Hice pair programming con una IA durante una semana

Hace poco me entró la curiosidad: ¿qué pasaría si trabajara codo a codo con una inteligencia artificial durante una semana entera? No como quien lanza una pregunta puntual a ChatGPT, sino de verdad, como si la IA fuera mi compañero de equipo en un entorno real de trabajo.

Sí, como un pair programming, pero en vez de con otra persona, con una IA sentada a mi lado (virtualmente hablando). La idea era simple: ver hasta qué punto podía ayudarme en mi día a día como desarrollador. ¿Podía ir más allá de completar funciones o corregir errores? ¿Y si la trataba como una aliada de principio a fin: para pensar, diseñar, escribir código, revisar y depurar?

Así que me lancé al experimento. Abrí mi editor de siempre, conecté las herramientas de IA que uso habitualmente, y durante una semana entera me propuse no trabajar solo. Cada línea de código que escribía, cada duda, cada paso del proceso… lo haría acompañado de una IA.

Este artículo es un resumen de todo lo que viví en esos días:

• lo que funcionó
• lo que no tanto
• las sorpresas buenas (y las no tan buenas)
• y una conclusión honesta: ¿vale la pena? ¿lo volvería a hacer?

Sigue leyendo, porque esto empieza.

El punto de partida: cómo me lo monté

Para los curiosos de la parte técnica, aquí va lo que usé para montar este “dueto” con la IA:

• Visual Studio Code, con la extensión de GitHub Copilot activada. Me gusta porque se integra muy bien con mi flujo de trabajo diario. Es discreto, no interrumpe, y va sugiriendo código a medida que escribes, casi como si estuviera leyendo tu mente (a veces acierta, otras… no tanto, nadie es perfecto).

• También abría ChatGPT (versión Plus). Esto me venía genial cuando necesitaba explicaciones más largas, revisar bloques de código, o incluso charlar un rato sobre cómo enfocar algo. Es como tener un mentor técnico que nunca se cansa ni se impacienta.

• Para la terminal, usé Warp, que permite integrar IA directamente en la línea de comandos. Esto fue útil sobre todo para tareas rápidas: desde generar scripts hasta entender errores que, en otro momento, me habrían tenido buscando en foros.

• En cuanto a lenguajes, trabajé principalmente con Python, un poco de SQL, y toqué bastante de Streamlit y automatización para proyectos personales y pruebas.

Pero lo más importante no fue la herramienta, sino cómo la usé.

Aprendí rápido que no se trata simplemente de “usar IA” como quien lanza un hechizo en Hogwarts y espera magia. Se trata de saber hablarle bien. El tipo de instrucciones (o prompts) que le das marcan una diferencia enorme. Y esto, al principio, no lo tenía tan claro.

Mis primeras interacciones eran muy secas, tipo:

“Hazme una función que calcule esto”. Y claro, la IA respondía… pero a medias. Era como hablar con alguien que tiene mucho conocimiento pero no te conoce, no sabe el contexto ni lo que realmente necesitas.

Así que empecé a escribir de forma más conversacional y detallada, como si estuviera explicándole a un colega:

“Estoy trabajando con datos de clientes. Necesito agrupar por región y calcular la media de ventas, pero también quiero que me devuelvas los nombres ordenados alfabéticamente, ¿cómo lo harías?”

Ese pequeño cambio lo cambió todo. Las respuestas eran más precisas, más útiles, y muchas veces incluso anticipaban lo que iba a necesitar después. No es magia: es comunicación efectiva, y eso también se entrena.

Lo que me sorprendió (para bien)

Te soy sincero: no esperaba tanto. Me imaginaba que me ayudaría con cosas simples, y ya. Pero encontré varias ventajas inesperadas:

1. Productividad real

Me ayudaba a escribir funciones repetitivas, generar ejemplos de pruebas o crear estructuras básicas que a veces llevan más tiempo del que deberían. También me dio ideas de soluciones alternativas a las mías, algunas bastante ingeniosas.

2. Me ayudó a no atascarme

Cuando llegaba a un punto donde no sabía muy bien por dónde seguir, le pedía opinión. A veces solo necesitaba una pista para desbloquearme. Otras veces, sus respuestas me obligaban a explicarle el problema, y en ese proceso, yo mismo encontraba la solución. Muy parecido a cuando hablas contigo mismo, con un compañero o con tu patito de goma.

3. Me hizo ser más claro

Le explicaba mi problema como si estuviera hablando con una persona nueva en el equipo. Eso me obligó a estructurar mis ideas y pensar mejor lo que estaba haciendo. No me esperaba este efecto, pero fue uno de los mejores.

4. Aprendí mientras trabajaba

Una de las cosas más valiosas fue que, mientras programaba, también estaba aprendiendo. Le pedía explicaciones sobre por qué algo funcionaba de una forma u otra, o qué pasaba si cambiaba cierto parámetro. La IA no solo me daba la respuesta directa, sino que muchas veces añadía contexto o sugería buenas prácticas. Era como tener un mini curso continuo, pero adaptado justo al código que tenía delante.

Los problemas reales (porque no todo fue bonito)

Claro, no todo fue de color de rosa. Hubo momentos en los que la IA se convirtió más en un obstáculo que en una ayuda:

1. Código que “parece” correcto, pero no lo es

Este es un clásico. Me sugería código que se veía bien, se ejecutaba sin errores… pero tenía un pequeño fallo de lógica o no funcionaba en mi contexto. Si no estaba atento, podía perder tiempo persiguiendo bugs que ella misma había creado.

2. Dependencia silenciosa

A veces me sorprendía a mí mismo dejando que la IA tomara decisiones que yo debería haber tomado. Como si se me escapara la responsabilidad de entender por completo lo que está pasando. Tuve que recordarme que la decisión final siempre es mía.

3. La IA no tiene memoria a largo plazo

Esto fue bastante frustrante. En una conversación, si no le daba todo el contexto cada vez, olvidaba lo que estábamos haciendo. No es como una persona que recuerda lo que dijiste hace 5 minutos. Así que había que repetir mucho. ¿Recuerdas buscando a Nemo?. Pues algo así.

4. Sugerencias fuera de lugar

En más de una ocasión, la IA me daba respuestas que estaban técnicamente bien… pero totalmente fuera de contexto. Por ejemplo, le pedía ayuda con un problema específico en Streamlit, y me respondía con una solución pensada para Flask. O usaba funciones de versiones de Python que yo no estaba utilizando. Esto me obligaba a revisar todo con lupa y verificar que lo que proponía era realmente aplicable a mi proyecto.

Casos donde brilló de verdad

Hubo momentos en los que pensé: “ok, esto sí que me está ahorrando trabajo de verdad”.

Algunos ejemplos claros:

• Refactorización más limpia: Le pasé un bloque de código bastante desordenado, escrito a toda prisa en un sprint anterior, y le pedí que lo dividiera en funciones más pequeñas. ¿El resultado? No era perfecto, pero me dio una estructura base súper útil, mucho más ordenada y comprensible. Yo solo tuve que ajustar detalles. Me ahorró una buena hora de cabeza.

• Traducción de lógica SQL a Pandas: Esto me voló un poco la cabeza. Le pegué una consulta SQL con joins y filtros, y me devolvió un bloque en Pandas que replicaba bastante bien lo que necesitaba. ¿Algún ajuste? Sí, pero la base estaba hecha. Me ayudó sobre todo a pensar en el orden correcto de los pasos.

• Explicaciones claras de código antiguo: Tenía un archivo Python que yo mismo había escrito hace meses (sí, con nombres de variables nada descriptivos), y ya no recordaba bien qué hacía. Le pegué el código y le pedí que me explicara qué hacía. Me lo devolvió con una explicación línea por línea más clara que muchos tutoriales que he visto. Incluso me hizo ver que había una lógica innecesariamente complicada.

• Revisión rápida como “segundo par de ojos”: A veces, simplemente le mostraba un bloque de código que acababa de escribir y le pedía su opinión. No siempre detectaba fallos importantes, pero su feedback me hacía cuestionar pequeñas decisiones o pensar en alternativas. Como cuando pides una segunda opinión para asegurarte de que no estás dejando nada pasar.

Casos donde fue más problema que solución

Y claro, no todo fue brillante. También hubo momentos en los que me dije: “¿por qué estoy perdiendo el tiempo con esto?”. Aquí van algunos:

• PROYECTOS CON DEMASIADAS PIEZAS: Cuando le pedía ayuda en partes del código que dependían mucho de otras funciones, rutas o estructuras del proyecto, se perdía. Como no podía ver todo el contexto, proponía soluciones que no encajaban o directamente no servían. Me di cuenta de que, para cosas complejas, sigue siendo mejor el buen juicio humano.

• PROMPTS VAGOS = respuestas malas: Esto fue culpa mía muchas veces. Cuando no explicaba bien lo que necesitaba, la IA me respondía con código que parecía sacado de otro planeta. A veces incluso inventaba funciones o estructuras que no existían. Aprendí rápido que había que ser claro, preciso y específico. Literalmente, siembra bien el prompt, cosechas buen resultado.

• ERRORES SILENCIOSOS. Esta fue la peor. En un par de ocasiones, acepté soluciones de la IA sin revisar lo suficiente (mal hecho, lo sé), y resultó que había errores lógicos sutiles. No daban error al ejecutar, pero generaban resultados incorrectos. Lo descubrí después de horas de testear y revisar. Fue un buen recordatorio de que, aunque parezca que “todo va bien”, siempre hay que entender el código antes de usarlo.

¿Lo volvería a hacer?

Sí. Con matices, pero definitivamente sí.

No lo usaría como única herramienta, ni como reemplazo del pensamiento crítico, ni del aprendizaje que se consigue leyendo documentación o resolviendo problemas por uno mismo. Tampoco sustituye las conversaciones reales con otros desarrolladores, que muchas veces son lo que realmente te abre la mente. Pero como apoyo constante, como copiloto en el día a día… ahí sí que lo veo con muchísimo potencial.

Durante la semana, me dio la sensación de que estaba acompañado. Como si tuviera un compañero silencioso que siempre estaba listo para responder, proponer ideas o señalar errores. Eso sí: un compañero al que hay que vigilar de cerca. Porque puede ser útil, pero también puede inventarse cosas sin previo aviso o sugerir soluciones que parecen buenas pero están lejos de serlo.

Lo más curioso fue que la IA no me hizo mejor programador por arte de magia. No me enseñó una nueva librería ni me dio superpoderes. Lo que sí hizo fue obligarme a ser más claro en mis pensamientos, a escribir mejores instrucciones y a revisar más cuidadosamente mis propias decisiones. De forma indirecta, me ayudó a tener mejores conversaciones conmigo mismo. Y eso, créeme, vale mucho más de lo que parece.

Conclusión personal

Trabajar una semana completa con una IA como compañera de programación fue una experiencia más intensa, desafiante y útil de lo que esperaba.

Pensé que sería un simple experimento para ahorrar tiempo escribiendo código. Pero al final fue también una especie de entrenamiento mental: me obligó a comunicarme mejor, a estructurar ideas más claramente y a hacerme cargo de cada línea que aceptaba como válida. Porque al final, la responsabilidad del código sigue siendo tuya.

No creo que esta tecnología esté para reemplazar a un equipo humano. Nada sustituye la experiencia, la intuición o las discusiones en voz alta con otra persona que entiende tu contexto. Pero sí creo que, usada con cabeza, puede convertirse en una herramienta de trabajo muy potente. No para hacer todo por ti, sino para ayudarte a avanzar con más fluidez y menos bloqueos.

Y si me quedo con algo, es esto: programar no es solo escribir código. Es conversar. Con tu compañero, con la documentación, con tu yo del pasado… y ahora también, con una IA. Y si esa conversación es buena, el código también lo será.

Lo que más me sorprendió de esta experiencia fue cómo, al interactuar constantemente con la IA, me vi obligado a ordenar mis ideas y a ser más claro y preciso en lo que pedía. Esa necesidad de explicar y estructurar los problemas de forma más detallada me llevó a pensar mejor las soluciones, lo que sin duda mejoró mi proceso de desarrollo.

Al final, la IA no me hizo mejor programador por sí sola, pero sí me ayudó a tener mejores conversaciones conmigo mismo, a ser más consciente de las decisiones que tomaba y a avanzar más rápido cuando me atascaba. En resumen, es como tener una herramienta adicional que complementa, pero no reemplaza, la creatividad y el razonamiento humano.