378. Los cambios de paradigma en programación

En este episodio de Investigando la Investigación quería reflexionar, desde una perspectiva muy personal, sobre cómo ha ido cambiando la programación a lo largo del tiempo y sobre el punto en el que creo que nos encontramos ahora. Todo parte de una historia que escuché sobre cómo uno de mis directores de tesis programaba alrededor de 1975, cuando el código se escribía en papel, se pasaba a tarjetas perforadas y se enviaba a un ordenador central para su compilación. Un proceso lento, extremadamente frágil y lleno de fricción, en el que cualquier error implicaba rehacer gran parte del trabajo.

Con la llegada de los ordenadores personales en los años ochenta, este modelo desapareció y programar pasó a ser algo que podía hacerse de manera local. Aun así, durante muchos años siguió siendo un proceso muy laborioso, especialmente por la falta de acceso a documentación y manuales. En mi caso, aprendí a programar con lo que encontraba en revistas y mucha prueba y error, hasta que Internet cambió por completo el panorama. Empezaron a surgir comunidades, foros y, más tarde, plataformas como Stack Overflow, que aceleraron enormemente el aprendizaje y la resolución de problemas, aunque el paradigma seguía siendo escribir y depurar código línea a línea.

El siguiente gran salto llegó en torno a 2023 con la aparición de herramientas como ChatGPT, que empezaron a actuar como asistentes de programación capaces de generar código y ayudar a depurarlo. Pero el verdadero cambio de paradigma, en mi opinión, está ocurriendo ahora, entre finales de 2024 y 2025, con las herramientas basadas en agentes. Ya no se trata solo de generar fragmentos de código, sino de sistemas capaces de descomponer proyectos complejos, ejecutar tareas en paralelo y acelerar enormemente el desarrollo, tanto para personas con pocos conocimientos técnicos como para programadores con experiencia.

Todo esto está transformando el rol del programador, que cada vez se parece más al de un ingeniero o gestor de proyectos: alguien que sabe estructurar problemas, guiar herramientas complejas, detectar errores y validar resultados, más que escribir código de forma manual todo el tiempo. En este contexto, también creo que es clave mantenerse informado a través de redes técnicas como Twitter o LinkedIn, donde el ritmo de innovación es mucho más visible que en otros formatos.

A partir de estas ideas, comento también algunos proyectos en los que estoy trabajando, tanto herramientas personales como una plataforma pública llamada Explore Labs, orientada a ofrecer utilidades prácticas para procesos de investigación, como el análisis y la pre-revisión de artículos científicos.

Puedes acceder a la plataforma en: https://explore-labs.com