Durante años, estudiar informática era sinónimo de estabilidad y buenos sueldos. Pero llega la IA para acabar con todo esto y los recién graduados penden de un hilo muy fino.
Generada con IA
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La llegada de la inteligencia artificial ha puesto patas arriba un sector que parecía intocable. Según un informe de la Universidad de Stanford, muchas tareas que realizaban los programadores recién titulados ya pueden automatizarse con herramientas como ChatGPT. Las empresas lo saben y frenan en seco las contrataciones.
La palabra junior, que antes significaba oportunidad, ahora suena a riesgo o a gasto innecesario y, por lo tanto, comienzan a quedarse atrás. Quienes acaban de terminar su formación se enfrentan a un muro invisible. Envían decenas de solicitudes y apenas consiguen una entrevista.
Las compañías, aseguran fuentes de El País que entrevistó a decenas de jóvenes del sector, piden al menos dos años de experiencia, incluso para puestos básicos. En la práctica, eso deja fuera a casi todos los que acaban de terminar la carrera universitaria, atrapados en un círculo vicioso que seguro que suena: no consigues trabajo sin experiencia, pero no puedes ganar experiencia sin trabajo.
Además, ahora se les pide dominar varios lenguajes de programación desde el primer día, entender cómo hacer uso de la IA y, contando con un humano, garantizar que el código que se genera sea correcto. En otras palabras, subir un escalón más cuando ni siquiera han tenido tiempo de aprender del todo el trabajo humano.
Teniendo en cuenta que los algoritmos permiten trabajar más rápido, han levantado el listón. Las compañías buscan programadores jóvenes que sean casi expertos, y que además sepan comunicar, adaptarse y pensar con creatividad. Desde luego, un rato demasiado complejo para alguien tan pequeño.
Pero siendo algo positivos, Derek Chang, tecnólogo y fundador de Stratus Data, explica que todo esto tiene más de mito que de realidad y que la IA no trabaja con conocimiento real, sino con lo que ve en sus conjuntos de datos. Y la mayor parte de lo que ha visto en el mundo del software son líneas de código públicas y genéricas, afirma.
De forma simple, aunque la IA aumentará la productividad, no reemplazará a los desarrolladores. Y, no, esta no debe ser usada como requisito principal a la hora de hacerse con nuevos trabajadores, sino un complemento a largo plazo.
Chang deja claro que por impresionantes que parezca la IA y sus herramientas, siguen siendo tan solo buenas imitadoras. No entienden el porqué, solo repiten el cómo. De ahí que, en tareas simples, la IA brille, pero en sistemas a gran escala, con riesgos reales o estructuras críticas, se convierte en una herramienta de ayuda, al servicio del humano.
En código básico he ganado hasta 5 veces más velocidad. Pero en proyectos complejos gasto más tiempo revisando y corrigiendo el trabajo de la IA de lo que tardaría en escribirlo desde cero. Al final, necesitas gente senior que tenga el instinto suficiente para detectar errores ocultos, los que no se ven hasta seis meses después, explica.
Ante esa situación, ya hay programadores, eso sí, esta vez más senior, que le están dando la vuelta a la tortilla siguiendo el refrán de si no puedes con tu enemigo…. Ahora, en vez de estar pegados a escribir líneas y líneas de código, los desarrolladores están pasando a ser más gestores, diseñadores de proyectos y supervisores de la calidad del código que generan las máquinas.
Parece que no necesitan saber lo que es Python, JavaScript o una API para plantearte desarrollar un proyecto. Basta con tener una idea, escribirla bien —o incluso explicarla por voz— y dejar que la IA haga el resto, así de sencillo. De hecho, esta técnica ya tiene nombre: vibe coding.
Esta era parece que llega para hacer la vida más fácil a los programadores. Para muchos, la IA es una revolución que les permite ser mucho más productivos y creativos, pero no todo el mundo está convencido. Algunos programadores veteranos ven en el vibe coding un riesgo, porque la IA no siempre entiende bien lo que se le pide y puede generar resultados inconsistentes.
Además, si los desarrolladores se apoyan demasiado en la IA sin entender el código que esta genera, al final van a perder o ni siquiera van a desarrollar habilidades fundamentales. El resultado final puede ser una gran cantidad de código difícil de mantener y lleno de errores.
Lo más curioso, aunque ya se está viendo en otros sectores, es que la adopción de estas herramientas está generando una división generacional. Los programadores más jóvenes suelen ser más abiertos y rápidos para incorporar la IA en su flujo de trabajo, mientras que los más veteranos tienden a ser más críticos.
No cabe duda de que la profesión está cambiando, como otras tantas, y es hora de que las personas se adapten a ello. En este concreto caso, desde luego, esta tecnología puede ser de gran ayuda pero, al menos no de momento, sustituto del humano y menos de aquellos que están empezando en la profesión.
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.
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Etiquetas: Educación, Inteligencia artificial, Trabajo, Programación