La IA y los estudiantes
Soy senior y hago 100% vibe coding. Si eres estudiante o junior, no me copies todavía. Siete puntos breves sobre por qué, y por dónde empezar.
Yo, senior, con años de experiencia, voy a hacer 100% vibe coding. Tú, estudiante, junior, DEBES escribir lo máximo posible a mano, dejar que la IA haga las tareas más rutinarias en paralelo, y DEBES revisarlo todo manualmente. Necesitas decenas de miles de horas de práctica deliberada y estudio para convertirte en alguien que después sepa qué pedirle a la IA que haga por ti. No antes.
Eu, sênior, anos de experiência, vou fazer 100% vibe codar. você, estudante, júnior, DEVE escrever o máximo possível na mão, deixar a IA fazer tarefas mais mundanas, em paralelo, e você DEVE revisar tudo manualmente. Você precisa de dezenas de milhares de horas de prática deliberada, estudo, pra se tornar alguém que, depois, vai saber o que mandar a IA fazer por você, não antes.
La IA multiplica lo que traes
La misma herramienta le da a un senior más trabajo bueno, más rápido, y a un principiante le da más de lo que ya tiene, errores incluidos.
- La IA es tu espejo. Si eres incompetente, produce cosas malas más rápido. Si eres competente, produce cosas buenas más rápido.
- Quien entiende sistemas operativos, bases de datos, redes, estructuras de datos y compiladores usa los agentes como un exoesqueleto. Quien no, los usa como muleta. Un exoesqueleto amplifica la fuerza; una muleta solo esconde la debilidad.
- El informe DORA 2025 de Google encontró lo mismo en equipos: "la IA no arregla un equipo; amplifica lo que ya está ahí".
- Y alguien tiene que revisar lo que sale. En la prueba de Veracode de 2025 con más de 100 modelos, el 45% de las muestras de código falló los tests de seguridad e introdujo vulnerabilidades del OWASP Top 10.
Este atajo ya lo vimos
Antes de la IA, la promesa era un bootcamp: dos meses y ganarías un sueldo de Google. Terminó en cierres y despidos.
- Los egresados de bootcamps se multiplicaron por unas ocho veces entre 2013 y 2018. Lambda School anunciaba tasas de colocación "de hasta el 86 por ciento"; la Consumer Financial Protection Bureau encontró que sus números internos estaban más cerca del 50%, a veces tan bajos como el 30%.
- Luego se acabó el dinero barato. Cerraron bootcamps en 2023 y 2024, 2U anunció a fines de 2024 que dejaba el negocio, y la industria tecnológica recortó más de 150.000 empleos solo ese año.
- Empecé Akitando en 2018 justamente para esto: preparar programadores de verdad para sobrevivir al estallido de la burbuja. En 2022 le decía a la gente que cancelara los cursos y dejara de creerles a los influencers.
- Ahora la misma promesa vuelve con otra cara: no necesitas aprender a programar, la IA lo hace por ti. Nadie se vuelve ingeniero en un bootcamp de un mes, y nadie se vuelve ingeniero escribiendo prompts.
Aprender en piloto automático no se fija
Los estudios hasta ahora apuntan en la misma dirección: cuando la IA piensa por ti, no aprendes.
- 17 pts
- menos puntos en el quiz para ingenieros mayormente junior que aprendieron una librería nueva con IA
- 17%
- peores notas de examen para estudiantes que practicaron con GPT-4 sin más, una vez que se lo quitaron
- 19%
- más lentos: desarrolladores experimentados con IA, que igual creían ser más rápidos
- El propio estudio de Anthropic, enero de 2026: ingenieros mayormente junior que aprendían una librería nueva (Trio) con IA sacaron 50% en el quiz, contra 67% de quienes programaron a mano, sin un ahorro de tiempo significativo. Quienes usaron la IA para que les explicara conceptos conservaron la mayor parte del aprendizaje; quienes le delegaron el código quedaron entre las notas más bajas.
- En un estudio de PNAS con unos 1.000 estudiantes de secundaria, GPT-4 sin más subió las notas de práctica un 48% y luego bajó las de examen un 17% cuando se lo quitaron. Un tutor hecho para obligarlos a pensar evitó en gran parte esa pérdida.
- El ensayo de METR de 2025: desarrolladores open source experimentados tardaron un 19% más con IA y, después, seguían creyendo que los había hecho un 20% más rápidos.
- Un preprint del MIT, aún no revisado por pares, encontró que quienes escribieron ensayos con ChatGPT tenían dificultades para citar su propio trabajo.
Los empleos que quedan son para quien sabe juzgar el resultado
Las empresas siguen contratando a gente que sabe revisar y decidir. Contratan muchos menos principiantes para teclear.
- 65%
- menos contratación de recién graduados en las grandes tecnológicas que en 2019
- 4.5%%
- de las ofertas de desarrollo de software son de nivel inicial (1.er trimestre de 2026)
- 19%
- menos jóvenes de 22 a 25 años de lo esperado en los empleos más expuestos a la IA
- SignalFire, 2026: la contratación de recién graduados cayó cerca de un 65% en las grandes tecnológicas y un 76% en startups en etapa temprana frente a 2019, mientras que la contratación de ingenieros en las grandes tecnológicas bajó solo un 11%.
- Indeed: los puestos de nivel inicial eran el 4,5% de las ofertas de desarrollo de software a comienzos de 2026. Los puestos senior eran el 69%.
- El estudio "Canaries" de Stanford: el empleo de jóvenes de 22 a 25 años en los trabajos más expuestos a la IA, desarrolladores de software incluidos, está un 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de los trabajos menos expuestos, sobre todo por menos contrataciones. Los autores tienen cuidado de llamarlo descriptivo más que causal.
- Los recién graduados en ciencias de la computación tienen una de las tasas de desempleo más altas de todas las carreras (7,0%), pero una de las tasas de subempleo más bajas (19%, contra 39% en general): cuando los contratan, suele ser en un trabajo que requiere el título. El camino típico de entrada sigue siendo una licenciatura.
La IA no adivina lo que necesitas
Hace lo que le pides y no hace lo que no le pediste. Saber qué pedir es el trabajo.
- Un agente de programación necesita que le expliques el objetivo, el contexto, las restricciones, las prioridades, lo que no se puede romper, qué caminos son aceptables y cómo se mide el éxito. Muchos programadores nunca aprendieron a decir eso.
- Mi forma de hablarle a un agente tiene cuatro partes: qué quiero, cómo, qué no quiero y cómo lo comprobamos. No puedes llenarlas sin conocer el dominio.
- Incluso para una app diminuta, todo lo hecho con vibe coding que va a producción tiene que revisarlo un programador experimentado. Eso no es opcional.
Lo que de verdad costó "lo hizo la IA"
ai-memory, mi sistema de memoria open source para agentes de programación, está escrito mayormente por IA. Todo lo que lo mantiene correcto salió de mi revisión y mi dirección, semana tras semana.
- 4743
- palabras de reglas para los agentes en AGENTS.md
- 16
- invariantes que nunca se pueden romper
- 22
- límites de seguridad aplicados, cada uno ligado a una guarda y a tests adversariales
- 3,000++
- tests unitarios
- 600++
- tests de integración
Contado en el repositorio el 27 de septiembre de 2026.
- Unas 65 directivas explícitas, 28 notas de memoria curadas que existen por errores concretos, y más de 60 documentos con investigación, post-mortems y decisiones de arquitectura.
- Nada de eso apareció el primer día. Son semanas viendo a la IA hacer el grueso del trabajo cada día y refinándolo, y el refinamiento depende de la experiencia.
- Cada capa marca un lugar donde la IA sola no acertó y yo tuve que saber cómo arreglarlo.
Nada de esto es automático, hecho por la IA. Todo esto es donde la IA sola no lo consigue y yo necesito saber cómo ajustar. Ningún amateur puede hacer esto.
Nada disso é automático, feito pela IA. Tudo isso é onde a IA sozinha não consegue fazer e eu preciso saber com ajustar. Nenhum amador consegue fazer isso.
Si eres estudiante o junior
Usa la IA como un senior usa a un pasante: para las tareas rutinarias. El aprendizaje tiene que pasar por tus propias manos.
- Escribe a mano todo lo que puedas. Rómpelo, depúralo, arréglalo. Atascarse es parte del proceso: los investigadores de Anthropic escriben que el esfuerzo cognitivo, "incluso atascarse dolorosamente", probablemente es importante para dominar algo.
- Deja que la IA se encargue de las tareas rutinarias en paralelo, y pídele que te explique conceptos, no que escriba el código del que se supone que debes aprender.
- Revisa todo lo que produce, línea por línea. Si no puedes explicar un cambio, no estás listo para aceptarlo.
- Cuenta las horas. De cero a un primer empleo como junior son al menos unas 1.400 horas de estudio y práctica; en mi opinión, dominar el oficio lleva decenas de miles. Los mejores violinistas de Ericsson tenían más de 10.000 a los 20 años, e investigaciones posteriores muestran que la práctica no lo explica todo, pero nada la reemplaza.
- Un senior es alguien que ya fue junior en cada tema que domina.
El archivo de Akitando
Hice el canal entre 2018 y 2024 para enseñar los fundamentos que siguen valiendo cuando cambia la herramienta de moda: 146 videos, más de 96 horas. Con los agentes rondando, ese archivo importa más que nunca. Los videos y las transcripciones están en portugués; los subtítulos traducidos automáticamente de YouTube ayudan.
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Las conclusiones
- 1
La IA multiplica lo que ya sabes. Con poco que multiplicar, obtienes muy poco.
- 2
Los atajos vendidos como carreras ya tuvieron un desplome. El nuevo es la misma promesa.
- 3
Aprender en piloto automático no se fija. Los estudios hasta ahora coinciden.
- 4
Los empleos que quedan son para quien sabe juzgar el resultado, y la contratación de nivel inicial se achica.
- 5
La IA no adivina tu objetivo, tus límites ni tus trade-offs. Conocerlos es el trabajo.
- 6
Escribe a mano, deja las tareas rutinarias a la IA, revísalo todo y pon las horas.
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