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El oficio y la máquina: el ingeniero de software en la era de la IA

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El agua y el oficio

Coda

Unos días después del catorce de marzo —del segundo, el de la fiesta—, Leire encontró una cosa en el almacén.

Estaba sola, temprano, delante del mapa de la pared, con el cuaderno viejo de Nadia abierto por la mitad. Llevaba una semana leyéndolo por las noches, despacio, como se lee lo que te está pasando a ti. Y al levantar la vista del papel al mapa, lo vio: en la esquina inferior derecha del rollo de papel continuo, casi escondida, una caja pequeña dibujada con rotulador naranja. Dentro, con la letra de delineante que ya sabía reconocer, ponía: «Lo que aún no sabemos que no sabemos». Y debajo, en verde, con otra letra: «No se repinta. Se agranda cuando haga falta.»

Le hizo gracia. Luego le hizo otra cosa, que tardó un momento en identificar, y que era respeto.

Cuando llegaron los demás, Leire estaba subida a una silla, con el rotulador verde en la mano, explicándole al mapa —en voz alta, sin público, como le habían enseñado que se comprobaba la comprensión— la caja del planificador. Se equivocó dos veces. Las dos veces se dio cuenta sola, bajó de la silla, fue a mirar el código, y volvió a subir.

Nadia la observó un rato desde la puerta, sin interrumpir. Después fue a su mesa, abrió el cuaderno nuevo —el suyo, el segundo, que ya iba por la mitad— y escribió la entrada más corta de todas:

Funciona.

Lo que te llevas, si te llevas una sola cosa de cada sección

Once ideas, una por sección, para releer dentro de un año:

  1. Cada ola de automatización subió la abstracción y desplazó el criterio; ninguna lo eliminó. La desconfianza ante el código generado nunca se resolvió con fe, sino con verificación. (S1)
  2. Un modelo de lenguaje solo sabe lo que hay en sus pesos o en su contexto; es máximamente fiable donde tu caso se parece al mundo, y máximamente peligroso donde tu caso es tu diferencia. Y la sensación de velocidad no es una medida. (S2)
  3. Programar es construir una teoría, la teoría vive en personas, y un sistema cuya teoría nadie posee es un incidente con fecha pendiente. La IA genera código sin teoría a escala industrial: poner la teoría es el trabajo que no se delega. (S3)
  4. Un agente es un bucle, un modelo, herramientas y contexto. Puede exactamente lo que sus herramientas le permiten — y esa frase es una decisión tuya, no una propiedad de la máquina. (S4)
  5. El arnés —jaula, permisos, contexto, sentidos— es todo lo que no es el modelo. La inteligencia se alquila; el arnés se posee. Y un test flaky, dentro de un arnés, es un sentido que miente. (S5)
  6. El prompt en producción es una pieza operativa: git, revisión, evals. Lo no determinista se prueba con propiedades y repeticiones, en proporción al riesgo — sin fliparse. (S6)
  7. La legibilidad es la interfaz de la automatización: los agentes vuelan donde hay plano y se hunden donde hay barro. No committees lo que no puedas explicar. (S7)
  8. El lock-in es un número —el coste de salida— y se decide en cómo te integras. Desconfía del acoplamiento que no puedes inspeccionar. Alquila caballos, no vendas el mapa. (S8)
  9. La seguridad que depende de que el software no falle es esperanza con marketing: niega vértices de la trifecta estructuralmente, verifica lo que integras, y recuerda que quien firma, responde. (S9)
  10. El futuro plausible sube la escalera —agente, cuadrilla, flota— y en cada peldaño el criterio no desaparece: asciende. Puedes externalizar el pensamiento; no la comprensión. (S10)
  11. Y la de Paca, que las resume todas: el agua no entiende de excusas. Con el oficio se está o no se está. Lo demás son herramientas. (S11)

Gracias

A quienes construyeron en abierto el conocimiento que este curso ordena: los nombres están en la bibliografía, y ninguna gratitud impresa les hace justicia. A las comunidades de regantes reales del sureste español, cuya cultura del agua —tandas, acequias, concordias centenarias— inspiró el mundo de Vega Riegos: los sistemas de gobierno del agua que llevan siglos funcionando son, entre otras cosas, una lección magistral de ingeniería de instituciones. A quienes mantienen el software libre y los estándares abiertos que hacen posible que una empresa de nueve personas pueda mirar dentro de sus herramientas. Y a ti, que llegaste hasta aquí: los cursos los termina poca gente, y la que los termina es exactamente la que este oficio necesita.

Si este curso te sirvió, ya sabes cómo pagarlo: entiende lo que uses, firma solo lo que puedas explicar, y regala lo que sepas.

Bibliografía completa

Todas las fuentes del curso, con su acceso y licencia. Lo marcado «libre» es de acceso abierto legítimo; el resto se cita por referencia bibliográfica.

Historia del oficio

  • Naur, P. y Randell, B. (eds.), Software Engineering: Report on a conference sponsored by the NATO Science Committee (Garmisch, 1968; NATO, 1969). Libre en el archivo de Brian Randell, Universidad de Newcastle.
  • IBM, Preliminary Report: Specifications for the IBM Mathematical FORmula TRANslating System FORTRAN (1954). Libre en softwarepreservation.org (Computer History Museum).
  • «The Wit and Wisdom of Grace Hopper», OCLC Newsletter 167 (1987). Libre (archivo de la Universidad de Yale).
  • Dijkstra, E. W., The Humble Programmer (EWD340, conferencia del premio Turing, 1972). Libre en el archivo EWD, Universidad de Texas.
  • Brooks, F. P., No Silver Bullet — Essence and Accident in Software Engineering (IFIP 1986 / IEEE Computer 1987). Referencia bibliográfica; incluido en The Mythical Man-Month (ed. aniversario).
  • Hamilton, M. — testimonios en IEEE Computer Society (2018) y NASA (2003), libres.
  • Martin, J., Application Development Without Programmers (Prentice Hall, 1981). Referencia bibliográfica.
  • Randell, B., Fifty Years of Software Engineering (arXiv:1805.02742, 2018). Libre, open access.
  • Knuth, D., Literate Programming (1984). Libre en literateprogramming.com.
  • Cunningham, W., The WyCash Portfolio Management System (OOPSLA '92). Libre en c2.com.

La ola actual

  • Vaswani et al., Attention Is All You Need (arXiv:1706.03762, 2017). Libre.
  • Karpathy, A., Software 2.0 (Medium, 2017); tuit sobre «vibe coding» (2-2-2025); ensayos en karpathy.bearblog.dev (2026). Libres.
  • Willison, S., serie sobre prompt injection (desde 2022), Not all AI-assisted programming is vibe coding (2025), The lethal trifecta (2025), en simonwillison.net. Libres.
  • METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity (2025; arXiv:2507.09089). Libre.
  • DORA, State of DevOps / State of AI-assisted Software Development (2024, 2025), dora.dev. Libres.
  • Stack Overflow, Developer Survey 2025, survey.stackoverflow.co. Libre.
  • Jimenez et al., SWE-bench (ICLR 2024) y SWE-bench Pro (arXiv:2509.16941). Libres.
  • Ptacek, T., My AI Skeptic Friends Are All Nuts (fly.io, 2025). Libre.

Teoría y sistemas

  • Naur, P., Programming as Theory Building (1985; reimpreso en Cockburn, Agile Software Development, 2002). Escaneo de libre circulación.
  • Bainbridge, L., Ironies of Automation (Automatica 19(6), 1983). PDF de libre acceso.
  • Spolsky, J., The Law of Leaky Abstractions (joelonsoftware.com, 2002). Libre.
  • Chesterton, G. K., The Thing (1929) — la valla, parafraseada. Dominio público en varias jurisdicciones.
  • Lee, Sarkar et al., The Impact of Generative AI on Critical Thinking (CHI 2025, Microsoft Research/CMU). Libre.
  • Simkute et al., Ironies of Generative AI (arXiv:2402.11364, 2024). Libre.
  • Osmani, A., Avoiding Skill Atrophy in the Age of AI (2025) y Agent Harness Engineering (2026), addyosmani.com. Libres.
  • Böckeler, B., memos sobre agentic coding y harness engineering, martinfowler.com (2025-2026). Libres.

Agentes, arnés y flujo

  • Anthropic (anthropic.com/engineering, libres): Building Effective Agents (2024); Effective context engineering for AI agents (2025); Writing effective tools for agents (2025); Building agents with the Claude Agent SDK (2025); Effective harnesses for long-running agents (2025); Harness design for long-running application development (2026).
  • Documentación de Claude Code (code.claude.com/docs) y de la API de Claude (platform.claude.com/docs). Libres.
  • Trivedy, The Anatomy of an Agent Harness (blog de LangChain, 2026). Libre.
  • agents.md — especificación de AGENTS.md (MIT; Agentic AI Foundation / Linux Foundation). Libre.
  • modelcontextprotocol.io — especificación de MCP (MIT; donado a la AAIF). Libre.
  • OpenAI Codex (github.com/openai/codex, Apache-2.0). Libre.
  • Horthy, D., 12-Factor Agents (github.com/humanlayer/12-factor-agents; contenido CC BY-SA 4.0, código Apache-2.0). Libre.
  • Yegge, S., Revenge of the Junior Developer (sourcegraph.com, 2025) y escritos posteriores. Libres.
  • Hashimoto, M., Vibing a Non-Trivial Ghostty Feature (2025) y My AI Adoption Journey (2026), mitchellh.com. Libres.
  • llms.txt (llmstxt.org, propuesta de Jeremy Howard, 2024) y la crítica de John Mueller (Google) citada en la sección 7. Libres.

Prompt engineering

  • Documentación de prompt engineering de Anthropic (platform.claude.com/docs) y su tutorial interactivo, Prompt Engineering Interactive Tutorial (github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial). Libres.
  • DAIR.AI, Prompt Engineering Guide (promptingguide.ai; repositorio open source) — técnicas, agentes y prompting adversarial. Libre.
  • Lilian Weng, Prompt Engineering (lilianweng.github.io, 2023). Libre.
  • Learn Prompting (learnprompting.org) — curso abierto colaborativo, con módulos de prompt hacking y seguridad. Contenido libre.
  • OWASP, LLM Prompt Injection Prevention Cheat Sheet (cheatsheetseries.owasp.org). Libre.

Specs, evals y testing

  • GitHub Spec Kit (github.com/github/spec-kit, MIT) y su anuncio en github.blog (2025). Libres.
  • Eberhardt, C., crítica del spec-driven development (blog de Scott Logic, 2025). Libre.
  • Kiro (kiro.dev, AWS) — entorno de spec-driven development citado en la sección 6. Producto comercial; documentación libre.
  • Husain, H., Your AI Product Needs Evals (hamel.dev, 2024). Libre.
  • Yan, E., Task-Specific LLM Evals that Do & Don't Work (2024). Libre.
  • Zheng et al., Judging LLM-as-a-Judge (arXiv:2306.05685; NeurIPS 2023). Libre.
  • Shankar et al., Who Validates the Validators? (arXiv:2404.12272, 2024). Libre.
  • promptfoo (MIT) y openai/evals (MIT). Libres.
  • Fowler, M. (bliki TestPyramid, 2012) y Vocke, H. (The Practical Test Pyramid, 2018), martinfowler.com. Libres.
  • Hypothesis (MPL 2.0) y fast-check (MIT). Libres.
  • Nygard, M., Documenting Architecture Decisions (2011) y adr.github.io. Libres.

Soberanía

  • Open Source Initiative, The Open Source AI Definition v1.0 (2024). Libre.
  • Licencias de modelos y herramientas citadas: Mistral y Qwen (Apache 2.0), DeepSeek (MIT), Llama (Llama Community License), Aider (Apache 2.0), OpenCode (MIT), Cline (Apache 2.0), goose (Apache 2.0), Crush (FSL-1.1-MIT), LiteLLM (MIT con carve-out). Verificables en sus repositorios.
  • Bria, F., Timmers, P., Gernone, F., EuroStack (Bertelsmann Stiftung, 2025). Libre.

Responsabilidad

  • Leveson, N. y Turner, C., An Investigation of the Therac-25 Accidents (IEEE Computer, 1993). Escaneo de libre circulación; versión ampliada en Leveson, Safeware (apéndice).
  • OWASP GenAI Security Project, Top 10 for LLM Applications 2025 (genai.owasp.org, CC BY-SA 4.0). Libre.
  • Spracklen et al., We Have a Package for You! A Comprehensive Analysis of Package Hallucinations by Code Generating LLMs (USENIX Security 2025; arXiv:2406.10279). Libre.
  • SLSA (slsa.dev), sigstore (docs.sigstore.dev), SPDX (ISO/IEC 5962), CycloneDX (ECMA-424). Libres.
  • U.S. Copyright Office: política sobre obras con IA (2023) e informe Copyright and Artificial Intelligence, Part 2: Copyrightability (2025). Libres.
  • GitHub, términos vigentes de los servicios de IA generativa. Libres.
  • Free Software Foundation, declaración sobre Copilot (2021). Libre.
  • Cobertura de prensa técnica de los incidentes citados en la sección 9: el agente de Replit y la base de datos de producción (The Register, julio de 2025) y el episodio del CLI de Gemini (2025). Libres.
  • ACM, Code of Ethics and Professional Conduct (2018; reproducible sin cambios); ACM/IEEE-CS, Software Engineering Code of Ethics (1999); ACM TPC, Principles for the Development, Deployment, and Use of Generative AI (2023); Vardi, M., en Communications of the ACM (2023). Libres.

La historia de Vega Riegos, sus personajes y su comarca son ficción; sus problemas técnicos, no. Si en tu empresa hay un commit que nadie sabe explicar, un prompt en un documento sin versionar o una dependencia que no podríais abandonar, ya sabes por dónde empezar. El mapa se cuelga en la pared, las cajas se pintan de naranja, y se va a mirar.

El agua, mientras tanto, sigue bajando. Que te encuentre en tu puesto.