Cuando el código se abarata, el buen criterio se encarece.

La pregunta es cada vez menos: ¿cómo escribimos este código? Sino: ¿qué debería desarrollarse realmente, en qué orden y cuándo hay que parar?

¿Dónde sería la perfección una inversión anticipada innecesaria? ¿Cuándo se convierte un ensayo en un producto?

Estas decisiones no las toma ningún sistema de IA.

A medida que las herramientas de IA ganan potencia, el esfuerzo relativo dedicado a la mera producción de código disminuye. El cuello de botella se desplaza.

La pregunta central ya no es tanto: ¿cómo producimos este código?

Pasa a ser:

¿Qué habría que desarrollar, en qué forma y en qué orden?

¿Qué incertidumbre habría que reducir primero? ¿Qué función es esencial? ¿Qué arquitectura conviene al estado de desarrollo actual? ¿Dónde sería la perfección técnica una inversión anticipada innecesaria? ¿Qué dependencias son admisibles? ¿Cuándo aporta un estado de desarrollo conocimiento suficiente? ¿Cuándo debería un ensayo convertirse en producto duradero? ¿Cuándo habría que terminar el desarrollo o reorientarlo?

Estas decisiones no surgen automáticamente de un sistema de IA.

La IA puede acelerar la implementación, generar variantes, apoyar la investigación técnica y acortar mucho la distancia entre una idea y un estado de desarrollo que funcione. La responsabilidad de la selección, la arquitectura, la evaluación y la integración, en cambio, permanece.

Cuando fabricar se vuelve más rápido y más económico, sube el valor relativo de las buenas decisiones.