Publicado: 2026-06-19
Etiquetas: IA
Buenos días, tardes o noches:
Para concluir esta pequeña saga de artículos que empecé sobre estructuras de datos quería hablar de la IA.
Hace algo más de un mes cuando en el trabajo ocurrió un incidente que me hizo plantearme optimizar el servicio que gestiono con un Bloom filter. Decidí hacer una prueba y pregunté a la IA, Claude Code ese caso, cómo mejorarlo. Me sugirió añadir la típica memoria cache. Es la primera opción en la que piensa todo el mundo y por supuesto la respuesta de la IA, que tiende a recomendar lo que más ha visto en su entrenamiento.
Le estuve dando más información: fíjate que tenemos una gran cantidad de peticiones en las que no en encuentra nada, la base de datos no se suele modificar... Son cosas que podría haber mirado la IA por su cuenta porque tiene acceso de lectura a las métricas, datos, etc. Su respuesta era siempre implementar la cache hasta que en el algún momento sugirió guardar toda la base de datos en la memoria del servicio. Lo que sería una cache pero con capacidad para almacenar todas entidades. De ahí no podía sacarla.
No fue hasta que yo mencioné explícitamente el Bloom filter que cambió de opinión y a partir de ese momento pasó a ser su solución preferida. Me dijo que, debido a los patrones de peticiones, la cache podría mejorar algo pero no demasiado además de ocupar mucha memoria. El Bloom filter era perfecto para nuestro servicio. ¿Por qué no lo había sugerido antes? Si no llego a mencionarlo yo, hubiera implementado algo subóptimo.
Me pregunto cuánto software autogenerado utiliza estructuras de datos ineficientes a pesar de que la IA parece tener un conocimiento muy profundo sobre eso. Supongo que, como he mencionado antes, por pura estadística.