Este ensayo reflexiona desde la experiencia directa de un equipo de desarrolladores sobre el desgaste que provoca la programación asistida por grandes modelos de lenguaje. El texto parte de una paradoja: las herramientas basadas en LLMs son genuinamente útiles y, al mismo tiempo, profundamente desestabilizantes para quienes programan con ellas a diario.
El núcleo del argumento es un fenómeno que la pieza bautiza como "fatiga de supervisión": dedicar jornadas casi enteras a redactar planes muy detallados que un modelo ejecuta con errores de coherencia, no de capacidad. Los modelos generan código plausible, pero mantener la intención original a lo largo de un cambio complejo sigue recayendo en la persona. A eso se suma la pérdida de las pequeñas recompensas que daba escribir código a mano —entender una lógica difícil, ver cómo compila— sustituidas por la carga cognitiva de revisar, redirigir y corregir.
La pieza también aborda otros efectos: la intensificación del trabajo documentada por un estudio reciente de Berkeley Haas citado vía Simon Willison, el aumento de tareas en paralelo que el cerebro no puede sostener, el aislamiento frente a la pantalla y la comparación con la irrupción del diseño responsive como punto de inflexión profesional. La conclusión es operativa: tratar la disfunción del bucle de recompensa como un problema de ingeniería y no como un fracaso personal, y recordar que sigue siendo válido escribir código a mano cuando la situación lo pide. El texto está escrito por una persona del equipo de Pydantic y recoge testimonios de colegas como Douwe y Marcelo. Como reflexión atemporal sobre prácticas de trabajo con IA, funciona mejor como contenido explicativo que como noticia de actualidad.