El autor del blog 'Human in the Loop' ha publicado una entrada de seguimiento para responder a los comentarios de su artículo viral 'Los LLM están erosionando mi carrera de ingeniería de software y no sé qué hacer', que cosechó millones de lecturas y un debate intenso en Hacker News y Reddit.
En su réplica, el ingeniero aclara que los LLM no automatizan todo: la normativa fiscal local sigue en manos del departamento legal. Sin embargo, admite que buena parte del conocimiento de dominio que él dominaba tras años de experiencia se resuelve hoy con un único prompt a ChatGPT Pro o Extended Thinking. Para esquivar las carencias de los modelos en detalles técnicos como las máquinas de estado o la contabilidad, recurre a tácticas concretas: redactar documentos de diseño deliberadamente genéricos, dividir las primeras tareas en tarjetas más pequeñas y añadir tickets de pruebas E2E que le dan margen para detectar errores antes del despliegue.
Se reconoce como un 'ingeniero nativo en IA': usa distintos modelos para revisiones de código adversariales, mantiene un repertorio de prompts y contribuye al tooling agentico de su empresa. Su verdadera preocupación, no obstante, es el futuro. Si los modelos y sus harnesses mantienen el ritmo de mejora actual, la profesión se comoditizará. Rechaza el argumento de la paradoja de Jevons —que la eficiencia genera más demanda— y cita el copywriting y la escritura UX como profesiones que los LLM ya redujeron a una élite del 1%, con el resto compitiendo por empleos precarios porque la demanda es finita.
Cierra rechazando las comparaciones con olas previas (programación orientada a objetos, metaverso, NFT): ninguna volvió promptable el conocimiento de dominio, y ninguna mostró la mejora acumulativa que los laboratorios ya extienden a finanzas, biología, derecho y marketing. Pide no descartar el momento por malas analogías históricas, como se descartó en su día el Covid-19 por los brotes previos de gripe porcina o ébola.