El desarrollador Ankur Sethi propone en su cuaderno de laboratorio una solución artesanal para preservar la comprensión del propio código en la era de los asistentes de programación con IA: pedirle al modelo que genere el código en el chat y transcribirlo manualmente, línea por línea, en el editor.
Según explica, dejar que la IA escriba funciones completas produce una sensación de insatisfacción y desorientación, además de acumular una deuda cognitiva considerable. Revisarlo todo tampoco le resulta agradable: leer cientos de líneas de código excesivamente defensivo, mal comentado y con errores sutiles no es divertido, y en proyectos personales la diversión es lo prioritario.
Su método, que califica de «burdamente ineficiente y quizá ligeramente cómico», consiste en escribir uno mismo cada línea generada, detenerse a consultar documentación cuando algo no se entiende y pedirle al LLM que aclare conceptos. Así construye un mapa mental del código, detecta alucinaciones con más facilidad, refactoriza sobre la marcha y conoce la ubicación exacta de cada funcionalidad. El resultado: pierde velocidad frente a quienes ceden todo el control a la máquina —afirma ser unas 2 veces más rápido en lugar de 10— pero gana comprensión profunda.
Sethi equipara esta práctica con el consejo clásico de no copiar y pegar código al aprender a programar: teclear los ejemplos ayuda a interiorizarlos. Advierte, además, de que la industria del software está contrayendo una deuda cognitiva enorme que habrá que pagar pronto, cuando se pierda la comprensión de cómo funciona la infraestructura digital, y considera malpractice profesional publicar software que uno no entiende por completo.