Primero, abraza las herramientas de IA en lugar de evitarlas. Como aconseja Valdarrama, «aprende lo más posible sobre la IA y cómo usarlo para escribir un mejor código». Los desarrolladores que combinen sus habilidades de marco JavaScript o móvil con expertos en ingeniería de avance superarán a aquellos que se adhieren estrictamente a la codificación manual. En términos prácticos, esto podría significar usar Copilot durante el desarrollo, integrando una LLM en su editor para soluciones rápidas o aprovechar la IA para generar borradores de interfaz de usuario iniciales que luego refina. En segundo lugar, concéntrese en los fundamentos que la IA no puede automatizar. Esto incluye su comprensión del diseño de la experiencia del usuario, la accesibilidad, el ajuste de rendimiento y los principios arquitectónicos. AI puede generar un menú de navegación para usted, pero usted decide si esa navegación ofrece un buen UX o si cumple con el presupuesto de rendimiento de su sitio. Fortalecer sus habilidades de colaboración de diseño también es clave. Los desarrolladores frontales que pueden hablar el lenguaje de los diseñadores (e incluso usar herramientas de diseño de IA) serán muy valiosos para cerrar la brecha entre la visión y la realidad. Ya vemos que las publicaciones de trabajo de desarrollo front-end evolucionan de «desarrollador front-end» a «arquitecto frontal». Abraza este cambio. Tercero, desarrolle su «ojo crítico» para la salida de IA. Trate cada sugerencia de IA como un punto de partida, no un absoluto. Si eres un desarrollador más nuevo, esto significa que no puedes omitir el aprendizaje de las prácticas de codificación adecuadas, las pruebas o la depuración. De hecho, los desarrolladores junior pueden necesitar aprender más rápido ahora: las tareas mundanas que solían ser un campo de entrenamiento seguro (como cortar un PSD a HTML o cablear una forma simple) podrían ser manejadas por IA, por lo que se le desafía antes de revisar y mejorar el código generado por IA. Busque revisiones de tutoría y código para acelerar su capacidad para detectar errores. Asumir esas tareas arenosas de validar y pulir el código AI; Ahí es donde agudizarás las habilidades que AI carece.