He encontrado interesante registrar dónde paso tiempo al programar con IA. La conclusión es que paso mucho menos tiempo lidiando con la configuración de bibliotecas y problemas de depuración de la plataforma (compilación, repositorio, despliegue). Mucho menos tiempo preocupándome por la arquitectura desde el principio. Y mucho menos tiempo depurando errores de lógica simples. Por otro lado, paso una fracción mucho mayor del tiempo depurando errores donde la semántica está desacoplada de la sintaxis (cuanto más estado necesito rastrear, menos ayuda la IA). Mucho más tiempo refactorizando. Mucho más tiempo perfilando y haciendo optimizaciones de segundo y tercer orden. Y, por supuesto, mucho más tiempo pensando y esbozando lo que quiero construir a continuación. La regla del 80/20 está definitivamente en efecto. Mientras que pasar de 0 a un proyecto funcional es 50x más rápido, se reduce a 2x más rápido o así al implementar y depurar cosas complejas que requieren compensaciones basadas en características de tiempo de ejecución. Esto refleja en cierta medida las aceleraciones que veo en las carteras con las que trabajo. Aquellos que construyen infraestructuras distribuidas que requieren fuertes garantías y compensaciones de rendimiento no se mueven tan rápido como aquellos más cerca de la capa de aplicación.