Miércoles 28 de octubre de 2026 · 19 hs

Ni magia ni humo

Cinco años que cambiaron el oficio de programar

Lucas Frías · Fluxing

Instituto Superior Nuestra Señora
de Luján del Buen Viaje

Fluxing

Mano alzada

¿Quién usó una IA para estudiar o programar esta semana?

Quién habla

Lucas Frías

  • 8 años construyendo software
  • 7 años enseñando programación en la universidad
  • +1 año construyendo con agentes

Fluxing · Plataforma agéntica para negocios · 7 agentes · +50 empresas

Apertura

Qué se llevan de esta hora

  • Una historia. Cómo pasamos de completar una línea a delegar una tarea entera.
  • Un mapa. Qué herramientas hay en 2026 y con qué criterio elegir.
  • Una regla. Para usar todo esto sin que te use a vos.

2021 a 2026

Cinco años en cuatro saltos

Completar, conversar, editar, delegar.

  1. 2021
  2. 2022
  3. 2023
  4. 2024
  5. 2025
  6. 2026

2021 · Completar

La IA termina la línea que empezaste.

  1. 2021
  2. 2022
  3. 2023
  4. 2024
  5. 2025
  6. 2026

2022 · Conversar

Le preguntás, te responde, copiás y pegás.

  1. 2021
  2. 2022
  3. 2023
  4. 2024
  5. 2025
  6. 2026

2023 a 2024 · Editar

La IA ve tu proyecto y propone cambios en varios archivos.

  • Marzo de 2023El chat entra al editor
  • Noviembre de 2024El editor suma un agente
  1. 2021
  2. 2022
  3. 2023
  4. 2024
  5. 2025
  6. 2026

2025 a 2026 · Delegar

Le das una tarea y trabaja sola: lee, ejecuta, prueba y corrige.

  • Febrero de 2025Claude Code
  • Abril de 2025Codex CLI
  • Noviembre de 2025Antigravity
  • 2026Agentes en paralelo

Lo abierto: pesos abiertos y OpenCode

Modelos que podés bajar

  • DeepSeek V4.1 Flash MIT
  • Qwen3.8-27B Apache-2.0
  • Kimi K3 licencia propia
  • GLM-5.3 licencia propia

Una herramienta abierta

  • OpenCode MIT
  • Más de 75 proveedores
  • Modelos locales

Qué cambió en cada salto

Unidad de trabajoQuién tiene el controlCuánto trabaja sin vos
CompletarLíneaVosSegundos
ConversarRespuestaVosSegundos
EditarArchivosCompartidoMinutos
DelegarTareaEl agenteDecenas de minutos

El ciclo: pedir, actuar, mirar, repetir

Tu pedido
El modelo decide una acción
El resultado vuelve al modelo
Una herramienta la ejecutaLeer un archivo, editar, correr un comando

Tres familias de herramientas

Asistentes en el editor

GitHub Copilot, Cursor

Completan y editan mientras escribís.

Agentes de frontera

Claude Code, Codex, Antigravity

Reciben una tarea y la ejecutan.

Stack abierto

OpenCode con modelos de pesos abiertos o locales

Elegís el modelo y dónde corre.

Cómo elegir

Costo

¿Pago fijo o por uso?

Privacidad

¿A dónde va tu código?

Capacidad

¿Qué tan difícil es la tarea?

Control

¿Podés cambiar de modelo?

  • US$ 20 al mes Claude Pro
  • US$ 20 al mes ChatGPT Plus
  • Desde US$ 0,15 y 0,60 DeepSeek Flash, por millón de tokens

El modelo propone, el código valida, una persona aprueba

Audio del pedido
Transcripción
El modelo interpreta: productos, cantidades, pago
El código valida contra el catálogo
Una persona revisa y aprueba
Venta
Reporte

Dicté “pago con débito” y la venta quedó en efectivo.

En vivo

> Reproducí el bug con un test.
  Corregilo.
  Corré la suite.

“My current strategy is to not read any of the code written by my agents.”

Mi estrategia actual es no leer nada del código que escriben mis agentes.

Robert C. Martin (el tío Bob), 23 de julio de 2026

Las barreras del tío Bob

Pruebas de aceptaciónLas escribís vos, la IA las tiene que hacer pasar
Pruebas unitarias y de propiedadesCada pieza hace lo suyo
Mutation testingDetecta pruebas que no prueban nada
CRAPFunciones chicas y cubiertas
Dependencias y tamaño de módulosLa arquitectura no se degrada
Procedimientos de QAEl recorrido del usuario

En verde, y no prueba nada

class FakeGHL:  # el doble de los tests
    async def create_sale(self, *, items, **resto):
        total = sum(float(i["amount"]) * int(i["qty"])
                    for i in items)
        self.sales.append({"total": total})

def test_cobrar_dos_items(cliente, ghl):
    cliente.post("/sales", json=DOS_ITEMS)
    assert ghl.sales[0]["total"] == 3800

El doble vuelve a implementar la suma.

La suma de producción no la ejecuta ningún test.

Mutation testing: se cambia la suma real y ningún test falla.

19%

más de tiempo con IA, mientras creían ir 20% más rápido

La regla

Confiá, pero verificá

Material y fuentes de la charla

talks.fluxing.app/ni-magia-ni-humo/recursos

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