🏆 # 109 Si puedes hacerlo, aprender a programar
La pregunta no es si deberías aprender a programar, sino qué significa realmente "aprender a programar" hoy en día.
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En esta edición:
Una habilidad relevante
Notas de la comunidad: disponibles desde el 18 de marzo en Facebook
¿Qué ha pasado con Apple?
Manus AI
Aún quedan plazas: AI Expert ed. VII
Tiempo de lectura: 7 min
📷 La imagen de la edición:
Prompt: Una imagen creativa que representa la importancia de aprender a programar, muestra un grupo de personas con diferentes etnias y edades trabajando juntas en una tabla de programación. En el segundo plano, hay una pantalla grande que muestra código en diferentes lenguajes de programación, mientras que la luz de una habitación tecnológica ilumina el espacio. El ambiente es de colaboración y creatividad, reflejando el poder transformador del aprendizaje de la programación para mejorar la vida y el mundo.
Herramienta: Ideogram
🧠 Brain Pulse:
El tema de la semana:
🏆 Si puedes hacerlo, aprender a programar
Durante décadas, la programación ha sido vista como un territorio exclusivo para ingenieros de software o informáticos en general, un mundo lleno de jerga técnica difícil de dominar. Pero con la llegada de modelos de IA e IA Gen la programación ha cambiado. Ahora, el valor ya no está solo en escribir código, sino en entender cómo estructurar problemas y usar la tecnología a nuestro favor.
Este artículo no es un argumento para que dejes tu carrera y te conviertas en desarrollador, sino para que comprendas que el conocimiento de programación te permitirá amplificar tu capacidad de pensar y ejecutar soluciones con tecnología.
Históricamente, aprender a programar significaba sumergirse en lenguajes como C++, Java o Python, memorizando sintaxis, estructuras de datos y algoritmos.
Hoy, ya no necesitas memorizar cada detalle técnico. En cambio, necesitas:
Saber cómo hacer las preguntas correctas: La herramientas de IA Gen pueden generar código, pero tú necesitas definir el problema y darle las instrucciones precisas para que el resultado sea útil.
Comprender la lógica de los algoritmos: No necesitas escribir cada línea de código manualmente, pero sí entender cómo funciona la lógica detrás de una automatización o un modelo de datos.
Tener visión estratégica: Aprender a programar ya no es solo una habilidad técnica, sino una ventaja competitiva para resolver problemas de forma más eficiente y escalable.
En otras palabras, la programación se está convirtiendo en una competencia esencial para la resolución de problemas con tecnología, no solo en una habilidad para escribir código.
Pero… si no soy programador, ¿para qué me sirve esto?. Esta es una de las preguntas más comunes, y la respuesta es simple: porque te permitirá trabajar de manera más inteligente, sin importar tu industria.
Veamos algunos ejemplos de cómo el conocimiento de programación puede ser aplicado en distintas áreas:
Los analistas financieros están usando Python para automatizar reportes, modelar riesgos y detectar patrones en grandes volúmenes de datos. SQL permite gestionar bases de datos gigantescas y tomar decisiones más informadas en tiempo real.
Por otro lado, diferentes agencias de marketing están utilizando scripts de automatización para extraer información de clientes potenciales, segmentar audiencias y personalizar campañas a gran escala.
La programación permite a los equipos de RRHH mejorar el proceso de selección con algoritmos de IA que analizan CVs y evalúan candidatos en función de criterios específicos. Estos ejemplos dejan clara una cosa: la programación ya no es solo para ingenieros, sino una herramienta que cualquiera puede usar para potenciar su trabajo.
Antes, aprender a programar requería meses o incluso años de práctica antes de crear algo útil. Pero con la IA generativa, el aprendizaje se ha acelerado de manera exponencial.
Hoy, las herramientas de IA pueden escribir código por ti, explicarte errores, sugerir mejoras y enseñarte en tiempo real. Esto significa que puedes empezar con tareas con alguna de las siguientes herramientas:
🔹 GitHub Copilot: Te sugiere líneas de código en tiempo real mientras programas. Es como un asistente inteligente que te ayuda a escribir mejor código, más rápido.
🔹 ChatGPT & Claude: Puedes preguntar sobre estructuras de datos, pedir explicaciones paso a paso y generar código optimizado para tareas específicas.
🔹 Kaggle: Comunidad donde puedes encontrar datasets y practicar resolución de problemas reales.
Con una estrategia de aprendizaje inteligente y la ayuda de estas herramientas, en semanas puedes comenzar a automatizar procesos y aplicar la programación en tu día a día. Bueno y por supuesto formación.
Quienes entienden cómo automatizar procesos, estructurar datos y optimizar flujos de trabajo con código tendrán una ventaja competitiva gigantesca en cualquier industria.
Conclusión: Si puedes hacerlo, aprender a programar es cuestión de decisión
Si hasta ahora has pensado que programar es "demasiado complicado", es momento de replantearlo. Con la IA generativa como aliada, nunca ha sido tan fácil aprender y aplicar conocimientos de programación. El mundo está cambiando rápidamente. ¿Te quedarás fuera?
🗣️ Brain Bites:
Dos noticias que no te puedes perder:
— Meta lanza "Notas de la Comunidad" y abandona el fact-checking: ¿una evolución o un riesgo?
Meta ha confirmado que el próximo 18 de marzo lanzará su nueva función "Notas de la Comunidad", una estrategia que sustituye los programas de fact-checking tradicionales en Facebook, Instagram y Threads. Este nuevo sistema, similar al de X (antes Twitter), permitirá a los propios usuarios agregar contexto a publicaciones potencialmente engañosas, en lugar de depender de verificadores externos. Aunque de momento solo estará disponible en EE.UU., Meta planea expandirlo globalmente en los próximos meses.
El cambio, impulsado por la visión de Mark Zuckerberg de permitir un debate más abierto en sus plataformas, ha generado una fuerte controversia. Mientras Meta asegura que su sistema garantizará imparcialidad al requerir consenso entre usuarios con diferentes puntos de vista antes de publicar notas, críticos advierten que este modelo podría abrir la puerta a la desinformación y la manipulación masiva. La eliminación de los verificadores de hechos ha sido vista como un movimiento arriesgado, especialmente en un contexto global donde la información falsa se propaga con facilidad.
Con este giro, Meta sigue los pasos de X y su "Community Notes", que ha tenido resultados mixtos. Algunos estudios sugieren que este modelo puede ser efectivo para corregir información errónea, mientras que otros alertan sobre su vulnerabilidad ante sesgos y campañas de manipulación. La gran pregunta es si Facebook, Instagram y Threads lograrán mantener su credibilidad con esta estrategia o si, como ha sucedido con X, terminarán dominadas por la desinformación.
— ¿Qué ha pasado con Apple?
Apple, pionero en asistentes virtuales con el lanzamiento de Siri en 2011, se encuentra ahora en una posición incómoda dentro de la carrera por la inteligencia artificial generativa. Mientras OpenAI, Google y Amazon han avanzado significativamente con asistentes más sofisticados y con mejores capacidades conversacionales, Apple ha confirmado que las funciones avanzadas de Apple Intelligence, que transformarían a Siri en un asistente más útil y natural, sufrirán retrasos indefinidos.
El problema no es solo técnico, sino estratégico. Siri, que alguna vez representó la vanguardia en asistentes de voz, ha quedado relegado frente a alternativas como ChatGPT en modo voz, Google Gemini y la nueva Alexa mejorada con IA. Mientras los competidores integran IA generativa de manera fluida, el estancamiento de Apple podría afectar su competitividad en mercados clave, especialmente en China, donde marcas locales están lanzando teléfonos con capacidades de IA más avanzadas.
Para Apple, el desafío es recuperar el tiempo perdido en un sector que avanza rápidamente. Si no logra ofrecer una experiencia convincente con Siri, el riesgo no solo es perder la batalla de los asistentes de IA, sino también ver amenazada su posición dominante en el ecosistema móvil. Con el iPhone cada vez más dependiente de la inteligencia artificial, la gran pregunta es: ¿podrá Apple ponerse al día antes de que la ventaja se vuelva insalvable?
🦾 Toolkit:
Una sección dedicada a compartir herramientas, recursos y aplicaciones útiles para la comunidad de Brain and Code
— Manus AI: a por la IA General
El agente de Manus AI se distingue de las otras soluciones ya conocidas en el mercado porque no se limita a una base de datos preexistente. En cambio, puede realizar investigaciones en Internet, controlar computadoras como lo haría un usuario humano y sintetizar información para responder preguntas complejas que otras soluciones no pueden resolver o si lo hacen, no lo hacen de una forma acertada.
A través de un sistema que divide automáticamente las solicitudes en tareas más pequeñas y las procesa en paralelo, la IA de Manus es capaz de generar no solo respuestas en texto, sino también hojas de cálculo, gráficos interactivos, páginas web e incluso videojuegos.
El desempeño del agente de Manus AI ha sido evaluado con el benchmark GAIA (General AI Intelligence Assessment), un estándar que mide la capacidad de las inteligencias artificiales para responder preguntas del mundo real
En las pruebas de nivel 3 del benchmark GAIA, que incluyen las preguntas más complejas, el agente obtuvo un 57,7% de aciertos. Sin embargo, en los niveles 1 y 2, que representan tareas más accesibles, logró responder correctamente en más del 70% de los casos. Según la compañía, estos resultados demuestran que su agente supera a otras herramientas actuales en la capacidad de investigar respuestas y resolver problemas complejos.
En complemento, el GAIA es una evaluación diseñada para medir la capacidad de los agentes de inteligencia artificial para responder preguntas y resolver problemas del mundo real. Se estructura en diferentes niveles de dificultad:
Nivel 1 y 2: Incluyen tareas relativamente sencillas, como responder preguntas directas o realizar análisis básicos de datos.
Nivel 3: Contiene problemas más complejos que incluso los humanos pueden encontrar difíciles de resolver. Evalúa la capacidad de la IA para sintetizar información, razonar paso a paso y generar soluciones precisas.
Este benchmark es una referencia clave en la industria para evaluar la evolución de las inteligencias artificiales en la resolución de problemas prácticos y la comprensión del entorno real.
En la próxima edición os traeremos más detalles, no os preocupéis.
⚡ Corner:
Nuestra recomendación para esta semana:
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