El futuro será híbrido. La IA no va a quitarte el trabajo, pero sí va a cambiar radicalmente cómo lo haces y al mundo de la programación se le avecina una oleada de cambios.
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Pese a las grandes ventajas de la inteligencia artificial, uno de sus grandes contras es esa potencial pérdida de empleo y el gran impacto que esta va a tener en algunos sectores como el de la programación o desarrollo de software.
Hace apenas tres años, la idea de que una máquina pudiera escribir código más o menos decente, depurarlo e incluso dar mejoras parecía algo totalmente absurdo. Hoy, herramientas como GitHub Copilot, ChatGPT o las nuevas herramientas de Google y Amazon han cambiado la situación.
Muchos programadores miran de reojo y con cierto miedo el futuro de su profesión. ¿De verdad la IA va a quitarnos el trabajo? ¿O hay margen para adaptarse y salir con más fuerza y mejor de esta revolución? La respuesta, aunque es cierto que da vértigo, no es tan apocalíptica como algunos titulares dejan entrever. No está todo perdido, pero tampoco podemos quedarnos de brazos cruzados.
Lo primero que hay que entender es que la IA, por muy avanzada que sea, todavía está lejos de reemplazar al desarrollador humano de calidad. En tareas de alto nivel, la IA iguala el rendimiento de un programador junior, pero se aleja mucho de la capacidad de un profesional sénior.
¿Por qué? Porque programar no es solo escribir líneas de código que funcionen; es entender el contexto, anticipar problemas, negociar requisitos, tomar decisiones de arquitectura y, sobre todo, depurar y mantener sistemas vivos y que cambian casi cada mes. La IA puede ser un copiloto, pero no el piloto principal.
Sin embargo, sería ingenuo ignorar el avance de la automatización. Según McKinsey, en 2024 la IA ya automatiza cerca del 30% de las tareas rutinarias de codificación, y ese porcentaje sube cada trimestre.
Las empresas lo saben y buscan eficiencia: menos tiempo en tareas repetitivas, más velocidad en los lanzamientos, menos errores humanos en los procesos más mecánicos. El programador que se limite a copiar y pegar, o a resolver tickets básicos, está en riesgo real de ser reemplazado por una IA cada vez más potente. ¿Qué hacer entonces para no quedarse fuera del juego?
De nuevo comentar que la IA es buena generando código a partir de descripciones, pero no entiende el negocio, ni los matices de un sistema, ni los requisitos no escritos que solo se aprenden tras años de experiencia.
Por ejemplo, diseñar una arquitectura de microservicios para una app bancaria exige comprender la seguridad, la latencia, la escalabilidad y el cumplimiento de las normas. Ningún modelo de lenguaje, por avanzado que sea, puede tomar esas decisiones de alto nivel con la sensibilidad y el criterio de un arquitecto humano.
De igual modo, la optimización de recursos sigue siendo un arte: la IA puede sugerir mejoras, pero solo tú sabes cuándo es mejor optimizar un algoritmo y cuándo conviene ampliar la infraestructura.
Ahora bien, la gran oportunidad para los desarrolladores está en convertirse en cirujanos del código. La IA puede escribir mucho, pero también se equivoca mucho: estudios recientes muestran que hasta el 68% del código generado por IA contiene errores, omisiones o malas prácticas.
Aquí es donde entra el humano: depurar, refactorizar y optimizar el trabajo de la máquina. Imagina que ChatGPT te genera una función para procesar pagos, pero no tiene en cuenta casos muy concretos. Tu trabajo es detectar dónde falla.
Para sobrevivir y prosperar, hay que aprender el arte de domesticar la IA. Eso significa saber pedirle exactamente lo que necesitas —prompt engineering avanzado—, entrenar modelos con tus propios datos para obtener mejores resultados y, sobre todo, filtrar y supervisar lo que dice.
No basta con pedirle escribe una función de login; hay que ser específico: Crea un módulo de autenticación en Node.js con JWT, refresh tokens, rate limiting y logs para auditoría, siguiendo OWASP Top 10. 4
Cuanto más exigente y detallado seas en tus peticiones, mejores serán los resultados. Además, la IA puede sugerir soluciones que no cumplen con la legislación vigente —como el GDPR— o con los estándares internos de tu empresa. Ser el filtro ético y legal es una responsabilidad humana.
En definitiva, los programadores siguen siendo necesarios si lo que se busca es entender las necesidades empresariales y los requisitos técnicos. Todo esto son habilidades que las máquinas no replican. Un buen programador en 2025 deberá actuar como puente.
Esto ya no serán medidos por cuánto código escriben, sino por cómo lo depuran y optimizan. Ya no se medirán por sus capacidades para crearlo, sino por cómo entienden el manejo de las aplicaciones y programas para evitar que quede obsoleto.
Controlar la IA será esencial y, por lo tanto, entender cómo funciona y dónde está fallando se convertirá en su principal cometido. Si eres desarrollador y dependes ciegamente de herramientas como ChatGPT, seguramente acabes generando código lleno de problemas de seguridad.
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Etiquetas: Inteligencia artificial, Trabajo, Programación, Software