Farmear aura, quemar libros y le pregunté a la IA si sabía de todo esto

Este post no es un tutorial. Es una foto de una pregunta que me persigue: ¿el algoritmo nos conoce, o solo sabe cómo extraernos reacciones? Y de camino, una confesión sobre toda la jerga técnica que acumulé este año — Docker, MCP, el CCNA que estudié — y una prueba honesta de qué tan bien funciona la IA para gente que no es dev.

La controversia como combustible

Hay una palabra que aprendí este año y no me gusta cómo se siente en la boca: farmear aura. Ganar estatus no por lo que sabes, sino por la temperatura que generas. El algoritmo no premia la razón; premia el calor. Y el calor más barato de producir es el odio.

Mi lectura de todo esto pasó inevitablemente por Salman Rushdie. No por moda: porque Los versos satánicos es el caso estudio definitivo de lo que significa ser convertido en controversia. Rushdie no escribió un libro para que lo odiaran — escribió una novela compleja, y el odio se construyó alrededor, desproporcionado, rentable para los que lo administraban. Casi cuarenta años después, el mismo mecanismo funciona en escala industrial: alguien dice algo, el algoritmo detecta que la ira genera engagement, y la ira se distribuye como producto.

Lo que entendí, y esto es el aprendizaje real: la controversia no es un accidente del algoritmo, es su modelo de negocio. Y participar de ella sin darte cuenta es farmear aura en nombre de otro. Cuando escribí sobre el harness dije que la IA nos obliga a ser mejores arquitectos. Esto es la versión oscura de la misma idea: el algoritmo nos obliga a ser mejores editores de nuestra propia atención, o nos convierte en combustible.

La fachada técnica: MCP, Docker y el CCNA que nadie me pidió

Confesión: este año acumulé tres cosas cuya utilidad real es mucho más pequeña de lo que Twitter me hizo creer.

MCP — el Model Context Protocol, la moda del momento. Es una abstracción elegante, sí. Pero la mayoría de los "servidores MCP" que la gente construye son un playwright MCP que navega una página y nada más. La idea es buena; el ecosistema de la semana es ruido. Aprendí a preguntarme: ¿esto resuelve algo mío, o solo suena bien en el CV?

Docker — aquí sí aprendí algo que se quedó: la contenerización no es "internet dentro de una caja", es reproducibilidad. La imagen vale más que el contenedor. Pero vi mucha gente —incluido yo, unas semanas— ejecutando docker compose up como un ritual sin entender qué puerto se mapea a dónde.

El CCNA — la certificación de networking de Cisco. ¿Qué sería de internet sin entender routing y switching? Nada, literalmente. Y sin embargo: estudié para el CCNA en un año donde la IA me configuraba VLANs en un prompt. La conclusión incómoda: el conocimiento fundacional no pierde valor porque llegue la IA; pierde su monopolio. Lo estudié porque quiero entender la máquina hasta abajo, no porque nadie me lo pida.

¿Qué tanto funciona el RAG? (respuesta honesta)

Este año monté RAG — Retrieval-Augmented Generation — para un par de proyectos. El veredicto:

El aprendizaje práctico: RAG no es una base de datos con chat; es un sistema de recuperación, y los sistemas de recuperación se diseñan. Si tu chunking es naive, tu RAG es una máquina de confusión con buena ortografía.

¿Y la IA para personas que no son dev?

Aquí hice la prueba más reveladora: le pedí a gente de mi círculo no-técnico que usara IA para resolver problemas reales, y observé.

Resultado: la IA les da un 70% de la solución con un 100% de confianza. Para tareas creativas de baja consecuencia — redactar, resumir, idear — es transformacional. Para tareas técnicas de alta consecuencia — "configúrame esto", "arréglame aquello" — produce resultados que parecen funcionar. Y la diferencia entre parece-funciona y funciona es exactamente el criterio que un dev desarrolló a golpes durante años.

La conclusión que me dejó pensando: la IA para no-devs funciona en la medida en que puedan verificar el resultado. Si no puedes verificar, no tienes un asistente: tienes un oráculo. Y los oráculos son difíciles de depurar.

¿Y el futuro?

Mi apuesta reflexiva:

1. El algoritmo seguirá premiando el calor sobre la razón hasta que económicamente deje de convenirle. No me espero sentado: mi defensa es escribir con calma en espacios propios — como este blog, sin feed, sin likes.
2. La jerga técnica seguirá reciclándose (hoy MCP, mañana otra sigla), y el valor seguirá estando en los fundamentos: red, sistemas, rendering. Rushdie sigue siendo Rushdie después de todas las modas literarias que lo rodearon.
3. La IA masifica la capacidad de producir, no la de verificar. La brecha del futuro no será entre quien usa IA y quien no: será entre quien puede verificar lo que la IA produce y quien no.

Esa última es la que más me importa, porque es también una autocrítica: cada vez que ejecuto algo que el harness generó sin leerlo, yo también soy el no-dev del futuro.

Nos leemos.