En una publicación reciente en redes sociales, un usuario celebraba haber utilizado GPT-4 para programar cinco microservicios para un nuevo producto en solo tres horas y por un coste de 0,11 dólares. En comparación, un desarrollador humano —descrito como “muy bueno”— le había ofrecido el mismo trabajo por 5.000 euros y dos semanas de plazo. La reacción inicial de muchos fue de asombro y entusiasmo: ¿es este el fin del desarrollo tradicional?

Sin embargo, la respuesta crítica no tardó en llegar. Acompañando la publicación, otro profesional compartió una lista demoledora de más de 30 preguntas técnicas que rara vez se plantean en este tipo de comparaciones. Cuestiones que revelan una verdad incómoda: el código no es solo funcionalidad, también es seguridad, contexto, mantenimiento y responsabilidad.

¿Cuánto cuesta realmente el «código gratis»?

En el mundo real, escribir código que «funciona» no es suficiente. Es solo el principio. Un microservicio, por mínimo que sea, debe pasar por una batería de comprobaciones si quiere estar a la altura de un entorno de producción serio:

• ¿Valida correctamente las entradas? ¿O puede bloquear el servidor con una petición mal formada?
• ¿Cumple las normativas de privacidad como el RGPD?
• ¿Tiene logs útiles y configuraciones de alertas? ¿Se puede monitorizar y depurar si algo falla?
• ¿Está protegido contra inyecciones (SQL, comandos, etc.)?
• ¿Qué impacto tendría si ese microservicio falla un día entero?
• ¿Quién va a mantenerlo dentro de seis meses? ¿Tiene documentación? ¿Está versionado?

Estas preguntas no son retóricas. Son las que separan el “código de laboratorio” de una solución profesional que puede escalar, mantenerse y sobrevivir al paso del tiempo.

GPT-4 es una herramienta, no un sustituto

La IA generativa puede escribir código útil, incluso excelente, en manos expertas. Pero ese resultado no es gratis: requiere comprensión, validación, pruebas, integración y seguimiento. El coste no está solo en el tiempo de escritura, sino en todo lo que viene después: la garantía de calidad, la seguridad, la mantenibilidad, el cumplimiento legal y la sostenibilidad técnica.

Pensar que GPT-4 puede reemplazar completamente a un desarrollador es tan ingenuo como suponer que una calculadora sustituye a un ingeniero.

La deuda técnica: el precio oculto del atajo

Adoptar soluciones generadas por IA sin supervisión puede parecer un ahorro a corto plazo, pero abre la puerta a deuda técnica, fallos de seguridad y una dependencia peligrosa de código no comprendido. En producción, el código no explicado es un riesgo latente. ¿Qué pasa si falla y nadie sabe cómo arreglarlo?

Este tipo de situaciones no son hipótesis remotas: ocurren cada día en empresas que han priorizado la velocidad frente a la fiabilidad.

Conclusión: automatizar, sí; abdicar, no

Automatizar parte del trabajo con IA es una oportunidad extraordinaria, pero no puede convertirse en una excusa para renunciar a los principios básicos del desarrollo profesional. Un desarrollador que usa GPT-4 para acelerar tareas repetitivas y centrarse en decisiones de alto nivel está siendo eficiente. Quien copia y pega sin entender lo que hace, está jugando con fuego.

La Inteligencia Artificial no viene a sustituir al profesional, sino a potenciarlo. Pero como toda herramienta poderosa, requiere criterio, responsabilidad y conocimiento técnico para no volverse en contra.

Referencias: LinkedIN