VII. Preservación del Diálogo
La documentación tradicional captura conclusiones: “El sistema usa el patrón X.”
Raramente captura el diálogo que llevó a esa conclusión: “Consideramos los patrones X, Y y Z. Y fue rechazado porque… Z fue rechazado porque… X fue elegido porque…”
El Razonamiento Hecho Visible
Las sesiones de colaboración humano-IA, cuando se preservan, capturan este diálogo. El proceso de razonamiento—incluyendo los comienzos en falso, las correcciones y los refinamientos—queda disponible para futuros lectores.
Esto es más cercano a cómo se transmite la teoría en el aprendizaje: no a través de manuales sino a través de la observación de la resolución de problemas. El aprendiz observa al maestro pensar, no solo actuar.
Linaje Histórico
Esta intuición tiene linaje. Casi una década antes de Naur, Kernighan y Plauger reconocieron que el aprendizaje ocurre a través de ejemplos concretos, no de principios abstractos:
“La buena programación no se aprende de generalidades, sino viendo cómo programas significativos pueden hacerse limpios, fáciles de leer, fáciles de mantener y modificar, diseñados para humanos, eficientes y confiables, mediante la aplicación del sentido común y buenas prácticas de programación. El estudio cuidadoso e imitación de buenos programas conduce a mejor escritura.”
Lo Que K&P No Pudieron Preservar
Kernighan y Plauger solo pudieron preservar el artefacto terminado—el buen programa para ser estudiado e imitado.
El razonamiento que lo hizo bueno, las alternativas consideradas y rechazadas, los comienzos en falso corregidos—todo esto se perdió. El lector ve el destino pero no el viaje.
La colaboración con IA nos permite preservar no solo el programa sino el proceso mismo de resolución de problemas, cumpliendo más completamente lo que Kernighan y Plauger solo pudieron señalar.