E067_La_tercera_edad_de_oro_del_software
Ep. 67

E067_La_tercera_edad_de_oro_del_software

Episode description

Episodio de BIMPRAXIS: La Crisis Existencial de la Programación

La inteligencia artificial está revolucionando la programación, pero ¿significa el fin de la profesión? En este episodio, exploramos la historia de la informática y la ingeniería de software para entender el impacto de la IA en el sector. Con la perspectiva de Grady Butch, co-creador del lenguaje unificado de modelado (UML), analizamos cómo la tecnología ha evolucionado y cómo los ingenieros de software pueden adaptarse a los cambios. La clave está en entender que la ingeniería de software es más que escribir código, y que la IA puede ser una herramienta poderosa para liberar el talento humano y resolver problemas complejos.

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Buenas, esto es BIMPRAXIS, el podcast donde el

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BIM se encuentra con la inteligencia artificial.

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Exploramos la ciencia, la tecnología y el futuro

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desde el enfoque de la arquitectura, ingeniería y

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construcción.

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¡Empezamos!

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Muy buenas.

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Bienvenidas, bienvenidos a un nuevo episodio de BIMPRAXIS.

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Hoy os traemos la crisis existencial de la

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programación.

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Y si la inteligencia artificial va a dejarnos

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a todos en el paro en cuestión de

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meses.

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Hola, ¿qué tal?

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Y, a ver, es un titular fuerte, pero

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es que la ansiedad ahora mismo es real,

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o sea, se palpa en el ambiente.

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Totalmente.

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Imaginemos la situación de alguien que lleva cinco

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o seis años dejándose los codos estudiando a

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fondo ingeniería de software, algoritmos, estructuras de datos,

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patrones de diseño, todo eso.

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Sí, sí, una paliza de estudio.

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Exacto.

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Y de repente una mañana abre su ordenador,

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escribe un párrafo en inglés normal y corriente

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en plan conversacional y en tres segundos la

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inteligencia artificial le escupe una arquitectura perfecta.

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Algo que a esa persona le habría costado

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semanas enteras.

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Claro, y te quedas a cuadros.

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Es un vértigo completamente comprensible, ¿sabes?

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Porque tendemos a imaginar el progreso tecnológico como

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una escalera mecánica.

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En plan, sube de manera constante, predecible… Pero

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no es así.

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¿Qué va?

1:44

¿Qué va?

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El desarrollo de software avanza a sacudidas.

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Da unos saltos bruscos que dejan a muchísima

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gente descolocada.

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Quienes ven hoy a la máquina programar a

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esa velocidad, pues sienten que el suelo desaparece

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bajo sus pies.

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Y para abordar este miedo, que té la

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marinera, hoy tenemos un material de origen excepcional

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para nuestro análisis a fondo.

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Vamos a desgranar una entrevista reciente del canal

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de Pragmatic Engineer a Grady Butch.

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¿Palabras mayores?

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Para poner en contexto a quienes nos escuchan,

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estamos hablando de una auténtica leyenda viva de

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la informática, co-creador del lenguaje unificado de modelado,

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el famoso UML, y alguien que, literal, ha

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estado en la sala de máquinas de cada

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revolución tecnológica desde los años 70.

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No es un teórico, ¿eh?

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No, no.

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Es alguien que ha construido los cimientos sobre

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los que todos operamos hoy en día.

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Y su tesis central en esta entrevista es

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brutal para rebajar los humos y la ansiedad

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actual.

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A ver, cuenta, cuenta.

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Pues él utiliza la historia de la informática

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para demostrar que no estamos asistiendo al funeral

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de la programación.

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Que va, con datos históricos en la mano,

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argumenta que estamos cruzando el umbral hacia lo

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que él llama la tercera edad de oro

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de la ingeniería de software.

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O sea que este pánico ya lo hemos

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vivido antes.

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Muchas veces.

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Y siempre, siempre, acaba liberando el talento humano

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para resolver problemas mucho más gordos.

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Vale, vamos a desgranar esto poco a poco.

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Porque para aceptar que la IA no va

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a destruir la profesión, primero hay que entender

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qué narices es exactamente esta profesión.

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Hay un malentendido gigante sobre lo que hace

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un ingeniero de software, ¿verdad?

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Enorme.

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La gente se cree que es picar código

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a lo loco.

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Y Butch nos lleva al origen del término.

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Nos planta en los años 60 con Margaret

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Hamilton durante el programa Polo de la NASA.

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Qué locura de historia la de Hamilton.

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Es el pilar de todo.

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Ella formaba parte de ese ínfima porcentaje de

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personas, casi todas mujeres en aquel entonces, que

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escribía los programas para ir a la Luna.

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Pero claro, estaba rodeada de hombres que diseñaban

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el hardware, los motores, el metal.

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Lo tangible.

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Eso es.

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Y para esos ingenieros tradicionales, el software era

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como una tarea de secretariado.

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En plan, teclear notas y ya está.

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Hamilton tuvo que pelear a brazo partido para

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acuñar el término ingeniería de software.

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Y que la tomaran en serio.

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Y el argumento que usó es brillante, a

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ver si estás de acuerdo.

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Ella decía que no estaban tecleando comandos sin

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más, estaban haciendo ingeniería pura.

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Exacto, exacto.

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Es que yo lo comparo con un arquitecto.

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Si tú diseñas un rascacielos, no te pagan

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por apilar ladrillos rapidísimo, te pagan por entender

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el presupuesto, la física del suelo, los vientos

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y cómo los humanos van a vivir ahí

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dentro.

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Claro, dice en el clavo.

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Ella demostró que los programadores estaban equilibrando fuerzas

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complejísimas.

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Limitaciones físicas inamovibles, como la memoria minúscula que

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tenían los ordenadores del Apolo.

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Que hoy en día cualquier reloj tiene más

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memoria.

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Muchísima más.

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Tenían que lidiar con la velocidad de la

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luz para transmitir datos a la Tierra, presupuestos

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ajustados… O sea, la ingeniería nunca ha consistido

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en escribir código.

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El código es solo la herramienta.

4:57

El código es un subproducto, digamos.

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La ingeniería de verdad es equilibrar fuerzas dinámicas

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para crear soluciones que no exploten en el

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mundo real.

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Y entender esta diferencia es lo que nos

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abre la puerta a esa primera edad de

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oro, ¿no?

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Que va desde los años 40 a los

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70.

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Una época en la que programar significaba literalmente

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ir a un armario metálico y enchufar y

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desenchufar cables.

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Sí, sí, sudando la gota gorda.

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El hardware y el software eran la misma

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cosa física.

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Pero gracias a pioneras como Grace Hopper y

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luego la inversión brutal de IBM, logramos separar

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eso.

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Pasamos del código ensamblador, que estaba súper atado

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a los circuitos de una máquina específica, a

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la abstracción algorítmica.

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Eso es.

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Inventamos cosas como COBOL o FORTRAN.

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En vez de hablarle a las válvulas de

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vacío, empezamos a usar fórmulas matemáticas comprensibles por

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los humanos.

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Y aquí, según las fuentes, estalla el primer

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pánico monumental de la historia de la informática.

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Los expertos en ensamblador se aterrorizaron.

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¿Normal?

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Vieron los primeros compiladores y pensaron que se

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iban al paro.

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Creían que esos programas, que traducían Fortran a

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código máquina automáticamente, iban a hacer que el

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ordenador se programara solo.

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Y como siempre, el miedo fue infundado.

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Esa capa de abstracción no eliminó a los

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ingenieros.

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Al revés.

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Les quitó el trabajo sucio.

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Claro.

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Al no tener que gestionar ceros y unos

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a mano, pudieron levantar la vista y construir

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sistemas gigantescos.

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Y hay que hablar de quién ponía la

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pasta para esto.

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Uf, sí, esto me dejó de piedra.

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No era el sector privado en su garaje.

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Era la guerra fría pura y dura.

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Totalmente.

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Butch menciona el sistema SAJ, un proyecto de

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defensa de Estados Unidos para coordinar radares y

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detectar bombarderos nucleares soviéticos.

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fue tan masivo, tan bestia, que llegó a

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absorber entre el 20 y el 30% de

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todos los desarrolladores de Estados Unidos.

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Espera, espera.

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¿Un tercio del talento de todo un país

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en un solo proyecto militar?

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Es una locura.

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Es que el incentivo era no desaparecer del

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mapa.

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Con la amenaza nuclear, el presupuesto era infinito.

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Satch obligó a inventar el futuro de golpe.

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O sea, tuvieron que inventar el procesamiento en

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tiempo real, los sistemas distribuidos.

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Hasta las primeras interfaces gráficas, ¿no?

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Con aquellas pantallas de tubos de rayos catódicos.

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Sí, forzando los límites del cerebro humano.

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Pero claro, ese éxito tan gigante fue precisamente

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lo que rompió la baraja poco después.

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Llegamos a los años 70 y el invento

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colapsa por su propio peso.

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Es que era predecible.

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A ver, la demanda para gestionar misiles, bancos,

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gobiernos, creció tanto que el cerebro humano ya

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no podía rastrear los errores en un código

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que era completamente secuencial.

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Entramos en la famosa crisis del software.

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Sí, acuñado por la OTAN, nada menos.

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Entregar un proyecto a tiempo y sin errores

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era poco menos que un milagro.

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Hay un dato escalofriante en las fuentes.

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El gobierno de Estados Unidos se dio cuenta

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de que tenían sus sistemas escritos en más

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de 14.000 lenguajes de programación distintos.

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¡14.000!

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Imagínate el caos.

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Una base antiaérea no podía comunicarse con la

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de al lado porque hablaban idiomas distintos.

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Tuvieron que lanzar el proyecto ADA a la

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desesperada para unificar eso.

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Y esa crisis tan bestial es la que

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nos empuja a la segunda edad de oro.

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Y ojo, no fue un salto de mejor

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tecnología, fue un cambio de mentalidad.

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De la abstracción algorítmica pasamos a la programación

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orientada a objetos, la famosa OOP.

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Exacto.

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Y aquí Butch se pone filosófico, que me

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encanta.

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Nos dice que este cambio refleja un debate

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de Platón sobre cómo entendemos la realidad.

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O sea, frena un momento.

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¿Qué tiene que ver Platón con arreglar un

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código desastroso en los 70?

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Pues muchísimo.

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A ver, tiene que ver con cómo ordenamos

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el caos.

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Platón debatía si debíamos mirar el mundo como

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procesos, o sea, acciones continuas, o como cosas,

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objetos con propiedades.

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¿Vale?

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Hasta los 70 todo era proceso.

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Funciones matemáticas larguísimas, modificando datos sueltos, cuando el

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programa se hacía enorme, encontrar qué función había

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roto qué dato era misión imposible.

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Vale, lo voy pillando.

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Cambiamos de bando platónico, digamos.

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Sí, la orientación a objetos dijo, basta, vamos

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a juntar los datos y las funciones en

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una caja cerrada.

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Un objeto.

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Y así ocultas la complejidad.

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Un equipo hace el semáforo, otro el coche,

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y el sistema no colapsa.

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Es brillante.

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Pero lo que me parece más flipante es

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la mezcla cultural donde nace esto.

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En los 80, esta tecnología choca con dos

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mundos opuestos.

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Sí, es una mezcla rarísima.

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Por un lado, tenemos a Silicon Valley, empresas

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como Failed Child, fabricando microchips de silicio para

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el guiado de misiles balísticos.

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Tecnología militar de la dura.

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Y por otro lado, esos mismos transistores superminiaturizados

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caen en manos de la contracultura hippie de

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California.

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Me estás diciendo que el ordenador personal nace

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de cruzar la guerra nuclear con el rollo

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de paz y amor de los hippies.

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Es una ironía maravillosa.

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Los transistores bajaron tanto de precio que la

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gente los compraba en revistas.

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Y los hippies dijeron, oye, el poder para

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el pueblo, liberemos la información.

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Empezaron a soldar placas en los garajes.

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Sí, para comunicarse fuera del radar del gobierno.

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Así nace The Well, una de las primeras

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comunidades virtuales.

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Y ahí está el germen del código abierto.

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Lo que Grady Butch llama el telar del

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dolor.

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¡Qué expresión tan poética y oscura!

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Es buenísima.

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El telar del dolor explica que nuestra historia

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siempre ha estado impulsada por el comercio y

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por la guerra.

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Esa colisión crea el PC y democratiza el

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código.

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Y ese código abierto es lo que levanta

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a los monstruos de la nube actual, como

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Amazon Web Services o Salesforce.

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Exacto.

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Pero claro, todo esto nos lanza de bruces

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a la actualidad.

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Si en la segunda era agrupamos procesos en

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objetos, Hoy, según Butch, usamos inteligencia artificial para

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agrupar sistemas masivos.

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Y aquí viene la bomba.

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Que la tercera edad de oro no empezó

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el año pasado con ChatGPT, empezó a principios

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de los 2000.

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Tiene sentido.

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Con Internet y la nube, la cantidad de

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bibliotecas, código de terceros, microservicios, ha crecido tanto

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que es biológicamente imposible memorizarlo todo.

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Imposible.

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Las herramientas como Cursor o Copilot no son

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magia alienígena.

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Son el salvavidas natural que hemos tenido que

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inventar para no ahogarnos en tanta complejidad.

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Pero claro, aquí hay tortas.

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Porque Butch lo ve como una herramienta más,

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pero figuras como Dario Amodei, el mismísimo CEO

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de Anthrotropic, dicen otra cosa muy distinta.

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Ay, Dario Amodei.

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Dice que la ingeniería de software humana estará

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automatizada casi por completo en apenas 12 meses.

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12 meses.

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Y Butch es demoledor con eso.

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Lo califica literalmente como una reverenda estupidez.

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Other bullshit en inglés.

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Un término muy técnico, como dice él.

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A ver, déjame hacer de abogado del diablo.

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Es fácil decirle estúpido a Modei, pero yo

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abro Cloud, le pido en español que me

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programe una base de datos de usuarios en

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Python y me lo escupe en 10 segundos.

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Y funciona.

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Claro que funciona.

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Entonces, ¿por qué se equivoca?

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¿Si la máquina saca código que funciona perfecto?

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Porque estás confundiendo picar código repetitivo con hacer

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ingeniería de verdad.

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Butch no niega que la IA escriba código

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genial.

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De hecho, automatiza a la perfección las operaciones

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CRUD de nivel bajo.

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O sea, crear, leer, actualizar y borrar datos.

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Sí, lo aburrido.

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La IA ha visto esos patrones millones de

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veces y te los clava.

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Pero la ingeniería, volviendo a Margaret Hamilton, requiere

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cosas que un modelo estadístico no tiene.

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A ver, ponme un ejemplo.

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La IA no toma decisiones éticas sobre la

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privacidad.

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No entiende tu modelo de negocio para saber

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qué tiene que ser escalable.

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Y no sabe de seguridad frente a hackers.

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Solo rejurgita promedios estadísticos.

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Entiendo.

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La fuente de hecho cuenta que Butch usó

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la IA para hacer visualizaciones en JavaScript con

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una librería muy compleja, de tres.

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Se lo pidió en inglés y listo.

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Dice que el inglés es el nuevo código.

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Eso es.

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Pero le ve una trampa mortal a esto.

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Imagínate un directivo sin idea de tecnología.

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Lea a Amodei, despide a sus seniors y

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se pone a pedirle a la aplicación a

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la IA hablando en español o en inglés.

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Un desastre garantizado.

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Claro, porque el lenguaje humano es poético, es

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ambiguo, es súper impreciso comparado con la matemática

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pura del código.

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La IA le va a devolver una aplicación

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que parece que funciona, pero por dentro será

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un castillo de naipes lleno de vulnerabilidades.

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Los clavado.

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Si no sabes pedir pedir exactamente la lógica

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que necesitas, la IAs inventa las cosas.

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Entonces, ¿por qué los feos como Amodei dicen

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estas barbaridades apocalípticas?

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A ver, dímelo tú.

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Butch lo tiene clarísimo.

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Es puro teatro para los inversores.

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Tienen unas valoraciones económicas tan infladas que necesitan

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prometer que van a sustituir a los trabajadores

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más caros del mundo, los programadores.

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Para pillar más capital.

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Todo por el hype, claro.

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Vale, apocalipsis de los 12 meses desmontado.

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Pero la audiencia que nos escucha, profesionales o

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estudiantes, pensarán, a ver, si la máquina pica

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el código aburrido, ¿qué hago yo con mi

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vida ahora?

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Pues hay dos caminos.

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Primero, la explosión de perfiles híbridos.

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Butch habla de su vecina contable.

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Ah, sí.

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Que no sabe programar, pero usa la IA

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para hacerse pequeñas aplicaciones de un solo uso

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que le automatizan el Excel.

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Software desechable, lo llama.

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Democratización pura.

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Pero, ¿y el ingeniero de verdad?

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¿Cuál es su valor diferencial ahora?

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Tiene que subir un nivel de abstracción.

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Butch da un consejo que te deja un

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poco a cuadros, la verdad.

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Dice que dejemos de memorizar el último framework

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de JavaScript y nos pongamos a estudiar teoría

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de sistemas, complejidad y, atención, biología.

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No me lo trago.

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O sea, ¿me estás diciendo que el creador

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de UML nos recomienda sobrevivir a la IA

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leyendo sobre el cerebro de una lombriz de

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tierra.

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Suena broma, pero es súper profundo.

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Piensa que la ingeniería de verdad choca con

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el mundo físico.

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Robótica, redes eléctricas, roverse en Marte...

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Vale.

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La IA actual es un bicho estadístico en

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un servidor.

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Pero la naturaleza lleva millones de años resolviendo

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flujos de información complejos con poquísima energía.

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Y de ahí la anécdota del gusano y

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la cucaracha de las fuentes.

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Exacto.

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Conocemos el mapa neuronal de un gusano nematodo.

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Tiene 302 neuronas.

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Y si miras una cucaracha reaccionando al peligro,

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no tiene un gran cerebro central en la

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nube.

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Todo está distribuido, ¿no?

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Sí, sus reflejos locales actúan antes de que

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la señal llegue a la cabeza.

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Esto es la famosa teoría de Minsky de

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la sociedad de la mente.

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Que la inteligencia son muchos agentes pequeñitos cooperando.

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Y hacia ahí vamos.

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No usaremos una IA gigante para todo.

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Tendremos arquitecturas multiagente.

16:04

Un agente revisa la seguridad, otro la memoria.

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Entender cómo fluye la información ahí sin que

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explote todo es biología pura.

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Es teoría de sistemas.

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La IA no hace eso sola.

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Visto así, no es un funeral.

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Es una liberación monumental.

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Nos quitan el trabajo aburrido y nos dejan

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la imaginación pura.

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Es que la tecnología verdaderamente exitosa se vuelve

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invisible.

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Acuérdate del famoso Efecto 2000, el I2K.

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Madre mía la que se montó.

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poco inquietante.

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Si la IA hace el código base y

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nosotros nos dedicamos a diseñar la arquitectura desde

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las nubes, llegará un día en que perdamos

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la memoria muscular de cómo funcionan los engranajes.

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Buf, es un riesgo enorme.

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O sea, si la sala de máquinas es

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invisible y se rompe algo crítico, ¿qué pasará

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si ya nadie recuerda cómo coger la llave

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inglesa de los ceros y unos?

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Es el peligro de la abstracción excesiva.

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Alejarnos tanto de los cimientos hará que perdamos

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la capacidad de auditar a la propia máquina.

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Por eso, entender los fundamentos y tener pensamiento

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crítico va a ser la habilidad más cara

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del futuro.

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Pues ahí dejamos el aviso a navegantes, a

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no dejarse llevar por el alarmismo y a

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mirar a los gusanos del jardín con más

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respeto.

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Antes de despedirnos hasta el próximo programa, os

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informamos de que las voces que oyes han

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sido generadas por la IA de Notebook LM

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y que dirigiendo el podcast se encuentra Julio

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Pablo Vázquez, un humano que te envía saludos.

17:30

En caso de error, probablemente sean errores humanos.

17:34

Nos escuchamos.

17:46

Y hasta aquí el episodio de hoy.

17:48

Muchas gracias por tu atención.

17:59

Esto es BIMPRAXIS.

18:01

Nos escuchamos en el próximo episodio.