Simon Højberg, ingeniero frontend, ha publicado en su blog un texto que es algo más que una crítica al uso de la IA en el desarrollo de software: no se queja porque la IA «venga a quitarnos el trabajo», sino porque —según él— está borrando la misma identidad cultural del programador.
La programación, dice, siempre fue un acto de precisión, artesanía y pensamiento lógico. Hoy, con las herramientas de inteligencia artificial generativa, está mutando en algo completamente contrario a esa idea: en el llamado vibe-coding (recordemos que una posible traducción literal podría ser ‘programar por sensaciones’).
De artesanos a ‘operadores’
Durante décadas, los programadores se definieron como artesanos del pensamiento formal. Su tarea no era solo construir software, sino comprender profundamente los sistemas: cómo funcionan, cómo fallan y cómo se transforman.
En su ensayo, Højberg recuerda sus días programando frente a Vim, su editor de texto. Ahí, dice, encontraba el placer de la creación pura: resolver un rompecabezas lógico con las manos y la mente sincronizadas. Pero ese mundo —según él— se está evaporando:
«Hoy nos piden escribir especificaciones en Markdown en lugar de código. Ya no exploramos los rincones del sistema ni resolvemos acertijos […] Ahora operamos una nube de agentes que piensan por nosotros».
El vibe-coding reemplaza el oficio por una especie de dirección de orquesta, donde el programador dicta órdenes en lenguaje natural y la IA ejecuta. El problema, dice Højberg, es que eso desconecta al ser humano de su propia herramienta. Ya no somos creadores, sino supervisores: y lo peor es que nos estamos acostumbrando a no entender lo que producimos.
El retorno al caos
Para Højberg, el corazón del problema no es la IA en sí, sino el lenguaje con el que programamos cuando la usamos: el lenguaje natural. El nuestro, vaya.
«Los LLMs (modelos de lenguaje) son imprecisos por naturaleza. Tanto en sus propiedades como en la manera en que los instruimos: con lenguajes naturales que se pueden malinterpretar».
«Es curioso que hayamos elegido este enfoque para la computación, considerando cuánto nos incomoda a los programadores el no determinismo. Preferimos la previsibilidad [pero] el código generado por LLMs representa lo opuesto a eso: un caos inconsistente».
Durante más de 70 años, la computación evolucionó buscando la precisión. Los lenguajes de programación formales —desde el ensamblador hasta Python— fueron específicamente diseñados para eliminar la ambigüedad, y el ordenador debía hacer exactamente lo que el humano ordenara. Esa era, de hecho, la belleza del código: la posibilidad de dominar el caos del lenguaje humano mediante estructuras lógicas, reglas y tipos de datos claros.
Con la IA, afirma Højberg, esa claridad se desvanece. El código generado por un modelo de lenguaje puede cambiar con cada intento, aunque el ‘prompt’ sea el mismo… todo ello porque es probabilístico, no determinista. Y lo peor: puede parecer correcto, compilar incluso, y aun así estar profundamente roto.
Dijkstra tenía razón
Ojo, que Højberg no está solo en su cruzada. De hecho, para justificar su posición, cita a uno de los grandes filósofos de la computación: Edsger W. Dijkstra, pionero de la ingeniería de software y defensor acérrimo del rigor formal.
En 1979, Dijkstra escribió un breve (y ahora visionario) texto titulado “On the foolishness of natural language programming” («Sobre la tontería de programar con lenguaje natural»). Allí advertía:
«Debemos desafiar la idea de que los lenguajes naturales simplifican el trabajo. […] La virtud de los textos formales es que su manipulación, para ser legítima, debe cumplir solo unas pocas reglas simples. Son, cuando lo piensas, una herramienta asombrosamente efectiva para excluir todo tipo de sinsentidos que, al usar nuestras lenguas nativas, resulta casi imposible evitar».
Casi medio siglo después, Højberg rescata esa advertencia y la aplica a los sistemas de inteligencia artificial actuales. Su mensaje es claro: volver al lenguaje natural es un retroceso intelectual.
Donde antes buscábamos precisión, ahora aceptamos probabilidad. Donde antes cultivábamos el pensamiento lógico, ahora confiamos en un modelo estadístico que ‘adivina’ lo que queremos decir.
La pérdida del rigor mental
Programar no es solo dar instrucciones a un ordenador: es una forma de pensar. Cuando un programador traduce su idea a código, está forzando su mente a formalizar, depurar y estructurar su razonamiento. Es ese proceso lo que genera comprensión… algo que con la IA se pierde, y el pensamiento formal se sustituye por el consumo pasivo.
«Hay algo en el código generado por IA que hace que mis ojos se nublen. Lo leo sin atención, abrumado y aburrido. Acepto errores invisibles, siempre que el programa compile».
El programador ya no necesita construir una ‘teoría’ interna del sistema, como decía el informático danés Peter Naur en su célebre texto ‘Programming as Theory Building’: Naur sostenía que lo más importante del proceso de programar no es el software resultante, sino el entendimiento que el programador desarrolla al hacerlo, sin esa comprensión, mantener y extender un sistema se vuelve imposible.
El vibe-coding destruye precisamente eso, el contacto directo con la complejidad: la IA oculta el proceso y ofrece resultados opacos… y, así, el código ‘funciona’ —hasta que deja de hacerlo—, y nadie sabe muy bien por qué.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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La noticia
«Usar lenguaje natural no simplifica el trabajo». En 1979, esta leyenda de la programación ya vio venir los riesgos del ‘vibe coding’
fue publicada originalmente en
Genbeta
por
Marcos Merino
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