La inteligencia artificial ha acelerado el debate sobre el futuro de la programación y el papel de quienes tradicionalmente han sido considerados expertos en software. Boris Cherny, ingeniero de Anthropic y creador de Claude Code, aseguró que programar ya no será una función exclusiva de un área técnica.
Gracias a las nuevas herramientas de IA, cualquier persona en una empresa podrá escribir código, y el “ingeniero de software” como figura diferenciada tiende a diluirse. Este cambio tiene implicaciones profundas para el mundo laboral y académico. La programación dejará de ser una habilidad reservada a especialistas y pasará a ser transversal, transformando la estructura de los equipos y los perfiles profesionales demandados en la industria tecnológica.
La programación, de tarea exclusiva a habilidad transversal
Cherny describe cómo, en su propio equipo, ya programan no solo ingenieros, también gerentes de producto, diseñadores y hasta perfiles de finanzas. Herramientas avanzadas y agentes de IA automatizan tareas que antes eran manuales y complejas, permitiendo que cualquier empleado pueda construir soluciones, prototipos o automatizaciones sin conocimientos técnicos profundos.
Esto anticipa un cambio organizacional de gran alcance: roles como “constructor” o “gerente de producto” comienzan a reemplazar a la figura clásica del programador, mientras la escritura de código se convierte en una destreza tan común como el uso de hojas de cálculo o editores de texto.
Cuál será el futuro de los programadores especializados
Cherny plantea dos escenarios para el futuro inmediato: uno “piso”, donde la tendencia actual se consolida y la programación se democratiza gracias a la IA; y otro “techo”, en el que los modelos avanzan hacia sistemas capaces de auto-mejorarse recursivamente (ASL-4 en la clasificación de Anthropic).
Este segundo escenario, más disruptivo, exigirá nuevos criterios de seguridad y vigilancia antes de lanzar sistemas que puedan evolucionar sin intervención humana.
En cualquiera de los casos, la programación automática y la generación de código por IA prometen reorganizar el mercado laboral, con menos barreras de entrada y una mayor demanda de perfiles híbridos capaces de plantear problemas, validar soluciones y trabajar en sinergia con sistemas inteligentes.
Perspectivas de la industria: ¿se acabó el rol del programador?
Mientras Cherny y otros referentes anticipan un cambio de paradigma, voces influyentes como Bill Gates defienden la vigencia de la programación humana. Gates ha sostenido que, aunque la IA pueda automatizar tareas técnicas o corregir errores, la creatividad, el sentido común y la capacidad de adaptación seguirán siendo competencias netamente humanas, imposibles de replicar por algoritmos.
En contraste, directivos como Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha advertido que el auge de la inteligencia artificial reducirá la demanda de desarrolladores y aconsejó a los jóvenes explorar nuevos caminos laborales. Empresas como Salesforce ya están reduciendo la contratación de ingenieros, apostando por soluciones automatizadas.
Cuáles son los riesgos y desafíos de la automatización
Cherny también advirtió sobre los riesgos asociados a la democratización de la programación. El acceso masivo a herramientas de IA podría facilitar el diseño de virus o la explotación de vulnerabilidades de software, por lo que las empresas deberán reforzar sus criterios de seguridad antes de lanzar modelos avanzados.
En Anthropic, el paso de ASL-3 a ASL-4 implica desarrollar mecanismos para evitar usos catastróficos y controlar la auto-mejora de los sistemas.
Más allá de la programación, la IA ya está automatizando tareas en sectores como salud, logística, análisis de datos o atención al cliente. Esto plantea desafíos adicionales en términos de equidad, transparencia y acceso a los beneficios tecnológicos.
El reto para la educación y la formación profesional será preparar a los estudiantes para convivir y colaborar con sistemas inteligentes, reforzando tanto el conocimiento técnico como habilidades blandas como el pensamiento crítico, la ética y la adaptabilidad. La clave no será frenar el desarrollo de la IA, sino aprender a trabajar con ella, aprovechar sus ventajas y mitigar sus riesgos.
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