Aprender en la era del AI

Nunca pensé que programar fuera algo que me llegase a gustar. En mi época del colegio, las matemáticas me generaban rechazo, como a muchos otros. Había temas que entendía y otros que no. También el colegio me generó bastante rechazo por aprender, así que muchas cosas que aprendía solían ser por aparte del colegio.

Pero, en general, las matemáticas me costaban bastante (aún a día de hoy lo hacen, pero mi acercamiento a ellas es distinto), así que evitaba estudiar cualquier cosa que involucrara números, la verdad. Eso me trajo algún que otro inconveniente después.

Me aterraban las matemáticas y evitaba totalmente cualquier cosa relacionada con ellas. Ya de grande, uno va aprendiendo, o al menos yo para no asumir nada de nadie, que tal vez no era la mejor estrategia y que muchas veces lo mejor es solo afrontar esos temas de frente, como terminé haciendo ya de mayor.

Luego, durante la pandemia, dentro de las muchas cosas que intenté hacer, fue aprender a programar, y me gustó. Me hice algunas cosillas muy simples y, claro, ejercicios de cursos que uno iba haciendo, que al final eran cosas muy bonitas, pero que, en el fondo, realmente no entendía. De las cosas sencillas que hacía fue crear unos scripts para buscar cosas en mi computadora y calcular unas recetas, porque me empezaba a gustar la panadería también y aproveché para unir las dos. Cosas muy básicas, pero de las que yo estaba orgulloso.

Mientras tanto, con los cursos llegué a hacer una réplica de Instagram con Django, que era muy impresionante, pero, sinceramente, era como armar un LEGO, solo seguía instrucciones sin entender cómo había llegado a eso. Había cosas que involucraban matemáticas que me gustaban e intentaba entender, pero lo dejé ahí. Al final, por motivos de la vida, centré mis esfuerzos en otras cosas, pero logré que las matemáticas no me asustaran y, aunque no las entendiera del todo y me costara muchas veces, algunas cosas en programación me gustaban, pero sin más.

Eso pasaba alrededor de 2022, lo que ahora nos lleva a 2026, cuando, en general, saber cosas de tecnología y ver alguna cosa de forma casual me llevó a querer aprenderlo de forma más seria. Con la llegada de la AI, por ahí de 2023, me encantaba y, a día de hoy, lo hace, y siento que es casi magia muchas veces (que no lo es, hay gente muy, muy capaz detrás de ella).

Y lo empecé a ver como ese instructor que nunca tuve cuando aprendía a programar yo solo en mi cuarto, allá por 2020. Y ahora entramos aquí en el kit de la cuestión porque, como mencionaba en mi post anterior, no creo que programar vaya a desaparecer. De hecho, creo que se ocupará muchísima más gente capacitada, pero eso será un post para otro día.

Retomando mi idea, la AI acelera todo, incluso el aprendizaje, pero, claro, requiere un esfuerzo incluso mayor. Además, es bastante fácil caer en la idea de que uno está realmente construyendo cosas que entiende, porque, para mí, la mejor manera siempre de aprender algo es entenderlo muy bien teóricamente, con ejemplos extraños míos, y luego llevarlo a algo físico que yo pueda aplicar. Y, claro, aunque uno intente pedirle a la AI que no te dé los ejemplos o que no resuelva los ejercicios, muchas veces te los pone y ya uno ve la respuesta, y toca volver a empezar con algún otro ejemplo para que realmente sea un trabajo que uno desarrolló.

Al final, cuando uno hace un trabajo ya serio para otra persona, aunque sea una demo, que la AI escriba el código da igual, no importa, pero uno sí tiene que ser capaz de verlo, entenderlo y saber qué estructura siguió, qué variables tomó, etc.

Y para ello uno tiene que leer y documentarse, entender qué es una arquitectura y cuáles hay y, entendiendo uno sus necesidades, indicárselas a la AI. Me toca muchas veces, cuando he hecho algún proyecto, pedirle que lo haga solo con herramientas que entienda y sepa usar. He hecho páginas solo con HTML, CSS y Vanilla JS, con un backend con Flask o FastAPI, porque son los que he logrado entender a pura fuerza y con explicaciones de AI. Porque también estoy en este punto, tal vez, con más experiencia, me da igual que use X o Y framework de un lenguaje que no entienda bien, porque podré inferir muchas cosas y realmente entenderlo.

O eso asumo yo, la verdad, y espero que sea así. Otra cosa que es complicada es lograr entender e intentar predecir un poco cómo será el futuro, algo que, al menos para mí, no ha sido una habilidad que haya podido desarrollar. Porque los fundamentos están bien y creo que todos podemos estar de acuerdo en que son importantes. Aprender a manejarse en una terminal es importante y uno más o menos podría llegar solo a entender que eso es importante. Pero, si surge una herramienta nueva, como en las últimas semanas con Jev, ¿vale la pena aprenderla ahora o en unos meses dará igual? ¿Saber cómo funciona el nuevo framework de JS o los actuales? A veces, aunque la AI colabore para que uno logre entender algo, existe la sensación de no saber si es algo que podría valer la pena ya o si dentro de un año siquiera estará ahí, y es difícil ignorarlo.

Yo empecé a estudiar Ingeniería de Software este mismo año para poder llenar ese hueco de fundamentos del que tanto he hablado y que, la verdad, en un país como Costa Rica, para según qué trabajos estatales o para irse a otro país, el título se vuelve algo de importancia mayúscula. Pero algo de lo que me he dado cuenta es que la universidad siempre se ha quedado rezagada en una escala importante, pero es que ahora, cuando sale el siguiente modelo de moda, cambia las reglas de una forma abrumadora, y eso pasa cada dos o tres meses.

Ahora, a lo mejor, la universidad debería concentrarse únicamente en los fundamentos. Sin embargo, al ser una estructura tan gigantesca, le cuesta adaptarse y eliminar contenidos que van perdiendo relevancia, así como incorporar otros que empiezan a ser necesarios. Cuando reviso el plan de estudios o veo ciertas cosas en clase, no puedo evitar pensar que algunas de ellas directamente ya no sirven.

Por ejemplo, no sé si saber Bootstrap realmente será una habilidad que la gente seguirá necesitando. Claro, saber CSS siempre es una muy buena idea, pero no sé si dedicarle dos semanas a aprender Bootstrap es lo más óptimo, o si ese tiempo podría aprovecharse mejor en otros contenidos.

Considero que la universidad siempre será importante y que, muchas veces, en países como el mío, es la mejor y más segura forma de adquirir conocimientos en según que contexto socioeconómicos. Sin embargo, precisamente por eso, creo que la universidad como institución debe abrazar el hecho de que la IA ha venido a revolucionar todas y cada una de las profesiones que existen, y que los fundamentos son más importantes que nunca.

Con la salida de cada nuevo modelo de AI que aparece, se va notando que son commodities. La fricción de pasar de un modelo de OpenAI a uno de Anthropic, e incluso a según qué modelo de pesos abiertos, es casi cero, así que enseñar eso y entenderlo será algo clave en el futuro, sin duda alguna.

Entender cómo funciona una computadora, cómo se administra su memoria y cómo funciona su sistema de carpetas es algo que, gracias a la AI, he podido entender mejor. A la hora de usar una plataforma de agentes como Codex o Claude Code, esto me permite indicarle de una forma más certera lo que necesito, sin entender todo lo que se está desarrollando.

Aprender con AI es muy fácil, es tener al mejor profesor, y el más específico para cada caso, disponible las 24 horas. Pero, sin realmente detenerse uno a reflexionar sobre lo aprendido y sin interiorizarlo de la forma correcta, puede ser más bien todo lo contrario, porque algo de lo que me he dado cuenta es que, cuanto más sepa uno de un tema, más ve los posibles fallos que tiene la AI en general a la hora de generar una respuesta.

Es una herramienta maravillosa, me encanta y creo que realmente me ha ayudado a centrarme en lo que es realmente necesario aprender, según lo que he ido necesitando conforme genero mis propios proyectos personales y proyectos que he tenido a nivel profesional. Logro desarrollarlos porque los huecos que no entiendo los llena la AI, pero igual me tomo mi tiempo para poder entenderlos, y eso acelera mi aprendizaje.

Y ya para cerrar, considero que pagar por cursos que explican cómo usar la AI o cómo implementarla no sirve para nada. Creo que lo mejor es pagarse una herramienta de estas la que uno quiera, en el fondo son muy similares, y ponerse a trastear. Si uno tiene una guía, hay recursos completamente gratis disponibles en internet. Al final, todo avanza tan rápido que siempre será mejor trastear por uno mismo e ir aprendiendo cómo implementarla, lo que, además, permite desarrollar una habilidad que será imprescindible en el futuro saber determinar, sin AI, qué es lo realmente importante y qué no.