Deja de dividir el cómputo de IA por igual: los mejores modelos para ingenieros sénior ahorran dinero, el trabajo de novatos ya no funciona

En la transmisión en vivo de los medios de InfoQ durante la Conferencia Mundial de IA de 2026, los expertos Teng Yu y Tang Feihu debatieron sobre los profundos cambios que la codificación con IA conlleva. Coinciden en que la IA prioriza el juicio de los ingenieros senior, mientras que los recién llegados que dependían de la codificación repetitiva salen perdiendo. Ambos utilizan múltiples modelos, pero señalan que el consumo de tokens ya no es la métrica clave; en cambio, la finalización de tareas y el valor son lo que importa. Tang Feihu cree que los modelos poseen discernimiento, citando la capacidad de Kimi K3 para generar un juego en 3D a partir de un solo prompt, y un caso en el que un modelo se negó a subir código debido a problemas de seguridad. Teng Yu argumenta que los modelos carecen de responsabilidad real y no pueden tomar decisiones finales. Para las empresas, advierten que no se debe usar el uso de tokens como KPI, ya que esto conduce a la manipulación. Sugieren centrarse en el retorno de la inversión (ROI), seleccionar modelos según la tarea y asignar los mejores modelos a los ingenieros senior. Los recién llegados deberían empezar a usar la IA desde temprano, evitar competir con la IA en LeetCode y considerar una educación en humanidades. Ambos ven un cambio en la ingeniería de software, pasando de escribir código a comprender sistemas y asumir responsabilidades. Tang Feihu aún recomienda estudiar ciencias de la computación, pero con currículos cambiados, mientras que Teng Yu sugiere que los títulos tradicionales en ciencias de la computación podrían perder valor.