Escribir para personas, no para máquinas

La proliferación de textos técnicos generados automáticamente por modelos de lenguaje está dificultando la lectura humana del software. La ingeniera Vicki Boykis sostiene que descripciones de pull requests, notas de mantenimiento y documentación se han vuelto cada vez más largas y cargadas de jerga, hasta el punto de que navegar por una base de código se ha convertido en un ejercicio inútil. Boykis explica términos básicos —tokens, flujos agentic, sandboxes, post-entrenamiento o RLHF— para recordar que buena parte del vocabulario habitual en IA responde a conceptos sencillos disfrazados de complejidad. La autora distingue entre la jerga útil, que sirve como atajo entre especialistas, y la jerga dañina, que aparece combinada con explicaciones extensas producidas por máquinas y dirigidas a audiencias con niveles de comprensión dispar. Pone como ejemplo la diferencia entre «actualizamos dependencias» y una larga oración sobre «actualizaciones programadas en el grafo de dependencias, incluidas las transitivas». Boykis argumenta que quien escribe tampoco leyó lo que generó: los modelos producen adjetivos y adverbios entrenados para completar frases, no para ser comprendidos. Concluye que conviene esforzarse por ser simple y, si no se logra, quizá se deba a que el problema aún no se entiende lo suficiente. «Deberíamos estar un poco más cansados que el modelo», resume, en defensa de una comunicación técnica más humana y concisa.