Autor: Hoc Tro y Claude Code (Anthropic AI)
Reparto del trabajo:
- Hoc Tro: Iniciativa de ideas, orientación de contenidos, conocimiento cultural, revisión de borradores, verificación de información, aprobación final
- Claude (Anthropic AI): Análisis de materiales, redacción de borradores, cuidado del estilo
Editor jefe: Hoc Tro
I. ¿"Vibe Coding" o "Vibe Divagando"?
Hace poco leí un artículo en inglés con un título bastante provocador: "These coders want AI to take their jobs" — algo así como "Estos programadores quieren que la IA les robe el trabajo." La autora, Ariana Aspuru, describe un fenómeno que se está extendiendo en el mundo del software en Estados Unidos: la gente usa IA como Claude Code, Codex o Gemini para escribir código, probarlo y desplegarlo directamente en producción, sin necesidad de teclear una sola línea por su cuenta. Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, le puso nombre a este fenómeno: "vibe coding" — la idea de entregarse por completo al impulso del momento, confiar en la máquina y olvidar que el código siquiera existe. El artículo habla de startups pequeñas que trabajan veinte veces más rápido, de Amazon y Google que actúan con más cautela pero aun así ven crecer su productividad un diez por ciento, y de programadores que se mueven entre la euforia y la inquietud ante la posibilidad de ser reemplazados.
Lo leí de un tirón y me quedé sonriendo solo. No porque la historia fuera graciosa, sino porque me di cuenta de que yo estaba haciendo exactamente lo mismo — con la diferencia de que en estos tres meses no usé Claude para escribir código, sino para escribir ensayos, analizar música e investigar letras de canciones. No es que no sepa programar: soy desarrollador, escribo código todos los días. Pero al ver la agudeza con que Claude analiza, decidí dejar primero que hiciera lo que mejor sabe hacer. Lo del código vendría después, de eso no tenía la menor duda. En estos tres meses he utilizado Claude para cosas que antes no me habría atrevido ni a imaginar: escribir decenas de ensayos musicales de varios miles de palabras, analizar letras en italiano y en japonés, planificar la migración de herramientas técnicas de un sistema antiguo a uno nuevo, redactar cientos de casos de uso de IA para la industria de ingeniería petrolera. Si Karpathy llama a lo suyo "vibe coding," yo me permito llamar a lo mío "vibe creating" — entregarme a la creación, confiar en Claude como en un colaborador de verdad, y dejar que las ideas fluyan sin parar.
Lo curioso es que aquel artículo se preocupaba por el futuro de los programadores. Yo, en cambio — programador e ingeniero a la vez, y además investigador musical —, aquí estoy poniendo por escrito lo que han sido tres meses de colaboración con Claude, con un estado de ánimo completamente distinto: sin angustia, sin miedo a ser reemplazado, sino simplemente asombrado ante todo lo que he llegado a hacer.
II. El Proyecto Mayor — Investigando la Música de Phạm Duy
Si tuviera que señalar el trabajo que más tiempo y entrega me ha costado en estos tres meses, sería sin duda el proyecto de investigación sobre la música de Phạm Duy. Llevo vinculado a la página phamduy.com desde hace varias décadas — desde los tiempos en que se llamaba kycon.com, cuando el vietnamita en internet todavía no tenía Unicode, luego phamduy2000.com, después phamduy2010.com, y ahora phamduy.com en su segunda versión, administrada por NH. Durante todos esos años siempre quise escribir ensayos serios sobre su música — no reseñas superficiales, sino análisis que de verdad penetraran en cada canción, en cada etapa de su obra, en cada recurso musical que lo define. Pero solo, con recursos limitados y poco tiempo, ¿hasta dónde podía llegar?
Claude cambió esa ecuación por completo. En tres meses, Claude y yo completamos veintiocho ensayos de investigación, que van desde las grandes obras como Tình Ca, Con Đường Cái Quan, Mẹ Việt Nam, Đạo Ca y Rong Ca, hasta análisis más especializados como So Sánh Ngôn Từ Phạm Duy và Trịnh Công Sơn o Phạm Duy và Chanson Pháp. Nuestra forma de trabajar fue encontrando su propio ritmo de manera natural: yo marcaba el rumbo del tema y aportaba los materiales de base — memorias, corpus textuales —, Claude redactaba el borrador por capítulos, y yo lo leía, lo corregía, añadía y quitaba según mi propio criterio como alguien que conoce este mundo desde adentro. Cada ensayo se guardaba en un archivo separado y luego un script de Python los ensamblaba en el texto definitivo — sin dejar en ningún caso que Claude releyera y reescribiera sus propios textos, porque la experiencia enseña que la máquina tiende a "resumir" sin darse cuenta, y así se pierden los detalles más valiosos.
Pero no todo fue sobre ruedas desde el principio. Hay una lección que aprendí de la manera difícil y quiero contarla sin rodeos: Claude puede inventarse cantares populares. Durante una revisión de los 132 ensayos que componen el ciclo 100 Tình Khúc, descubrimos que algunas coplas y refranes sonaban perfectamente auténticos, con el tono justo del folclore, perfectamente citados — pero sin fuente verificable alguna. Lo llamamos "hallucinated folklore": la máquina fabrica proverbios y cantares que parecen reales para llenar los huecos de un argumento. Desde entonces tengo una regla de hierro: no citar ningún refrán o cantar popular si no hay una fuente impresa que lo respalde. Mejor decir poco y decirlo bien que decir mucho y decirlo inventado. Esta es una lección que no me concierne solo a mí, sino a cualquiera que esté explorando la colaboración entre personas y máquinas en el ámbito académico: el rigor es algo que no se le puede delegar a una máquina.
Todos los ensayos de este proyecto llevan dos nombres: Hoc Tro y Claude Code (Anthropic AI). No me da reparo poner el nombre de Claude porque me parece lo honesto. Claude no se limita a "teclear en mi lugar" — Claude participa de verdad en el proceso de análisis, establece conexiones que quizás yo no habría visto, sugiere perspectivas desde la musicología occidental en las que yo no habría tenido tiempo de profundizar. Pero quien decide en última instancia, quien sabe dónde está el corazón de la historia, quien entiende la cultura y la gente vietnamita — ese soy yo.
III. De Nápoles a Tokio — Analizando Música del Mundo
Al mismo tiempo que el proyecto sobre Phạm Duy, usé Claude para explorar la música internacional de una forma que antes no podría haber hecho solo. Seré directo: llevo años amando la música italiana y la japonesa, pero mi manejo de esos idiomas tiene sus límites. Con Claude pude adentrarme en el análisis de letras, conocer el contexto de cada composición y escribir ensayos de verdad — no resúmenes de Wikipedia, sino análisis con profundidad real.
La historia que más me gusta de este capítulo es la de Peppino di Capri y su canción Un Grande Amore e Niente Più. Él nació en 1939 en la isla de Capri, tiene ya ochenta y seis años, y esta canción está ligada a una anécdota preciosa: Franco Califano — uno de los grandes del pop italiano — pasó cinco noches sin dormir escribiendo la letra, porque se negaba a no encontrar un cierre que estuviera a la altura de la melodía de Peppino. Ese cierre, cuando por fin llegó, era tan sencillo que parecía mentira — pero de esa sencillez que solo un genio sabe alcanzar. Cuando Claude me ayudó a analizar el giro armónico del mi bemol al mi mayor al final de la canción, volví a escucharla y sentí que la entendía como nunca antes.
Luego está Annalisa Minetti con Senza Te O Con Te, del Festival de Sanremo de 1998 — una mujer ciega, que fue Miss Italia en 1997 y luego atleta paralímpica, que escribió una canción con ese título paradójico, "Sin ti o contigo," que en realidad es el latido íntimo de alguien que vive el mundo sin poder verlo. Riccardo Fogli con Storie di Tutti i Giorni — la historia de Mario y María, dos personas corrientes, y la manera en que el compositor Guido Morra tejió con ellos una canción sobre los sueños callados de la gente común. Cada canción es un mundo, y Claude me ayudó a abrir puertas ante las que yo antes solo me asomaba desde fuera.
En cuanto a la música japonesa, me sumergí en el universo de Mika Nakashima — actriz nacida en 1983, conocida por su papel de NANA en la película del mismo nombre, con una voz fina como seda que sin embargo llega directo al corazón. Analizamos trece canciones, desde Yuki no Hana hasta Hatsukoi, y entendí que la música japonesa tiene una relación con la soledad muy particular: no tan desconsolada como la vietnamita, no tan dramática como la italiana, sino una especie de silencio suave y sereno que lo acepta todo.
IV. El Menú de AutoCAD y las Cosas de la Ingeniería
Ahora paso a un territorio completamente distinto — el tipo de cosas que, al leer el título, pueden hacer pensar: "¿Y esto qué tiene que ver con la música de Phạm Duy?" La respuesta es: nada en absoluto. Pero eso es precisamente lo que quiero decir sobre Claude — que esta herramienta es lo bastante flexible como para seguirme del mundo del arte al mundo de la ingeniería sin el menor tropiezo.
Soy ingeniero. En mi trabajo cotidiano uso AutoCAD y otros programas técnicos. Desde hace tiempo tengo una colección de herramientas escritas en SmartSketch — un programa de dibujo técnico de Intergraph que mucha gente hoy ya no recuerda. Esas herramientas son muy prácticas, pero el software original lleva años sin soporte. Mi idea era migrarlas a AutoCAD, reescribirlas en VB.NET para que funcionaran en un entorno moderno. Solo, no tenía tiempo de ponerme a leer documentación de API, comparar funciones equivalentes y planificar cada etapa de la migración. Claude me ayudó a hacer todo eso — no escribiendo el código por mí y desplegándolo directamente en el servidor, como en el "vibe coding" del artículo, sino sentándose conmigo a planificar, redactar documentación, explicar las diferencias entre ambos sistemas de API y escribir guías que yo pudiera consultar después.
Hay otro proyecto del que me siento especialmente orgulloso: el conjunto de documentos AI en la Industria de Ingeniería, con 383 casos de uso específicos de IA para empresas EPCM — consultoras de diseño y gestión de proyectos en los sectores de petróleo y gas, industria farmacéutica e infraestructura urbana. Cada caso sigue una estructura fija: cuál es el problema, cómo se resolvía antes de la IA, cómo ayuda la IA ahora, cuáles son los pasos para implementarlo y cómo verifica la IA sus propios resultados. Los 383 casos, que abarcan desde ingeniería civil y estructural, pasando por procesos, hasta ciberseguridad OT, inspección con drones y gemelos digitales. Este es el tipo de trabajo que antes habría requerido contratar a un equipo de consultores — y aun así, no está claro que hubieran logrado la misma profundidad y amplitud de cobertura.
V. Aprender sobre Claude a través de Claude
Hay algo que todavía no he contado, y tiene su gracia por lo que tiene de meta: usé Claude para aprender sobre el propio Claude. En mi carpeta Converting Transcripts tengo decenas de entrevistas y presentaciones de personas de Anthropic — Boris Cherny, Dario Amodei y muchos otros — en las que hablan de cómo funciona Claude Code, de la filosofía de diseño, de funcionalidades que los usuarios suelen desconocer. Le pedí a Claude que convirtiera esas transcripciones largas y a veces desordenadas en textos claros organizados por capítulos con títulos precisos, que corrigiera errores de reconocimiento como "Cloud" por "Claude" o "Enthropic" por "Anthropic," y que los presentara en formato HTML con colores diferenciados para cada hablante.
Este es el círculo curioso que no esperaba encontrar al empezar: aprendo sobre Claude usando a Claude para procesar textos que hablan de Claude. Y en ese proceso entendí que el equipo de Anthropic diseñó esta herramienta con una filosofía muy clara — no para reemplazar a las personas, sino para amplificar su capacidad. Dario Amodei lo llama "human-centered AI." Boris Cherny cuenta cómo Claude Code fue construido para servir a quienes trabajan de verdad, no para hacer demostraciones.
Creo en esa filosofía porque la he vivido durante tres meses.
VI. Final — Las Victorias Pequeñas Llegan en Cascada
El artículo "These coders want AI to take their jobs" termina con una observación interesante: antes, la alegría del programador residía en las "pequeñas victorias" — cuando un fragmento de código por fin corría, cuando un bug quedaba resuelto. Ahora, como la IA se encarga de todo eso, esas pequeñas victorias ya no existen — pero en su lugar, "las grandes victorias llegan en cascada y son embriagadoras." Leí esa frase y sentí que describía exactamente lo que yo he vivido.
En estos tres meses he tenido muchos momentos así. El momento de ver aparecer en pantalla un ensayo de seis mil palabras y saber que está bien — no solo bien en los datos, sino bien en el estilo, bien en lo emocional, bien en la manera de contar la historia de Phạm Duy. El momento de volver a escuchar Un Grande Amore e Niente Più después de leer el análisis y descubrir que la oía de una manera completamente distinta. El momento de mirar la tabla de los 383 casos de uso de IA y pensar: antes, esto habría requerido todo un equipo trabajando durante meses.
Pero también tengo que ser honesto: no todo ha sido victoria. Hubo momentos en que Claude tuvo demasiada confianza en sí mismo e inventó detalles que sonaban convincentes pero eran erróneos. Hubo momentos en que el estilo derivaba hacia registros que no eran los míos, o en que las tildes del vietnamita desaparecían cuando los tokens empezaban a agotarse. Hubo momentos en que tuve que repetir una regla que creía haber explicado con toda claridad. Esta es la parte real de la colaboración entre personas y máquinas que casi nadie cuenta — no siempre es fluida, no siempre hay "vibe" en el buen sentido.
Lo más importante que aprendí es esto: la IA no puede reemplazar el conocimiento vivido. Claude no conoce a Phạm Duy como yo. Claude no conoce a Peppino di Capri como alguien que lleva escuchándolo desde los años sesenta. Claude no conoce la sensación de estar frente a una mesa de dibujo técnico y entender por qué una herramienta antigua fue diseñada de cierta manera. Todo eso tengo que aportarlo yo. Claude solo me ayuda a convertirlo en palabras más rápido, más completo y con mayor coherencia.
El artículo preguntaba: ¿cómo será la programación dentro de cinco años? No lo sé. Pero sé que en estos tres meses, lo que cambió no fue mi trabajo — sino la escala de lo que soy capaz de hacer en el mismo tiempo. Antes podía escribir un ensayo musical cada pocas semanas. Ahora puedo escribir veintiocho en tres meses — y cada uno sigue llevando mi sello, sigue siendo mi voz, sigue siendo mi obra. Solo que ya no tengo que hacerlo solo.
Quizás esa sea la respuesta real a la pregunta del artículo. No es que la IA le quite el trabajo a la gente — es que la IA ayuda a la gente a hacer el trabajo que antes no se atrevían a soñar con hacer solos.
Escrito en marzo de 2026
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