Vibe coding: la mejor forma de aprender lo que no hay que hacer

Mujer sonriente sentada en el suelo de su salón con un portátil, del que brotan enredaderas y cables que invaden la habitación como una jungla descontrolada, con un pequeño timón de barco oculto entre las plantas y un androide entregándole otro cable más

Es domingo por la tarde. Mi blog, seamos honestos, es una mezcla rara: una tarjeta de presentación muy cara y un laboratorio donde hago mis pruebitas. Últimamente el laboratorio está muy entretenido: llevo semanas construyendo una bóveda de conocimiento personal que ingesta artículos, los clasifica, genera grafos que conectan ideas entre autores distintos. Lo que empezó siendo una evolución razonable —antes solo editaba posts, ahora quiero que también me ayude a encontrar temas y a aprender— se ha convertido en un jardín. Uno de esos de los que cuesta salir.

De «hazme un script» a «no sé qué he decidido»

El patrón es siempre el mismo. Le pides algo sencillo: que te automatice la ingesta de un artículo. Funciona, así que le pides la clasificación. También funciona, así que vas a por el grafo de conocimiento. Y de ahí a la diarización de hablantes en transcripciones de YouTube —algo que no había tocado en mi vida— escrito todo en scripts de Python, un lenguaje que tampoco he programado nunca.

Claude te va proponiendo cosas que, en principio, parecen razonables. Y como no le dedicas mucho rato —esto es un proyecto de fin de semana, no de trabajo—, tampoco piensas mucho las cosas. Dices «vale, perfecto» y sigues. Ese «vale, perfecto» repetido veinte veces es el problema: te da una sensación de control que no es real. No sabes si lo que acabas de aprobar tiene sentido. Solo sabes que suena bien.

La resaca del domingo con prisa

Y entonces empiezan a aparecer las grietas. No se da cuenta de que la transcripción de un vídeo ya existe en YouTube y no hace falta generarla de nuevo. Cuando transcribes en local, a veces alucina y el resultado es sutilmente incorrecto. Los scripts de Python se han ido llenando de funcionalidad añadida sobre la marcha hasta convertirse en un batiburrillo que ni tú entiendes.

Al final, aprovechando la vuelta del modelo Fable (que es más listo), le pedí que le echara un vistazo a todo aquello, porque tenía la sensación de que se estaba desmadrando. Y, efectivamente, estaba desmadrado: media docena de scripts pequeños que se podían fusionar en un par de ellos, y más cosas.

Lo curioso no es que la IA se equivocara. Es que, como yo tampoco sabía lo suficiente, no me di cuenta de lo que se le había pasado. Vas a la deriva convencido de que llevas el timón, y solo cuando ya no te acuerdas de por qué decidiste algo —y le tienes que pedir a la propia IA que te documente lo que has hecho para no perderte— te enteras de que no lo llevabas.

Lo único que de verdad me está funcionando

De todo lo que he ido probando, una cosa sí ha demostrado su valor: usar OpenSpec para dejar por escrito, antes de implementar, qué se va a hacer y por qué. Parece burocracia de fin de semana, pero no lo es: queda documentada la decisión, así que la propia IA es capaz luego de recordar por qué se tomó, en lugar de que tengas que reconstruirlo tú de memoria (que es justo lo que no funciona cuando decides veinte cosas seguidas sin pararte a pensarlas).

En el trabajo esto no es opcional: ahí sí hay que leer los diseños, prestar atención a lo que la IA propone, no dejarse llevar por la velocidad. En un proyecto personal de fin de semana, en cambio, puedo tirar para adelante y pagar el precio después.

Por eso recomiendo el vibe coding

Con todo el mundo diciendo que no hay que hacer vibe coding, yo lo recomiendo, con un poco de sorna. Una vez. En algo pequeño y sin consecuencias reales. Vas a aprender en un fin de semana lo que ningún curso te va a enseñar de verdad: que la IA, por muchas cosas plausibles que te proponga, no sabe lo que tú no sabes. Y que la sensación de control que te da es, precisamente, el riesgo.

Moraleja

El vibe coding no es peligroso porque la IA se equivoque de vez en cuando. Es peligroso porque tú, si no sabes lo suficiente, no te enteras de cuándo se equivoca. Hazlo una vez, en un proyecto sin nada que perder, y sabrás exactamente por qué no deberías volver a hacerlo así en algo que sí importa.

¿Te ha pasado alguna vez sentir que controlabas tu propio código —o tu propio proyecto— y en realidad ibas a la deriva? Cuéntamelo en LinkedIn.

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Soberanía de IA: la mía cabe en un Mac Mini

Androide humanoide trabajando con un portátil en una mesa de madera, con una txapela vasca negra apoyada sobre la mesa.

He estado en el Open LLM Basque Day. Ponencias, debates, café con unas vistas excepcionales desde la planta 29 de la Torre Iberdrola. Y una palabra que aparecía en cada conversación: soberanía.

Soberanía tecnológica. Soberanía del dato. Modelos que no dependan de Washington ni de Pekín. En el mismo Bilbao, Elhuyar lleva décadas en tecnologías del lenguaje y ya tiene Llama-Eus. En HITZ, el centro de la EHU, adaptan modelos de Meta para euskera. En España, Alia es la infraestructura pública de IA del Gobierno: modelos abiertos en castellano y lenguas cooficiales —incluido el euskera—, entrenados en MareNostrum 5. En Suiza entrenan Apertus con 11.000 GPUs. El ecosistema está más cerca de lo que parece, y el debate es completamente legítimo.

Pero cuando volvía a casa, pensaba en mi versión de la soberanía. Que tiene bastantes menos GPUs.

De ChatGPT a Claude: lo que no he contado

Hace un año escribí sobre por qué volví a escribir en el blog y cómo un GPT personalizado con el corpus de mis posts me lo había puesto fácil. Lo que no he contado es todo lo que pasó después.

ChatGPT funciona bien para muchas cosas, pero hay un límite que me fue resultando incómodo: todo lo que le das vive en sus servidores. Tu corpus de textos, tus documentos, tus conversaciones. Eso no es soberanía. Es comodidad. Y no son lo mismo.

El salto a Claude no fue repentino. Fue gradual, y vino acompañado de un replanteamiento más profundo de cómo gestiono el conocimiento.

El experimento que no funcionó (y lo que aprendí de él)

En mayo escribí sobre el ruido que genera la IA cuando la usas sin criterio. Sin nombrarlo, hablaba de un sistema que se había puesto de moda: la idea de que un LLM puede actuar como mantenedor de una wiki personal, capturando todo lo que lees, generando resúmenes y cruzando referencias de forma automática.

La idea venía de Andrej Karpathy. Técnicamente sólida. Conceptualmente atractiva.

El problema fue la práctica: el sistema generaba tanto output —resúmenes, síntesis, notas automáticas— que acabé gestionando la IA en lugar de gestionar el conocimiento. Más ruido, no más señal. Lo quité.

Del experimento, sin embargo, me quedé con algo que sí tenía sentido: la búsqueda local.

La bóveda: manual, pero mía

Lo que monté en su lugar es más modesto y más deliberado.

Una bóveda en Obsidian donde archivo lo que leo —artículos, ponencias, transcripciones— con resúmenes generados por agentes de Claude. No es automatización ciega: cada activo pasa por un proceso que yo controlo. El LLM hace el trabajo tedioso de resumir y cruzar referencias; yo dirijo qué entra, qué se descarta y cómo se organiza.

La pieza clave que conservé del concepto original es QMD: un motor de búsqueda que funciona localmente, sin nube, sin API externa. Combina búsqueda por palabras clave y búsqueda semántica, y el índice vive en mi máquina. Cuando Claude Code necesita contexto para redactar un post o detectar conexiones entre ideas, consulta QMD. Sin enviar nada a ningún servidor externo, ni consumir tokens.

Eso es mi soberanía. No un modelo propio. No 11.000 GPUs. Un índice local en un Mac Mini.

Lo que ha cambiado en el flujo editorial

El resultado práctico es que el blog ya no funciona como antes.

Antes: una idea → un audio → ChatGPT → un post. Rápido, pero sin memoria. Cada artículo salía de la nada.

Ahora: una idea conecta con lo que he leído, con las ponencias que he procesado, con los autores que he archivado. Este mismo artículo sobre soberanía tiene contexto de la ponencia que escuché esta semana, cruzado con un documento que procesé hace mes y medio sobre gestión de conocimiento con LLMs. Sin buscar manualmente nada. La diferencia no es de velocidad, es de profundidad.

El sistema tiene memoria. Y esa memoria es local.

Sé que a escala de empresa esto suena a bricolaje. Y técnicamente lo es. A veces la mejor forma de entender un patrón es montarlo tú mismo a escala mínima. Pero el patrón es el mismo que se discutía en el Open LLM: quién controla los datos, quién puede consultarlos, quién decide qué se archiva.

Moraleja

La soberanía de IA no es solo un problema de estados y grandes organizaciones. Existe también a escala personal, y las implicaciones son parecidas: ¿dónde vive tu conocimiento? ¿Qué pierdes si cambias de proveedor?

Mi versión es modesta. Pero cuando pasé de ChatGPT a Claude, no perdí nada. Porque nada dependía de la nube.

A veces la soberanía no requiere 11.000 GPUs. Requiere criterio y un par de horas montando algo a mano.

¿Tienes algún sistema propio para gestionar lo que aprendes, o lo delegas todo a herramientas en la nube? Cuéntamelo en LinkedIn


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No es falta de ganas, es falta de idea: por qué cuesta tanto aprovechar la IA

Androide cubierto de polvo y telarañas en una esquina de una oficina moderna de color azul petróleo, mientras un equipo diverso de profesionales trabaja sin prestarle atención.

El otro día leía un artículo —juraría que era sobre el País Vasco— que decía que el uso de la IA estaba bastante extendido, pero que apenas se le sacaba beneficio. Y lo cierto es que me sonó. Bastante.

¿Tienes IA, pero no sabes qué hacer con ella?

Cada vez veo más gente que ha probado a jugar con GPT, Copilot o similares… pero como mucho lo usan como un Google un poco más listo. Ya hemos hablado alguna vez de eso.

El tema es que no se trata solo de «perderle el miedo». El problema no es tanto la resistencia al cambio, sino que muchas veces ni se nos pasa por la cabeza que ciertas cosas se pueden hacer de otra manera.

Y eso lo veo tanto en lo profesional como en lo personal. Me pasa a mí, y lo veo a mi alrededor. Hay una brecha de aprovechamiento muy clara.

Lo que a mí me sirvió, igual a ti también

Yo mismo he aprendido algunos usos que ni me había planteado gracias a gente que sigo en YouTube o LinkedIn. Uno, por ejemplo: dictar una idea suelta y luego dejarle a la IA que lo estructure como un post, incluso con imagen generada.

¿Aplicación profesional? Más de la que parece.

  • Si puedes dictar una entrada de blog, puedes dictar una historia de usuario.
  • Si puedes pedirle que reordene ideas para publicar, puedes pedirle que lo haga con un acta de reunión.
  • Si puedes resumir tu día para ti, puedes hacerlo para tu equipo.

La clave está en cambiar el prompt, no el hábito.

Nueva serie: La IA en el día a día

Por eso voy a abrir una nueva línea de artículos más cotidianos: ejemplos de cómo uso la IA en mi día a día. No necesariamente en cosas de curro, pero sí cosas que pueden inspirar otras ideas aplicables a lo profesional.

No se trata de postureo ni de trucos mágicos. Se trata de abrir el radar.

Moraleja

La IA no es una varita mágica, pero tampoco es solo para frikis. A veces, lo que necesitas no es más formación, sino más ejemplos.


Si tú también usas IA para cosas raras o útiles, ¡me encantará seguir la conversación en LinkedIn! 😉

Tu tambien puedes tener un Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT

De Google a agentes: mi curva de aprendizaje con la IA

Curva de aprendizaje con IA: de buscador a agente autónomo

Yo lo reconozco: al principio usaba ChatGPT como un Google más listo. Ponías una pregunta, te devolvía una respuesta bien masticadita, y te ahorrabas tener que leer tres PDFs y dos foros para enterarte de algo.

En ese momento, me parecía magia. Y lo era… pero solo el primer acto.

De respuesta a compañero: el segundo acto de la IA

Con el tiempo —y hablando con gente del sector— vi que podía pedirle algo más. No solo respuestas, sino ideas, estructurar pensamientos, cuestionar enfoques. ChatGPT se empezaba a parecer más a un compañero de curro que a un buscador.

Ahí es donde, para mí, empezó la transformación real: no se trataba solo de que supiera más, sino de que me ayudaba a pensar mejor. Microsoft lo llama «copiloto», pero yo prefiero «colega que nunca se cansa».

¿Y si además pudiera hacer cosas por ti?

La diferencia clave entre la IA generativa y la IA agéntica es esta: la primera te dice qué hacer; la segunda lo hace. Y para mí, esa capacidad de ejecutar tareas marca algo más que una evolución técnica: es un cambio de eje. Después de 25 años lidiando con herramientas, tengo claro que esto no es una capa más: es una nueva forma de pensar y trabajar.

¿Quieres borrar archivos con cierto patrón? La IA generativa te da el comando. La agéntica, si la tienes bien configurada, lo ejecuta. Y esto, para quienes venimos de automatizar despliegues o securizar pipelines, es música celestial.

No es magia: es herramienta (con supervisión)

Eso sí, no todo es jauja. A veces alucina, otras se le va la olla… Hay que supervisarla, igual que harías con un junior motivado pero algo despistado. Pero su potencial es brutal.

El verdadero límite ahora mismo no está en la herramienta, sino en nuestra capacidad para imaginar qué más puede hacer por nosotros.

Moraleja

Pasar de usar ChatGPT como buscador a verlo como un colega o un agente autónomo no es solo un cambio de herramienta: es un cambio de mentalidad. Y como todo cambio de mentalidad, empieza por hacerse buenas preguntas.


¿Tú en qué fase estás? ¿Buscando respuestas o delegando tareas? Te leo en LinkedIn 😉

Y si Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT es parte de esa curva de aprendizaje

En que se parecen las rebajas y la innovación

Mujer en rebajas que no encuentra su talla

Una de las decisiones más prácticas que he tomado en mi vida adulta tiene que ver con las rebajas. Solo compro cosas en rebajas si no son imprescindibles. Lo que necesito de verdad, lo compro cuando lo necesito. No me espero. Porque si esperas, llegas a las rebajas y… ¡sorpresa! Ya no queda tu talla.

¿Y esto qué tiene que ver con la innovación?

Más de lo que parece. Cuando estaba trabajando como consultor de innovación para Iberdrola, solía decir que innovar es preparar hoy lo que tu empresa va a necesitar dentro de cinco años. Pero claro, eso cuesta dinero. Y la reacción más común —especialmente en perfiles más orientados a gestión— es posponer las decisiones hasta que «sea el momento». Es perfectamente entendible, pero es lo mismo que esperar a las rebajas.

¿Qué puede salir mal?

Pues que cuando por fin decidas sacar ese nuevo servicio o producto, no puedas. Porque para hacerlo necesitas tener los datos en condiciones. O porque los sistemas no están preparados. O porque te faltan permisos, o integraciones, o formación. Y esos previos, esos «ya lo haremos», pueden llevar meses.

Lo he visto más de una vez: la prueba de concepto en sí era facilísima, pero el trabajo para dejar todo listo por debajo era otro cantar. Si decides que no te interesa, perfecto. Pero si el mercado sí lo lanza y tú no puedes, vas con el pie cambiado. Y duele.

Moraleja

La innovación no es un gasto caprichoso, es una forma de asegurarte de que cuando llegue el momento, tengas tu talla. Porque lo que duele no es haber hecho una PoC que no llega a nada… es necesitar algo y no tenerlo ni por asomo.


¿Te ha pasado algo parecido? Me encantaría leerlo en LinkedIn 😉

Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT es también innovación y usar una herramienta para facilitarte el trabajo es como ir de rebajas, obtienes lo mismo por menos precio. Y si le pides que te genere una imagen con el prompt es español, igual la chica tiene seis dedos…

Innovar, o como convertirte en la referencia

Cuando aún no había terminado el DESI, decidí apostar por Java con Servlets versión 1.0 mientras todo el mundo andaba con los Active Server Pages de Microsoft o los dichosos applets. Era 1999, y todavía no trabajaba, pero algo me decía que ese lenguaje iba a marcar época. Y acerté. No porque tuviera una bola de cristal, sino porque me metí apasionó, y eso me convirtió, de repente, en la “referencia” cuando empecé a trabajar. No hace falta saber mucho si los demás no saben nada.

¿Innovador de serie o simplemente apasionado?

Siempre he llevado la innovación de serie. No porque me considere ningún visionario, sino porque disfruto aprendiendo cosas nuevas. Y claro, cuando te gusta algo, le dedicas tiempo, aunque no toque, bueno y porque siendo joven misteriosamente la ropa sucia aparece limpia y planchada en el armario y esas cosas :-). A veces porque hay que preparar una demo. A veces porque tienes una sospecha de que eso que parece una chorrada hoy, puede no serlo mañana. 🤷

Y eso te da ventaja. Porque la mayoría prefiere esperar a que algo esté bien probado, o mejor aún, empaquetado y vendido como un «servicio de transformación». Así que, si te mueves un poco antes, ya partes con ventaja.

Cuando nadie sabe, el que sabe poco es experto

Esta máxima se cumple en todas las olas tecnológicas: desde las etiquetas personalizadas de JSP hasta Docker y Kubernetes, pasando por NLP o la IA generativa. Al principio, nadie tiene ni idea. Las herramientas son rudimentarias, la documentación escasa y los gurús, inexistentes.

Pero es precisamente ese el momento interesante. Porque cuando todo está por hacer, no necesitas ser un experto: basta con ser el primero que se atreve a experimentar y compartir. Eso sí, sabiendo que algunas veces te saldrá rana. Pero como dice la sabiduría popular, el que golpea primero, da dos veces.

La IA: ¿otra moda o el Game Changer definitivo?

Ahora estamos en ese punto otra vez. La IA está en su fase “Docker 2014”: hay mucho hype, herramientas sencillas y mucha gente usándola como si fuera un Google más listo. Pero muy poca que la entienda de verdad, que se atreva a meterle mano, a probar cosas raras o a pensar en términos de cambio de modelo.

Ahí hay una tabla rasa. Y si eres de los que tiene esa curiosidad inquieta, este es el momento.

Moraleja

La ventaja no está en saber más. Está en empezar antes. Y en compartir lo aprendido, aunque esté a medio cocer.


¿Tú también has sido “el raro que lo probaba antes de tiempo”? ¿Hablamos en LinkedIn?

Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT

Cuando tu radar profesional se queda sin señal: lo que la IA puede cambiar (o no)

Hombre mirando a un radar

Me acuerdo perfectamente del primer día en uno de los últimos proyectos en los que entré. Lo típico: presentación, “te contamos cómo lo hacemos aquí” y tour por la herramienta estrella de la casa. Mientras escuchaba, mi cabeza iba haciendo su propia evaluación. “Esto así no va a funcionar”, “esto otro sí tiene recorrido”, “aquí hay una bomba de relojería”…

25 años viendo qué funciona (y qué no)

Después de haber pasado por más de una decena de empresas, múltiples proyectos, sectores y equipos de todos los colores, acabas desarrollando un radar. No es infalible, pero sí afinado. A fuerza de ver patrones repetidos —unos con éxito, otros estrellándose— empiezas a anticipar qué prácticas tienen futuro, cuáles no tienen recorrido y cuáles son postureo puro, como ahora está de moda el palabra BigData (pon aquí lo que quieras) sigo haciendo lo mismo de siempre pero le llamo BigData y así molo más.

Claro, luego la realidad siempre tiene matices. Lo que en una empresa funciona de lujo, en otra puede hundirte. Pero hay aprendizajes que se te quedan grabados: cómo leer un equipo, cuándo una metodología es humo, qué herramientas son palanca y cuáles son lastre.

Cambia la tecnología, pero no el oficio

Puedes pasar de JBoss a SpringBoot en OpenShift, de Eclipse a Visual Studio Code, y de seguimientos en papel a tareas en Jira. Pero el núcleo del oficio sigue ahí: entender problemas, coordinar equipos, construir soluciones que funcionen en producción.

Hasta que llega la inteligencia artificial. Y ahí, cuidado. Porque no estamos hablando de una nueva herramienta, sino de algo que puede alterar los fundamentos. Cambian los puntos de referencia, los procesos, incluso la relación entre roles. Lo que sabías que funcionaba entre personas… ahora puede volar por los aires.

¿Sigue sirviendo todo lo aprendido?

Esa es la pregunta que me estoy haciendo últimamente. Y no desde la barrera, sino metiéndome de lleno. Probando, experimentando, leyendo, cacharreando. Porque igual que en su día me tocó entender qué pintaba Docker o cómo se organizaba un equipo ágil, ahora toca ver cómo encaja la IA en nuestra práctica profesional.

Creo que parte del conocimiento acumulado seguirá siendo útil, aunque adaptado. Pero otra parte, directamente, caduca. Y no pasa nada. Al revés: si eres de los que no se conforma con “lo de siempre”, esta es una etapa excepcional.

Si todo cambia, hay que moverse

Las disrupciones tecnológicas tienen algo bueno: sacuden el árbol. El que se mueve bien puede escalar varios peldaños. Profesionalmente, sí. Pero también personalmente. Porque la IA no solo está transformando el código o los flujos de trabajo; está replanteando cómo usamos nuestro tiempo, cómo tomamos decisiones, cómo nos comunicamos.

Moraleja

En momentos de disrupción, el mejor radar no es el que predice, sino el que se recalibra rápido. Y en eso, tenemos ventaja.


Conectemos en LinkedIn para seguir conversando el impacto de la IA en la carrera.

Este articulo ha sido Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT 😉

👉 Por qué he vuelto a escribir en el blog (y que parte de culpa tiene la IA)

Manos robóticas tecleando en un MacBook sobre un escritorio clásico; a un lado, grabadora de voz con luz naranja encendida, metáfora de cómo la IA transcribe notas de voz para escribir el blog.

Recuerdo perfectamente cuándo registré este dominio. Fue allá por agosto del 2001, estaba en el pueblo y si no recuerdo mal fue el primer pago que hice por internet, con un poco de «acongojo». Antes de eso ya tenía alguna web desde el 98, si del siglo pasado, cuando hice el Diploma de Especialización en Soluciones Internet de la Universidad de Deusto. Vamos, cuando aún era una novedad tener “una página” y la santísima trinidad era tener un gif animado, frames, y botones que cuando pasabas por encima el cursor cambiaban.

De HTML con tablas al WordPress con plugins

Aquellas primeras webs eran lo que eran: unas cuantas páginas hechas a mano, subidas por FTP y que, si tenías suerte, no rompían en Netscape. Luego, como no podía ser de otra forma, llegó WordPress. Y con él, el blog que lees ahora.

Este blog ha tenido sus altibajos. Como todos. Porque mantener contenido de forma constante requiere tiempo. Y si no hay retorno, llega un momento en que no compensa. Lo mismo pasa con el canal de YouTube o el podcast en Spotify. Mucho curro y poca gasolina.

¿Por qué volver a escribir?

Pues por dos motivos:

  1. Siempre he escrito cuando tenía algo que contar… cuando descubrí Docker, cuando empecé a darle al Kubernetes o me liaba con mi Smart Home o con la irrupción de la IA.
  2. Y porque ahora, con el tema de la Inteligencia Artificial, se juntan el hambre y las ganas de comer.

La IA no solo está revolucionando la informática. Tiene potencial para cambiar la sociedad entera. Y además —y aquí viene lo práctico— hace que mantener el blog no sea una tortura.

¿Qué ha cambiado?

Antes, para escribir una entrada tenías que:

  • Tener algo que contar.
  • Ordenar la idea.
  • Escribirlo.
  • Buscar una imagen.
  • Resumir.
  • Etiquetar.
  • Publicar.

Y si, como yo, no te dedicas al marketing de contenidos, al final te acabas preguntando si merece la pena tanto follón.

Ahora, con ChatGPT, eso se reduce drásticamente.

Mi ChatGPT personalizado

¿Que no es como tener un copywriter de verdad? Obviamente. Pero para lo que yo necesito, va sobrado.

De ahí viene el lema: Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT. Una pequeña coña a Apple .

He entrenado un GPT con todo lo que había escrito en el blog. Le he dicho “esto es cómo escribo”. Y cada vez que tengo algo que contar, le mando un audio mas o menos estructurado. Él lo transcribe, lo adapta al estilo, y yo solo tengo que darle el último pulido.

Moraleja

No se trata solo de ahorrar tiempo: se trata de adaptar mi forma de pensar al nuevo contexto tecnológico.


¿Te pasa lo mismo con la IA? Me encantará leer tus reflexiones por LinkedIn.