¿Está muerta la ingeniería de software tradicional? "¿Significa esto que la ingeniería de software tradicional está muerta? Absolutamente no. Los ingenieros de software, incluso aquellos que no están necesariamente ajustando o entrenando modelos de IA, son ahora algunas de las personas más aprovechadas del mundo. Claro, los que están entrenando y ajustando modelos están aún más aprovechados porque están construyendo el conjunto de herramientas que los ingenieros de software están utilizando. Pero los ingenieros de software todavía tienen dos enormes ventajas sobre ti. Primero, piensan en código, así que realmente saben lo que está sucediendo por debajo. Y todas las abstracciones tienen fugas. Así que cuando tienes una computadora programando para ti, cuando tienes a Claude Code o un programa equivalente trabajando para ti, va a cometer errores. Va a tener errores. Va a tener una arquitectura subóptima. Así que no va a estar del todo bien. Y alguien que entiende lo que está sucediendo por debajo podrá tapar las fugas a medida que ocurren. Así que si quieres construir una aplicación bien arquitectada, si quieres poder especificar incluso una aplicación bien arquitectada, si quieres que funcione a alto rendimiento, si quieres que dé lo mejor de sí, si quieres detectar los errores temprano, entonces querrás tener un trasfondo en ingeniería de software. El ingeniero de software tradicional podrá usar estas herramientas mucho mejor. Y todavía hay muchos tipos de problemas en la ingeniería de software que están fuera del alcance de estos programas de IA hoy en día. La forma más fácil de pensar en esos problemas es aquellos que están fuera de su distribución de datos. Por ejemplo, si necesitan hacer un ordenamiento binario o invertir una lista enlazada, han visto innumerables ejemplos de eso, así que son extremadamente buenos en ello. Pero cuando comienzas a salir de su dominio, donde tienes que escribir código de muy alto rendimiento, cuando estás trabajando en arquitecturas que son novedosas o completamente nuevas, cuando realmente estás creando cosas nuevas o resolviendo problemas nuevos, entonces todavía necesitas entrar y codificarlo a mano. Al menos hasta que haya tantos de esos ejemplos que se puedan entrenar nuevos modelos sobre ellos, o hasta que estos modelos puedan razonar de manera suficiente en niveles de abstracción aún más altos y resolverlo por su cuenta... Y recuerda: no hay demanda por lo promedio. La aplicación promedio, nadie la quiere, al menos mientras no esté llenando algún nicho que esté ocupado por una aplicación superior. La aplicación que sea mejor ganará esencialmente el cien por ciento del mercado. Tal vez haya un pequeño porcentaje que se desvíe hacia la segunda mejor aplicación porque hace alguna pequeña característica mejor que la aplicación principal, o es más barata, o algo por el estilo. Pero, en términos generales, la gente solo quiere lo mejor de cualquier cosa. Así que la mala noticia es que no tiene sentido ser el número dos o el número tres, como en la famosa escena de Glengarry Glen Ross donde Alec Baldwin dice: "El primer lugar obtiene un Cadillac Eldorado, el segundo lugar obtiene un juego de cuchillos de carne, y el tercer lugar estás despedido." Eso es absolutamente cierto en estos mercados donde el ganador se lleva todo. Esa es la mala noticia: tienes que ser el mejor en algo si quieres ganar. Sin embargo, el conjunto de cosas en las que puedes ser el mejor es infinito. Siempre puedes encontrar algún nicho que sea perfecto para ti, y puedes ser el mejor en eso. Esto regresa a un viejo tweet mío donde dije: "Conviértete en el mejor del mundo en lo que haces. Sigue redefiniendo lo que haces hasta que esto sea cierto." Y creo que eso sigue aplicando en esta era de la IA."