De Prompt Engineer a AI Engineer: la evolución del humo
Antes escribías prompts, ahora tienes un harness, cinco agentes y un título de ingeniero. Lo único que sigue faltando es saber desarrollar software.
Sátira sobre IA para programadores: vibecoders, «ingenieros de IA» y CEOs que llevan meses buscando un problema para su solución con IA.
Antes escribías prompts, ahora tienes un harness, cinco agentes y un título de ingeniero. Lo único que sigue faltando es saber desarrollar software.
Implementamos K-Means en Go, sin dependencias, para encontrar patrones sin datos etiquetados agrupando métricas con distancias, medias y un bucle.
Pasamos de predecir números a clasificar resultados con una sigmoide, porque tomar una decisión no requiere de una LLM, sino una probabilidad y un if.
Implementamos descenso de gradiente en Go, sin dependencias, para ver cómo una máquina ajusta sus parámetros y reduce el error. Porque aprender de los errores es algo más que escribirle al agente: sigue estando mal.
Implementamos una regresión lineal en Go, sin dependencias ni agentes de, porque a veces una fórmula matemática resuelve lo que otros solucionarían con 200.000 tokens y una arquitectura multiagente.
La IA encontró el fallo, reprodujo el panic y preparó un fix, solo que necesitó clonar una dependencia entera y modificar el sistema de módulos.
Tokens, analogías y una sana desconfianza hacia cualquier cosa que parece funcionar a la primera, antes de hablar de la IA en el blog, profundizamos un poco sobre qué es.