Durante años, ser informático fue casi una garantía de estabilidad e incluso prestigio. En un mundo cada vez más digital, saber programar abría puertas. El software lo era todo: empresas, gobiernos y startups necesitaban desarrolladores. Los reclutadores los perseguían en LinkedIn, los sueldos crecían, y las posiciones se multiplicaban más rápido de lo que podían cubrirse. Hasta que, de repente, llegó algo que alteró por completo ese equilibrio: la inteligencia artificial generativa.
En apenas unos meses, el paisaje ha cambiado. Microsoft ha recortado 9.000 puestos técnicos —entre los cuales se encuentran los 50 despidos de King en Barcelona—. Meta ha eliminado más de 3.000 empleos. Google ha cerrado divisiones enteras. McKinsey y EY han reestructurado miles de contratos. Y, mientras las vacantes de perfiles junior desaparecen, la productividad en muchos equipos técnicos se dispara. El mensaje implícito empieza a hacerse evidente: con IA, se puede hacer más con menos.
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La pregunta ya no es si esto afectará a los desarrolladores. La pregunta es cómo. Porque lo que estamos viendo no es un reajuste puntual, sino el inicio de una transformación estructural.
Durante décadas, la profesión ha evolucionado. Del Cobol al Java, del desarrollo de escritorio a la web, de las aplicaciones móviles a los servicios en la nube. Cada salto tecnológico implicó aprender nuevas herramientas, adaptarse a otras plataformas, reformular viejas prácticas. Pero todos esos cambios compartían algo: el rol central del programador seguía intacto. Con más complejidad o menos, con nuevos lenguajes o frameworks, pero al final, alguien tenía que escribir el código.
Eso es lo que ahora comienza a cambiar.
Con la llegada de los modelos de lenguaje, el proceso de programar se convierte en algo mucho más conversacional, más abstracto, más estratégico
Con la llegada de los modelos de lenguaje, el proceso de programar se convierte en algo mucho más conversacional, más abstracto, más estratégico. Herramientas como ChatGPT, Claude, Gemini o los copilotos de código ya no solo autocompletan funciones. Son capaces de generar programas enteros, traducir entre lenguajes, optimizar algoritmos, desplegar entornos cloud, reescribir aplicaciones heredadas. Hacen en minutos lo que antes tomaba horas. Y lo hacen bien.
OpenAI trabaja en un nuevo Codex. Google ha adquirido Windsurf. XAI, la empresa de Elon Musk, desarrolla una versión técnica de Grok. China lanza sus propios copilotos especializados. Y se espera que GPT-5 tenga competencias avanzadas en ingeniería de software que, hace apenas dos años, parecían inalcanzables.
Durante años, ser informático era garantía de estabilidad, pero todo ha cambiado con el auge de la IA.
Una nueva revolución tecnológica
El impacto es directo: menos necesidad de tareas repetitivas, menos perfiles de entrada, menos manos ejecutando tareas básicas. Pero, al mismo tiempo, se abren otras puertas. Muchas.
Aunque programar ya no signifique escribir línea a línea, sigue siendo necesario definir bien qué se quiere construir, cómo debe comportarse un sistema, qué procesos automatizar y qué decisiones tomar. La parte mecánica se reduce, pero la parte conceptual gana peso. Ya no se trata solo de teclear. Se trata de pensar, de abstraer, de conversar con una IA y conseguir que interprete correctamente una intención. La diferencia entre un desarrollador valioso y uno prescindible ya no es técnica, sino comunicativa y estratégica.
Esto no significa que las habilidades clásicas desaparezcan. Comprender estructuras de datos, sistemas distribuidos o modelos de diseño sigue siendo relevante. Pero, en lugar de aplicarlas manualmente, se aplican indirectamente, a través de instrucciones más generales, bien formuladas. En este sentido, la programación se parece cada vez más al diseño de sistemas y cada vez menos a su ensamblaje.
Durante décadas, Internet ha sido un entorno diseñado para humanos, Pero eso está empezando a cambiar
También surgen nuevas áreas donde se necesitará talento humano con urgencia. Muchas empresas continúan operando con software anticuado, costoso de mantener y lleno de dependencias obsoletas. Hasta ahora, modernizar esos sistemas implicaba inversiones arriesgadas. La IA cambia eso. Refactorizar, traducir, documentar y automatizar migraciones se vuelve más accesible. Se abre una oportunidad para miles de proyectos de renovación tecnológica que antes parecían imposibles.
Otro cambio igual de profundo se está gestando en la web misma. Durante décadas, Internet ha sido un entorno diseñado para humanos. Cada botón, cada menú, cada interfaz, todo estaba pensado para que una persona lo entienda y lo use. Pero eso está empezando a cambiar. Con la llegada de los agentes inteligentes, pronto serán sistemas —y no usuarios humanos— los que interactúen entre sí. Desde tiendas online hasta fábricas automatizadas, lo que se está construyendo es una web que no se ve, pero que funciona en segundo plano, donde los clics se sustituyen por llamadas API y los formularios por lenguaje natural.
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Imaginemos un mundo en el que las aplicaciones no se navegan, sino que se consultan con voz o texto. Donde los clientes no visitan una web, sino que hablan con un agente virtual que les responde en tiempo real. Ese escenario ya no es ciencia ficción. Está ocurriendo, y está ocurriendo ahora. Y alguien tendrá que diseñar esos agentes, darles personalidad, dotarlos de lógica, integrarlos con los sistemas existentes, decidir cómo deben actuar ante situaciones ambiguas.
En la era del punto com reinventamos la relación con las empresas y también nuestra relación social. Ahora tendremos que hacerlo de nuevo en un mundo donde los agentes convivirán con nosotros.
Algunos expertos consideran que el trabajo de los programadores podría ser realizado por modelos de IA en un futuro.
Habilidades y perfiles del futuro
Nos enfrentamos a un tsunami similar al que vivimos con Internet. Una ola de cambio que transformará radicalmente no solo la tecnología que usamos, sino también las capacidades que el mercado laboral valorará. Pero, ¿qué habilidades serán clave en esta nueva etapa?
Las competencias profesionales siempre han estado determinadas por la tecnología disponible en cada época. No había controladores aéreos antes de la invención del avión, ni electricistas antes de la electricidad, ni community managers antes de la redes sociales. Tampoco existían desarrolladores front-end o back-end antes de Internet y los navegadores. JavaScript, que hoy nos parece omnipresente, no tenía sentido antes de la expansión de la red, como tampoco lo tenían las herramientas digitales que hoy usamos a diario.
No, los programadores no desaparecerán. Pero todo lo que hoy significa ser ingeniero de software está a punto de redefinirse por completo
Del mismo modo, nos adentramos en una era en la que programar será sinónimo de colaborar con co-pilots, donde los agentes inteligentes y los modelos de lenguaje serán tan habituales como hoy lo son las apps. Será una etapa marcada por una interacción mucho más natural entre humanos y máquinas: sin menús, sin botones, solo lenguaje conversacional.
Un médico de hace cien años no podría ejercer hoy, y uno actual estaría completamente perdido si retrocediera unas décadas. Lo mismo ocurre —y ocurrirá— con los ingenieros de software. La práctica profesional cambia, y con ella, nuestra experiencia y conocimientos dejan de ser válidos si no evolucionan.
No, los programadores no desaparecerán. No se quedarán sin trabajo. Pero todo lo que hoy significa ser ingeniero de software está a punto de redefinirse por completo.
Código informático.
No podemos luchar contra lo inevitable
Pero ni el cambio será uniforme ni instantáneo. Para que se produzca, es necesario que los agentes inteligentes, la nueva web y los co-pilots no solo se generalicen, sino que sean aceptados e integrados en los procesos, las culturas y las mentalidades.
Todo cambio tecnológico significativo es, ante todo, un proceso de adopción. Y todo proceso de adopción es, en esencia, un proceso social. Como tal, su ritmo dependerá de factores como la presión competitiva —es decir, la urgencia de adaptarse—, la disponibilidad de talento cualificado y, sobre todo, de que las nuevas prácticas se consoliden como estándar.
En una transformación de esta magnitud, el avance será desigual: irá al ritmo de cada organización, de cada sector, de cada país. Habrá quienes lideren el cambio, quienes se sumen tarde y quienes, simplemente, no lleguen.
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Pero no nos engañemos: el cambio será inevitable. Como lo fue Internet. Como lo fueron las apps. Como lo ha sido —una y otra vez— toda tecnología disruptiva.
Y al final, una vez se generalice, el mapa será claro: solo habrá dos tipos de organizaciones. Las que hayan adoptado la nueva tecnología… y las que estén muertas. Nadie opera hoy sin Internet. Vivimos permanentemente conectados a nuestros smartphones. Pero conviene recordar: nada de esto ocurrió de la noche a la mañana ni al mismo tiempo en todas partes. Tampoco lo hará con la inteligencia artificial generativa.