La adopción desigual de la inteligencia artificial en el trabajo de programación puede explicarse, según el autor, mediante una analogía con dos estilos de escritura de ficción: los «plotters», que planifican antes de escribir, y los «pantsers», que avanzan descubriendo la historia sobre la marcha. Trasladado al software, «plotting» equivale a pensar y diseñar la solución antes de codificar; «pantsing» a tratar el código como el artefacto principal desde el que se construye la comprensión del problema.
Para quienes programan así, delegar todo en una IA no elimina una tarea mecánica, sino que les quita el medio con el que entienden el dominio. El artículo distingue además «delegados» (IA con autonomía para ejecutar ediciones a partir de un objetivo) y «asistentes» (IA colaborativa tipo autocompletado, revisión o búsqueda). Los primeros encajan con un estilo planificador; los segundos, con uno exploratorio.
La utilidad de cada modo depende del contexto. En sistemas heredados, con millones de líneas y autoría dispersa, el programador nuevo sólo puede aprender leyendo código, así que trabaja en modo pantsing hasta entender los flujos; ahí la IA útil es la que asiste, no la que delega. En proyectos «greenfield», sin restricciones internas, delegar es menos arriesgado y la velocidad prima.
La conclusión operativa es doble: la IA no aporta la misma eficiencia a todos los equipos ni a todas las fases; y elegir entre delegar o asistir debería hacerse según la madurez del código y el nivel de comprensión del que escribe.