Raspberry Pi defiende a los programadores ante la amenaza de la IA: "Deberían sufrir como nosotros"

Desde hace meses, no se habla de otra cosa: la inteligencia artificial está poniendo patas arriba, tanto para bien como para mal, el mundo de la programación. Basta con escribirle a ChatGPT o a Copilot lo que quieres, y estos chatbots te devuelven el código listo para copiar y pegar. 

La promesa suena tentadora, sobre todo para quienes nunca se han atrevido a programar. Pero, ¿de verdad es buena idea dejarlo todo en manos de la IA? Raspberry Pi, la marca que puso la informática al alcance de todos con sus miniordenadores, lo tiene claro: "Los niños (y los adultos) siguen necesitando aprender a programar, aunque la IA escriba código por ti".

En un documento titulado Por qué los niños aún deben aprender a programar en la era de la IA, Raspberry Pi lanza un mensaje directo: confiar ciegamente en el vibe coding —el método de pedirle a la IA que haga todo el trabajo— puede ser una trampa. 

En pocas palabras, afirman que sí, la IA puede generar código, pero el mundo sigue necesitando programadores humanos que piensen de forma crítica, resuelvan problemas y tomen decisiones con ética.

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"Los grandes modelos de lenguaje que sustentan estas herramientas son sistemas probabilísticos diseñados para proporcionar resultados estadísticamente aceptables y, como cualquier ingeniero de software experto le dirá, simplemente escribir más código más rápido no es necesariamente algo positivo", comentan.

La compañía recuerda que en los años 80 y 90, aprender a programar era casi un rito de paso. Los ingenieros más veteranos decían que solo entendiendo el lenguaje de una máquina se podía comprender de verdad cómo funcionaba un ordenador. 

Ahora, el debate tiene tintes similares y la gran pregunta es si vale la pena aprender a programar si la IA lo hace por ti. Para Raspberry Pi, la respuesta es un sí rotundo, y más necesario que nunca.

El quid de toda esta cuestión, dicen, está en el pensamiento computacional. Programar no es solo conseguir que algo funcione, sino entender el porqué y el cómo. Es traducir problemas reales en instrucciones lógicas que una máquina pueda entender. Y eso, por mucho que avance la IA, solo se aprende programando de verdad, equivocándose y corrigiendo.

"Necesitamos desafiar la falsa narrativa de que la IA está eliminando la necesidad de que los niños aprendan a programar y redoblar nuestros esfuerzos para garantizar que todos los jóvenes estén preparados para aprovechar las oportunidades en un mundo donde la IA es omnipresente", finalizan.

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Si bien todas estas herramientas son realmente top y ya se ha demostrado que ahorran horas de tiempo, la realidad ya ves que es un poco más complicada, y uno de los pesos pesados de Microsoft, Mark Russinovich, lo deja claro: "La IA todavía no está lista para reemplazar a los programadores en proyectos complejos".

En concreto, explicó que, aunque estas herramientas son muy útiles para cosas sencillas, cuando el proyecto se complica y hay que coordinar cientos de archivos y módulos, la IA se pierde. "Los sistemas actuales no entienden bien cómo se relacionan las diferentes partes del código, y eso genera errores que solo un humano puede detectar y corregir", comenta.

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Todo esto significa que, por mucho que la IA avance, el trabajo del programador no va a desaparecer, al menos no en el corto y medio plazo. "La IA será una ayuda, un copiloto, pero el piloto seguirá siendo el humano", insiste Russinovich. 

Y eso es justo lo que Microsoft quiere con su GitHub Copilot: que la IA ayude a escribir código, pero que el programador mantenga el control, tome las decisiones difíciles y supervise todo.

Como ya se ha mencionado en otras ocasiones, programar no es solo escribir líneas de código que funcionen; es entender el contexto, anticipar problemas, negociar requisitos, tomar decisiones de arquitectura y, sobre todo, depurar y mantener sistemas vivos y que cambian casi cada mes. 

Además, este de nuevo pone sobre la mesa los grandes problemas de fiabilidad de esta tecnología. "La IA es muy poco fiable. A veces da respuestas incorrectas o inventa datos. Por eso, es muy necesario controlar lo que entra en el modelo y verificar lo que sale", explica.

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