Programar con IA: Guía práctica para no programadores (Introducción)

                                 

 En este tutorial aprenderás a resolver problemas y automatizar tareas sin necesidad de escribir código a mano: usando la Inteligencia Artificial (IA) como tu "compañera de programación". Te mostraremos un flujo paso a paso, con ejemplos y ejercicios prácticos.

Objetivos

  • 1. Entender en qué consiste programar con IA.

  • 2. Aprender los conceptos básicos de "prompt engineering".

  • 3. Practicar con ejemplos reales.

  • 4. Validar y depurar el código generado.

¿En qué consiste programar con IA?

Programar con IA implica delegar la generación de sintaxis y la implementación de algoritmos a un modelo de lenguaje avanzado. Tú te encargas de:

  1. Definir el problema: Describir claramente la tarea, las entradas y salidas esperadas.

  2. Estructurar el prompt: Proveer la idea, contexto, ejemplos y restricciones específicas.

  3. Validar y ajustar: Probar el código generado, interpretar errores y refinar el prompt hasta conseguir resultados correctos.

  4. Integrar y desplegar: Incorporar el código en tu flujo de trabajo, aplicación o script final.

En lugar de memorizar sintaxis, tu habilidad principal es articular con precisión lo que quieres lograr, entendiendo la lógica subyacente.

Lenguajes recomendados según la tarea

Aunque los principios de prompt engineering son similares, cada lenguaje tiene fortalezas particulares:

  • Python: Versátil y legible. Ideal para:

    • Procesamiento de datos (pandas, NumPy).

    • Automatización de tareas y scripting.

    • Prototipado rápido de APIs y microservicios.

  • JavaScript / TypeScript: Lenguaje de la web. Recomendado para:

    • Desarrollo front-end (React, Vue).

    • Automatización de navegadores (Puppeteer, Playwright).

    • Scripts de Node.js para tareas de backend ligeras.

  • Bash / Shell scripting: Perfecto para:

    • Gestión de sistemas y archivos en Linux/macOS.

    • Tareas de administración de servidores.

    • Automatización de flujos CI/CD.

  • SQL: Específico para consultas en bases de datos. Útil cuando necesitas:

    • Recuperar, filtrar o agregar datos de manera declarativa.

    • Generar informes directamente desde tu motor de base de datos.

  • Lenguajes especializados (R, MATLAB, Go, Rust):

    • R / MATLAB: Análisis estadístico y modelado matemático.

    • Go / Rust: Aplicaciones de alto rendimiento y concurrencia.

Al elegir un lenguaje, considera tu entorno y objetivos: facilidad de pruebas, disponibilidad de librerías y soporte de la comunidad. En este tutorial utilizaremos principalmente Python y JavaScript para los ejemplos prácticos.- Entender en qué consiste automatizar con IA.

  • Aprender los conceptos básicos de "prompt engineering".

  • Practicar con ejemplos reales.

  • Validar y depurar el código generado.

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