Ayer por la tarde estuve evaluando el comportamiento de agentes de IA en depuración real, particularmente Big Pickle de OpenCode, para medir qué tan autónomos son sin intervención humana.
El caso
Depurando una entidad que llamo CARTERAS. El error, en consola:
Uncaught TypeError: Cannot set properties of null (setting 'value')
at openExportModal (main.js:139:23)
at HTMLButtonElement.<anonymous> (main.js:194:5)
La causa, una línea comentada que hacía referencia a un elemento del DOM que ya no existía en ese contexto:
// domSoporte.value = '';
Nada del otro mundo. El tipo de error que cualquier desarrollador con experiencia resuelve en dos minutos mirando el stack trace: la variable viene de otro módulo, el elemento no está en el DOM en este contexto, listo.
Lo que pasó con Big Pickle (OpenCode)
Le mostré el error y le pedí que lo corrigiera. Lo que vino después fue un espectáculo:
- Empezó a eliminar código sin relación aparente con el error.
- Culpó al navegador.
- Propuso reestructurar archivos completos.
- Tras múltiples intentos fallidos, concluyó que había que restaurar una copia desde GitHub.
- Restauró. Volvió a romper el sistema. No lo resolvió.
Pasé el mismo caso a otros agentes
- DeepSeek: tampoco lo resolvió.
- Claude (Anthropic): se tomó demasiado tiempo y eventualmente declinó por límite de contexto.
- OpenAI: dijo que no veía el error.
Cuatro agentes distintos, mismo stack trace claro y explícito, mismo resultado: ninguno resolvió lo que un desarrollador humano resuelve leyendo dos líneas.
No es la primera vez
La misma IA me ha construido sistemas completos desde cero con una solidez impresionante — arquitectura, módulos, integración, todo coherente. Y luego tropieza con algo que cualquiera con experiencia resolvería en minutos mirando el stack trace. La brecha no está en la complejidad de la tarea, está en otro lado.
La pregunta real
¿Qué es "trivial" para una IA? Claramente no lo mismo que para nosotros. Construir un sistema completo es un problema de generación: mucho texto coherente siguiendo patrones conocidos, terreno donde el modelo brilla. Depurar es un problema de diagnóstico: descartar hipótesis, tener intuición de dónde mirar primero, saber que un null en el DOM no es un bug del navegador sino una referencia perdida a otro módulo. Eso sigue siendo, al menos por ahora, territorio humano.
El humano, en este oficio, sigue siendo difícil de reemplazar.
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