Con la llegada de ChatGPT, Gemini y otros LLM, se han puesto en jaque muchos perfiles profesionales. Ya pasó con la llegada de la fotografía digital que desbancó a la fotografía analógica. De hecho hoy en día la fotografías analógica se ha hecho un sitio ene l panorama actual a modo de sector de culto y aquí en España aún se conservan un par de laboratorios que revelan negativos. Volviendo a la programación, estos modelo de lenguaje nos ayudan a crear productos que hasta ahora sólo estaban al alcance de los expertos.
Cómo desarrollador frontend siempre me he visto superado por habilidades propias de un desarrollador de backend. Mi asignatura pendiente a día de hoy sigue siendo la programación orientada a objetos (POO o en inglés OOP). Al especializarme en desarrollado de WordPress, siempre me he desenvuelto bien en PHP. Pero el uso que se le da a PHP en WordPress es una programación muy procedual (desde el punto de vista de la creación de plantillas, no del core mismo de WordPress). Aún así siempre nos hemos valido mucho de plugins que completaban las funcionalidades de nuestros temas.
Pero el problema con instalar muchos plugins es que al final se aumenta mucho la carga de la web y afecta al rendimiento de la misma. Además muchos plugins tienen más funcionalidades de las que vas a usar y digamos que sobrecargamos innecesariamente. La solución es sencilla: desarrollar soluciones personalizadas a problemas concretos. Pero como desarrollador no puedo ser experto en todo. ¡Vamos a usar ChatGPT!
Le pido por ejemplo a ChatGPT que me cree un plugin que me genere una imagen destacada para este blog (este caso en real y aplicado a este blog). Me cuesta varias iteraciones de peticiones pero al final me crea correctamente el plugin. También tengo que estar a alerta porque en alguna iteración me deshace algunos cambios que le pedido anteriormente. Hay que esta muy alerta a la hora de cómo hacer las peticiones, puede que en algún momento te boicotee el resultado y tengas que hacer un puzzle con partes de código que ha ido generando.
Al final como conclusión de este «experimento» es que podemos pedirle a un IA que nos haga partes de un proyecto pero siempre va a haber un ensamblador de todo el proyecto. Todavía no tiene la visión global del proyecto y no es suficientemente creativa para poder escalar un proyuceto en base a la necesidades. Por que lo que si no queremos dejar de programar, lo que debemos aportar al proyecto es visión estratégica y no tanto técnica. Estamos en una era que no es tan importante saber cómo saber cómo encontrar.