazo. ¿Qué le importa a un agente de código si la aplicación sigue funcionando o no en un par de años? Lo único que cambia es que ahora vamos a estar enterrados bajo una montaña de código. ¿Y quién nos va a salvar de ese 80% de código basura?

Espero que tú y yo no seamos demasiado perezosos para cuando no haya a quien reclamarle responsabilidades; cuando el concepto de “IA first” nos tenga escarbando en un pozo ciego que parece escrito por un extraterrestre con déficit de atención. Y a los inversores les va a encantar, porque “se construyó en dos días”. Pero quién sabe qué demonios invocó, y por qué decidió importar tres librerías, cruzar dependencias e importar medio internet.

La tarea y el objetivo era ser más productivo, tener la capacidad de poder llegar a las metas en tiempos imposibles. Usar tecnologías modernas a un ritmo competitivo sin perder la calidad en el camino, y sin dejar de crear soluciones sólidas y escalables. Hacer más con menos. Alta cohesión y bajo acoplamiento.

Además, por mi parte, estaba el reto de mantener la actitud del artesano, del herrero, aun cuando hay maquinaria industrial a disposición. Una tarea que se transforma en una paradoja: cómo ver más allá de lo que simplemente “funciona” por la masividad y mantener la pasión por el oficio. Cómo transferir esta preocupación intrínseca por el trabajo a un modelo estocástico.

Primer mes

Para resolver esta paradoja, las primeras semanas tuve que aprender detalladamente a qué me enfrentaba. Y quizá aquí es el mejor momento para entrar en tema y hablarte de Claude Code. Un agente de programación usado a través de la terminal, el cual tiene acceso a diferentes acciones dentro de tu computador.

En su fundamento “claudito” trabaja con el concepto de contexto. Imagina una habitación con sus paredes y metros cuadrados definidos, donde entra la luz, los muebles, mesa y sillas, personas y mascotas: como un espacio finito de información que da sentido y límites a nuestra realidad. Y esto es importante: hay que tener presentes las limitaciones y cuantas cosas entran en la habitación. El contexto debe tener todo lo necesario para que las soluciones que entrega Claude sean válidas y precisas. Los MCP, por ejemplo (las herramientas o funciones extendidas por ejemplo para simular un navegador o acceder a Google Drive), ocupan un espacio importante en tu contexto, y pueden dejarte sin sitio suficiente para proporcionar al agente los antecedentes clave del problema, haciendo que inevitablemente pierda el rumbo de la solución.

Comencé a usarlo entendiendo estos conceptos en la forma en la que los mismos creadores sugieren. Una secuencia de explore - plan - code - commit ,pero al pasar las semanas sentía que repetía mis propios flujos. Y busque en qué otras formas los demás utilizaban esta herramienta. Y descubrí el concepto del harness y como personalizarlo.

Segundo mes

El harness viene por defecto, aunque no es lo más óptimo para todos los problemas o tecnologías, funciona. El agentic harness se define como el conjunto de herramientas, gestión de contexto y entorno de ejecución que convierte un modelo de lenguaje en un agente.

En otras palabras, se podría traducir como el arnés que sostiene a un escalador en la montaña. En la escalada (a menos que sea free solo), se necesitan herramientas. En otro caso, no tienes de dónde agarrarte; no tienes protección. El arnés es el equipo de seguridad que te conecta a la montaña. Te entrega la capacidad de actuar, de estar y avanzar. Y qué mejor que tener tus propias herramientas y de ir ajustándose día a día.

Sin esto, la solución se demora un poco más, o te sientes diciéndole las mismas cosas una y otra vez. Entonces, desde el segundo mes, agregué habilidades dedicadas (skills) y comandos de patrones y tecnologías que utilizo, inspirándome en un repositorio (ECC, ganador de la hackathon de Anthropic). Todo esto implementado siempre desde una perspectiva TDD (Test-Driven Development) desde el día uno. Los tests aquí son vitales, tanto para dar validez a tu código como para servir de ruta para que los modelos lo entiendan a medida que la solución va creciendo. Son ruta y validación. El hecho de tener los patrones correctos en cada nuevo plan asegura mi solución, pero no es gratis: hay un costo de contexto y de tokens asociado en cada plan. Aunque, en mi opinión, vale completamente la pena.

Y para que este arnés funcione y no quedarme sin espacio, me apoyé en el contexto persistente o memoria. Ya que el espacio de la sesión es limitado, por proyecto puedes tener un archivo claude.md y diferentes archivos .md. Estos funcionan a modo de guía de uso; instrucciones base que Claude lee al iniciar dentro de una carpeta para saber, de antemano, cuáles son las reglas de tu proyecto. El juego entre el contexto y estos archivos a la hora de trabajar con claudito también marca la diferencia.

En mi opinión

Con estas técnicas, Claude se ha convertido en una bola de nieve de la productividad. Es lo que promete: cosas que alguna vez me demoraron semanas, me toman un par de minutos. Análisis que quizá me tomarían meses, Claude los resuelve en una sesión bien hecha con las preguntas correctas. Es difícil verse competitivo en esta industria sin Claude como copiloto. Ahora, Claude no se distrae y no duda. Y está a tus órdenes como un ejército de uno. Army of one.

Sé que aún puedo aplicar técnicas para reducir el gasto de tokens, e incluso usar esa locura de habilidad de aprendizaje donde Claude reconozca mis flujos de trabajo. Sueño con el tiempo en donde solo se le hable al computador y se interactúe con una máquina de personalidad peculiar; a día de hoy, esto es lo más parecido a lo que alguna vez imaginé. Y sé también lo diferente que es claude funcionando en código existente y su tendencia a la creación y no la mantención. Que su modo de mantener es agregar y agregar código. Que tiene preferencias marcadas y que si te descuidas terminas creando un enjambre. Su enjambre, uno que no entiendes. Así que mi consejo es ten cuidado y siempre ve entendiendo los movimientos hacia la cumbre.

Por otra parte, y con todo lo dicho es difícil seguir viéndose como el artesano construyendo los anillos de poder, dedicado a una única tarea específica y espectacular. El día a día cambió más al de un estratega, trazando rutas y planes, cambiando los tipos de armas y tirando de los tokens del rey como si fuera la guerra. Usando la terminal y escribiendo lenguaje natural para tener lo que quiero en vez de fluir a través de puertas lógicas.