En una conferencia reciente en la Universidad de Stanford, el investigador Andrew Ng advirtió que la ingeniería de prompts tiene los días contados: en su estimación, será reemplazada en seis meses por arquitecturas basadas en grafos de ejecución. Ng, una de las figuras más reconocidas del aprendizaje profundo, sostiene que los prompts aislados se quedan cortos en tareas de varios pasos y que el futuro pasa por sistemas donde los modelos escriben código, leen la salida del terminal y corrigen errores de forma autónoma, sin instrucciones redactadas a mano.
Durante la charla, Ng explicó que los agentes ya no dependen de largas plantillas de instrucciones, sino de bucles donde el estado se transmite entre nodos y los propios modelos verifican su progreso con controles programáticos. El bloque central de la exposición es una guía de arquitectura de sistemas más que una clase teórica: cómo pasar de consultas únicas a programas multiagente confiables, estables en producción.
Más allá del tooling, Ng dedicó una parte relevante de su intervención a un cambio de prioridades en los equipos de software. La programación asistida por IA ha acelerado la escritura de código hasta reducir a la mitad la ratio habitual entre ingenieros y product managers en Silicon Valley. Algunos equipos con los que trabaja manejan ya una proporción de un PM por cada ingeniero, e incluso propone fusionar ambos roles: el ingeniero que además habla con usuarios, recoge feedback y decide qué construir. Ng cerró la sesión con un consejo reiterado: dada la velocidad actual, la mejor forma de aprender es construir cosas y compartirlas con la comunidad.