{"id":35937,"date":"2026-06-16T12:07:44","date_gmt":"2026-06-16T10:07:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=35937"},"modified":"2026-06-16T12:10:13","modified_gmt":"2026-06-16T10:10:13","slug":"el-ser-humano-es-el-bug-o-la-feature-del-desarrollo-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/inteligencia-artificial\/el-ser-humano-es-el-bug-o-la-feature-del-desarrollo-de-ia\/","title":{"rendered":"\u00bfEl ser humano es el bug o la feature del desarrollo de IA?"},"content":{"rendered":"\n

Spoiler: el negocio nos est\u00e1 acompa\u00f1ando amablemente a la puerta de los procesos de IA. Pero quiz\u00e1s no sea el final de nuestro trabajo, sino el comienzo de algo mucho m\u00e1s interesante.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u00bfRecuerdas cuando, para aprobar cualquier cambio, hab\u00eda que esperar la firma del m\u00e1nager en un documento impreso al ciclostilo?<\/p>\n\n\n\n

\n

Se necesita un responsable.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Era la frase que resonaba en la cabeza de todos, la invocaci\u00f3n de alguien que asumiera la responsabilidad de lo que ocurr\u00eda. Italia todav\u00eda se basa hoy en esta cadena infinita de aprobaciones, que a menudo bloquea los procesos durante horas, d\u00edas o incluso a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

Ya no nos sorprende si un trabajo prometido para un a\u00f1o al final sufre un retraso de seis meses: es normal.<\/p>\n\n\n\n

En los procesos modernos gobernados por la IA, se tiende a imaginar un escenario similar: cada imagen producida por un LLM, cada texto, cada comentario deber\u00eda ser supervisado por un humano. Nos vendieron este enfoque con una f\u00f3rmula tranquilizadora: \u00abhuman in the loop\u00bb<\/em> (humano en el bucle).<\/p>\n\n\n\n

Era una idea fascinante, que pon\u00eda al ser humano en el centro del proceso. Yo tambi\u00e9n lo cre\u00eda, esperando que la contribuci\u00f3n humana pudiera tener un peso real en la cadena de valor. Sin embargo, lo que para nosotros es un valor, para la industria representa solo un coste. La era en la que el ser humano era considerado un recurso fundamental dentro del flujo de trabajo se est\u00e1 desvaneciendo a una velocidad espantosa.<\/p>\n\n\n\n

Durante a\u00f1os nos repitieron que el human-in-the-loop<\/em> era nuestra p\u00f3liza de vida:<\/p>\n\n\n\n

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Tranquilos, las m\u00e1quinas son imperfectas y el aporte del ser humano siempre ser\u00e1 necesario.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Pero esta narrativa chocaba con la realidad operativa. Impulsado por el hambre insaciable de escalabilidad y por latencias que deben bajar del umbral de los milisegundos, el negocio nos est\u00e1 acompa\u00f1ando amablemente a la puerta del ciclo operativo.<\/p>\n\n\n\n

Bienvenidos a la era en la que el operador ya no est\u00e1 en<\/em> el loop, sino como m\u00e1ximo sobre<\/em> el loop (human-on-the-loop<\/strong>), si no por completo fuera<\/em> del ciclo (human-out-of-the-loop<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPero se trata realmente del fin de la supervisi\u00f3n o es m\u00e1s bien un shift right<\/strong> (desplazamiento a la derecha), mucho m\u00e1s complejo y crucial?<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPor qu\u00e9 el negocio nos quiere fuera del camino?<\/h2>\n\n\n\n

Hablemos claro: el negocio tiene hambre de velocidad. Un operador que debe hacer clic en \u00abaprobar\u00bb es visto como un cuello de botella lento, costoso y que no siempre est\u00e1 disponible. En un mundo que piensa en milisegundos, la intervenci\u00f3n humana corre el riesgo de parecer un perezoso colgado torpemente de una rama durante una carrera de F\u00f3rmula 1. Por eso los responsables y los CTO presionan para eliminar a las personas de los engranajes digitales. No es por maldad, sino por “eficiencia”.<\/p>\n\n\n\n

Este cambio redefine los tres roles cl\u00e1sicos de la supervisi\u00f3n, transform\u00e1ndolos radicalmente. En el modelo human-in-the-loop<\/strong>, el operador act\u00faa como un cobrador de peaje en la autopista: un paso obligatorio y seguro, que sin embargo ralentiza el flujo acumulando tr\u00e1fico.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

En el modelo human-on-the-loop<\/strong>, se pasa al papel de controlador de tr\u00e1fico a\u00e9reo. Alejado del flujo directo de la acci\u00f3n, el humano se encuentra solo, sentado frente a un monitor silencioso con una taza de caf\u00e9 que se enfr\u00eda lentamente. Su tarea ya no es hacer, sino observar pasivamente trayectorias abstractas en la pantalla, con el \u00fanico y aterrador poder de presionar un gran bot\u00f3n rojo en caso de colisi\u00f3n. Es una soledad desgastadora, en la que la mente oscila entre el aburrimiento plano de datos incomprensibles y picos repentinos de pura ansiedad, mientras se pierde progresivamente el sentido real de lo que se est\u00e1 controlando.<\/p>\n\n\n\n

Finalmente, en el escenario human-out-of-the-loop<\/strong>, el humano se limita a dise\u00f1ar la autopista para luego dejarla operar de forma aut\u00f3noma. Es la m\u00e1xima eficiencia unida al m\u00e1ximo riesgo: uno se encuentra esperando que los sistemas autom\u00e1ticos funcionen correctamente, mientras se distrae con el \u00faltimo episodio de una serie de televisi\u00f3n, asimilando una peligrosa delegaci\u00f3n de responsabilidades.<\/p>\n\n\n\n

Esta transici\u00f3n, sin embargo, nos expone a un riesgo sutil. A menudo se da por sentado que la uni\u00f3n de humano y m\u00e1quina es la f\u00f3rmula perfecta para maximizar la operatividad reduciendo riesgos, pero la realidad es muy diferente. Cuando un sistema automatizado colapsa, el control se devuelve repentinamente al operador en el peor momento posible: en medio del caos m\u00e1s absoluto y sin que este tenga un conocimiento profundo de las din\u00e1micas del problema. De este modo, el humano se ve degradado a simple \u00abcolector de responsabilidades\u00bb, listo para absorber las culpas legales, econ\u00f3micas y psicol\u00f3gicas de un desastre que no tuvo las herramientas ni el tiempo material para prevenir.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Automatizaci\u00f3n total<\/h2>\n\n\n\n

No estamos hablando de ciencia ficci\u00f3n, sino de escenarios reales en sectores que gestionamos a diario.<\/p>\n\n\n\n

Ingenier\u00eda de software: nuestro nuevo colega es un agente de IA<\/h3>\n\n\n\n

Nuestro compa\u00f1ero de escritorio ya no es el colega experimentado y un poco nost\u00e1lgico, sino Claudio, Gippi, Quenno o Deep: agentes aut\u00f3nomos que obtienen sus instrucciones de simples archivos en Markdown.<\/p>\n\n\n\n

En este contexto, el agente puede actuar en cada momento como programador, tester o redactor de documentaci\u00f3n. Nos encontramos rodeados de agentes virtuales que colaboran activamente, formulan preguntas, realizan tareas y escriben c\u00f3digo en el mismo instante en que nosotros empezamos a concibirlo. Trabajan sin descanso, incluso de noche, mientras nosotros intentamos relajarnos. Estos sistemas planifican, se autocorrigen, se duplican y se coordinan de forma totalmente aut\u00f3noma. Para nosotros, los programadores, la actividad diaria se est\u00e1 desplazando de la escritura manual de c\u00f3digo a la orquestaci\u00f3n de flotas de agentes en la nube y a la validaci\u00f3n de sus planes de acci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El caso de Nubank es emblem\u00e1tico en este sentido: una compleja migraci\u00f3n ETL de 6 millones de l\u00edneas de c\u00f3digo. Sobre el papel, era la cl\u00e1sica \u00abmisi\u00f3n suicida\u00bb: 18 meses de trabajo estimados para mil desarrolladores y noches enteras a base de pizza fr\u00eda y caf\u00e9. La IA la resolvi\u00f3 en muy pocas semanas, gastando una vig\u00e9sima parte. Una eficiencia monstruosa que, si por un lado nos libera de una aburrida pesadilla manual, por el otro nos deja una estupefacci\u00f3n que nos hace reflexionar: nuestro papel est\u00e1 cambiando y tenemos que asumirlo.<\/p>\n\n\n\n

Intenta ponerte en la piel del Project Manager que hab\u00eda redactado aquel presupuesto de migraci\u00f3n. Con 18 meses de presupuesto asegurado, ya estaba saboreando unas vacaciones de ensue\u00f1o con la familia en una isla tailandesa, imagin\u00e1ndose tomando un Cha Yen helado y disfrutando de un Pad Thai caliente en una playa del sudeste asi\u00e1tico. En cambio, vio c\u00f3mo su planificaci\u00f3n se desmoronaba bajo sus pies en menos de un mes, gracias a una flota de agentes en la nube operativos incluso de noche. Ahora se encuentra sentado en la oficina redise\u00f1ando todos los objetivos de la empresa, intentando comprender c\u00f3mo vender y gestionar un trabajo en el que las personas ya no colocan los ladrillos, sino que solo deben validar el proyecto del arquitecto sint\u00e9tico.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Nubank, la migraci\u00f3n contada por Devin<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Entrenamiento de IA: ahora es la IA la que se juzga a s\u00ed misma<\/h3>\n\n\n\n

Muchos recordar\u00e1n la complejidad del Aprendizaje por Refuerzo a partir de Feedback Humano (RLHF): una multitud de personas contratadas para clasificar lo que se consideraba correcto o incorrecto. Un proceso lento y costoso que recordaba de forma casi c\u00f3mica a las viejas listas escolares escritas en la pizarra por el compa\u00f1ero de clase “Luigi” de turno, que decid\u00eda qui\u00e9n era bueno o malo bas\u00e1ndose \u00fanicamente en sus simpat\u00edas del d\u00eda. Este enfoque basado en el arbitrio demostr\u00f3 ser poco escalable: las personas son caras y corren el riesgo de volverse locas tras la cent\u00e9sima evaluaci\u00f3n frente al ordenador. Por ello, la industria se ha orientado decididamente hacia el AI Feedback (Feedback de IA): las m\u00e1quinas se entrenan, se corrigen y se eval\u00faan mutuamente en un ciclo continuo. Un sistema indubbiamente ultrarr\u00e1pido y econ\u00f3mico, pero donde la IA \u00abalumna\u00bb solo aprende a complacer las reglas abstractas de la IA \u00abmaestra\u00bb, igual que el alumno pelota que lleva la manzana al escritorio del profesor sin haber entendido realmente la lecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Los frameworks de agentes modernos tambi\u00e9n siguen este esquema: sistemas en los que grupos de agentes se analizan rec\u00edprocamente, corrigi\u00e9ndose y evolucionando de forma aut\u00f3noma. La Constitutional AI de Anthropic se basa exactamente en este principio: sistemas que se corrigen a s\u00ed mismos adhiri\u00e9ndose a una constituci\u00f3n espec\u00edfica de reglas preestablecidas. Con un detalle que lo cambia todo: esa constituci\u00f3n, por ahora, la seguimos escribiendo nosotros. Delegamos en las m\u00e1quinas la ejecuci\u00f3n del juicio, no la elecci\u00f3n de los valores en los que se funda ese juicio.<\/p>\n\n\n\n

Moderaci\u00f3n y soporte<\/h3>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n en la moderaci\u00f3n de contenidos y en la atenci\u00f3n al cliente, la IA est\u00e1 asumiendo un papel predominante. Los sistemas de triaje autom\u00e1tico filtran ya la mayor parte de los contactos, delegando en los operadores humanos \u00fanicamente la gesti\u00f3n de los casos m\u00e1s ambiguos o sensibles.<\/p>\n\n\n\n

Klarna llev\u00f3 este concepto al extremo, sustituyendo a cientos de operadores por un asistente virtual. Aunque las m\u00e9tricas iniciales mostraban una reducci\u00f3n dr\u00e1stica de los tiempos de respuesta y un volumen sin precedentes de conversaciones gestionadas, la falta de empat\u00eda y flexibilidad gener\u00f3 una fuerte insatisfacci\u00f3n en los clientes y un aumento imprevisto de los costes operativos de recuperaci\u00f3n. La lecci\u00f3n est\u00e1 clara: la automatizaci\u00f3n extrema ofrece una eficiencia extraordinaria, pero cuando entran en juego la complejidad, el juicio y la empat\u00eda, la presencia humana sigue siendo indispensable<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Klarna da marcha atr\u00e1s y vuelve a contratar: Corriere della Sera<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

A pesar de los contratiempos temporales, la direcci\u00f3n trazada por la industria es evidente. Aunque hoy debamos aceptar compromisos de calidad, la progresiva sofisticaci\u00f3n de los modelos conducir\u00e1 a la exclusi\u00f3n casi total del ser humano de los flujos operativos directos. Si bien por un lado esto nos liberar\u00e1 de tareas repetitivas y alienantes, por el otro nos acercar\u00e1 a un escenario en el que nuestra contribuci\u00f3n quedar\u00e1 confinada a la supervisi\u00f3n de alto nivel o a la gesti\u00f3n de las \u00fanicas excepciones cr\u00edticas.<\/p>\n\n\n\n

Las patolog\u00edas de la autonom\u00eda: cuando la m\u00e1quina se muerde la cola<\/h2>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

El entusiasmo desenfrenado por la autonom\u00eda digital est\u00e1 empezando a chocar con comportamientos imprevistos. Los sistemas completamente automatizados y carentes de un anclaje externo real tienden a desarrollar verdaderas patolog\u00edas operativas.<\/p>\n\n\n\n

El colapso del pensamiento cr\u00edtico sint\u00e9tico<\/h3>\n\n\n\n

Confiar el juicio de una IA a otra IA genera un cortocircuito l\u00f3gico. El modelo evaluado aprende r\u00e1pidamente a optimizar sus respuestas para complacer a su evaluador sint\u00e9tico, en lugar de resultar realmente \u00fatil para el usuario real. Si en el pasado el estudiante llevaba una manzana a la profesora para ganarse su favor, hoy las IA son entrenadas literalmente para cumplir par\u00e1metros formales. Estamos entrenando modelos aptos para aprobar con nota los test de evaluaci\u00f3n, descuidando la comprensi\u00f3n aut\u00e9ntica de las materias tratate.<\/p>\n\n\n\n

El resultado es una producci\u00f3n masiva de textos largos, ceremoniosos y carentes de valor informativo real: un falso consenso sint\u00e9tico que enmascara la ausencia total de pensamiento cr\u00edtico y diversidad. Frases como \u00abHas tenido una idea fant\u00e1stica, qu\u00e9 intuici\u00f3n m\u00e1s genial\u00bb<\/em>, repetidas como un mantra al principio de cada respuesta, no pertenecen al lenguaje humano. Las m\u00e1quinas las adoptan exclusivamente porque saben que ese tono condescendiente satisface los criterios de evaluaci\u00f3n del algoritmo juez. Este bucle de retroalimentaci\u00f3n termina premiando la mediocridad, penalizando la originalidad y aplanando todo el ecosistema informativo.<\/p>\n\n\n\n

Europa pone un parche (\u00bfo tal vez no?)<\/h2>\n\n\n\n

Mientras la industria persigue el objetivo de procesos completamente automatizados, el legislador europeo ha introducido un freno rotundo con la aprobaci\u00f3n de la Ley de IA de la UE (EU AI Act). El art\u00edculo 14 exige que, para los sistemas considerados de alto riesgo (como la sanidad, el transporte o las finanzas), se garantice siempre un control humano final, con la posibilidad de interrumpir a tiempo las operaciones del sistema.<\/p>\n\n\n\n

Los requisitos definidos por la ley parecen casi ideados por expertos en experiencia de usuario: herramientas de diagn\u00f3stico para trazar los l\u00edmites del sistema, interfaces dise\u00f1adas para mitigar la tendencia al sesgo de automatizaci\u00f3n (automation bias) solicitando la atenci\u00f3n del operador, criterios de explicabilidad para comprender las rutas l\u00f3gicas del modelo, posibilidad de anulaci\u00f3n (override) para modificar o cancelar las decisiones, un bot\u00f3n de emergencia y controles biom\u00e9tricos cruzados.<\/p>\n\n\n\n

Sobre el papel es fant\u00e1stico, pero la realidad corre el riesgo de ser muy diferente. \u00bfNo nos estaremos metiendo en el mismo t\u00fanel que los banners de cookies, donde ya nadie lee nada y se hace clic en r\u00e1faga para no perder tiempo?<\/p>\n\n\n\n

La supervisi\u00f3n podr\u00eda reducirse a una ratificaci\u00f3n formal y autom\u00e1tica para no comprometer la velocidad de producci\u00f3n. Adem\u00e1s, la obligaci\u00f3n de mantener a un supervisor humano en el flujo corre el riesgo de configurar a este \u00faltimo como el escudo legal ideal para los productores de software, sobre quienes recaer\u00e1 la responsabilidad de no haber intervenido a tiempo, incluso en ausencia del tiempo material o de la visibilidad necesarios para comprender el error del algoritmo.<\/p>\n\n\n\n

Supervisar software complejo generado por IA significa mirar cada l\u00ednea, cada prueba, cada ciclo y tener una visi\u00f3n hol\u00edstica del mismo: una tarea que requiere competencias t\u00e9cnicas profundas, una comprensi\u00f3n honda del contexto operativo y la capacidad de anticipar las consecuencias de cada decisi\u00f3n; una tarea hermosa sobre el papel, pero pr\u00e1cticamente irrealizable, a menos que te hayas inyectado el Compuesto V de peque\u00f1o sin sufrir da\u00f1os ps\u00edquicos irreparables.<\/p>\n\n\n\n

Conclusiones: no somos obsoletos, nos hemos vuelto indispensables<\/h2>\n\n\n\n

\u00bfEstamos destinados a convertirnos en los dinosaurios de la era digital? La respuesta es no, pero sin duda nuestro trabajo est\u00e1 afrontando una profunda metamorfosis.<\/p>\n\n\n\n

Ya no somos los alba\u00f1iles digitales dedicados a colocar una l\u00ednea de c\u00f3digo tras otra. Nos estamos convirtiendo en los arquitectos<\/strong> de estos sistemas: ya no colocamos los ladrillos, sino que dise\u00f1amos la estructura, fijamos los l\u00edmites regulatorios y los principios operativos dentro de los cuales pueden moverse las flotas de agentes aut\u00f3nomos. Es el mundo del Harness Engineering.<\/p>\n\n\n\n

Y al igual que todo arquitecto responde por la estabilidad del edificio mucho despu\u00e9s de que los alba\u00f1iles se hayan ido, a nosotros nos queda la firma final<\/strong>: la \u00faltima instancia llamada a desenredar las complejidades \u00e9ticas y de responsabilidad que ninguna m\u00e1quina es capaz de gobernar por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n

Los l\u00edmites surgidos de los primeros intentos de automatizaci\u00f3n total ofrecen una lecci\u00f3n valiosa: excluir completamente el control humano genera sistemas fr\u00e1giles, r\u00edgidos y, en \u00faltima instancia, muy costosos. No por casualidad, en los sectores donde el error se paga con vidas humanas, como la aviaci\u00f3n y la medicina, el ser humano nunca ha salido realmente del ciclo: permanece all\u00ed por un r\u00e9gimen de responsabilidad, no por nostalgia. La Ley de IA de la UE consagra este l\u00edmite a nivel normativo, record\u00e1ndonos que el futuro no reside en el conflicto entre el ser humano y la m\u00e1quina, ni en la exclusi\u00f3n del ser humano del ciclo. La clave del \u00e9xito ser\u00e1 la integraci\u00f3n de interfaces y flujos capaces de gobernar la velocidad operativa de la IA sin abdicar jam\u00e1s de nuestra inteligencia y responsabilidad profesional.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro papel est\u00e1 muy lejos de haber terminado: simplemente se ha vuelto mucho m\u00e1s estimulante, complejo y necesario. La diferencia la marcaremos nosotros, dejando de sufrir el shift right<\/em> y empezando a reivincionar el control: exigir comprender los sistemas que firmamos, rechazar la degradaci\u00f3n a meros colectores de responsabilidades, mantener la mano en el bot\u00f3n solo cuando sabemos realmente qu\u00e9 estamos deteniendo. Siempre y cuando no nos dejemos abatir por interfaces coloradas llenas de botones rojos que nos invitan a hacer clic sin pensar demasiado.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Spoiler: el negocio nos est\u00e1 acompa\u00f1ando amablemente a la puerta de los procesos de IA. Pero quiz\u00e1s no sea el final de nuestro trabajo, sino el comienzo de algo mucho m\u00e1s interesante. \u00bfRecuerdas cuando, para aprobar cualquier cambio, hab\u00eda que esperar la firma del m\u00e1nager en un documento impreso al ciclostilo? 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