La IA no amenaza al ingeniero de software — lo libera de lo que nunca debería haber sido su trabajo principal
Llevo 32 años en este sector. Sí, ya peino unas cuantas canas — y las que no peino es porque se rindieron y desertaron. He visto cómo internet pasaba de ser un ruido estridente en un módem de 33.600 baudios — mientras la convivencia familiar se resentía en una lucha fratricida por el control del cable, porque en cuanto el módem empezaba a chillar, la casa se quedaba incomunicada y empezaban las hostilidades — a ser una presencia invisible que lo inunda todo. He programado en COBOL — sí, ese lenguaje que ya daban por muerto a mediados de los 90 cuando nacía internet de consumo, y aquí sigue. He visto pasar los objetos, los componentes, los servicios web, la nube, el Agile, el DevOps. Y ahora la Inteligencia Artificial escribe código en segundos.
Y si hay una constante en todos estos años, una que ninguna tecnología ha conseguido romper, es esta: siempre hemos buscado la manera de simplificar la tarea de programación. Desde dos frentes distintos, con el mismo resultado.
Desde dentro, la propia profesión siempre intentó automatizarse. Ya en los tiempos del COBOL existían generadores de código automático — rudimentarios, limitados, pero existían. La promesa era que la máquina haría el trabajo del programador. No funcionó. Porque el problema nunca fue la velocidad de escritura del código. El problema era — y sigue siendo — pensar qué código escribir, por qué, y qué consecuencias tendrá dentro de tres años.
Desde fuera, el oficio siempre fue infravalorado. Todos hemos tenido un amigo que programaba. El cuñado de turno que te hacía la web del negocio en un fin de semana. Por cuatro duros. O gratis, que para eso es familia. El resultado ya lo conocéis: algo que funcionaba más o menos, que nadie sabía mantener, y que cuando fallaba requería volver a llamar al sobrino — que para entonces ya había cambiado de número. La creencia de fondo era siempre la misma: programar es fácil, cualquiera puede hacerlo.
Y ahora llega la IA — infinitamente más capaz que todos sus predecesores, capaz de generar en segundos lo que antes llevaba horas. Y con ella se fusionan los dos frentes en uno: la máquina que simplifica desde dentro y el argumento externo de que ya no necesitas al ingeniero. La herramienta cambia. La creencia mágica permanece.
Y sin embargo, algo se torció
Es curioso cómo ha ido evolucionando todo. La ingeniería informática no es tan vetusta como otras ingenierías (En 1976, mediante decreto, nacían las primeras Facultades de Informática en Madrid, Barcelona y San Sebastián. 50 añitos.), pero desde sus inicios siempre se afanó por ir más allá de la simple programación — poniendo el foco en el análisis, el diseño, la arquitectura, la gestión del riesgo. Desde hace 50 años tenemos el título de ingeniería informática, con todo lo que eso implica.
Y sin embargo, a pesar de todos esos esfuerzos, seguimos poniendo el foco en una sola de esas tareas: la programación. Justo la tarea que siempre hemos intentado simplificar y automatizar. No sé si ha sido el mercado, la cultura, o nosotros mismos — los propios profesionales — quienes hemos reducido, en muchos casos, esta profesión a su parte más visible: teclear código, compilar código, ejecutar código.
Y cuando reduces una ingeniería a su herramienta más visible, no debería sorprendernos que nos traten como a quien maneja la herramienta.
El peón del siglo XXI
Durante mucho, demasiado tiempo, al informático se le ha tratado en muchos ámbitos como lo que vengo a llamar el peón del siglo XXI. El de la fábrica — en este caso no de tornillos sino de código — que ejecuta instrucciones. Que pica — ese verbo lo dice todo — lo que otros han pensado (ejemplos muchos…¿cuantas factorías de software conocéis? -siempre he odiado ese término-).
Si crees que un informático es alguien que teclea, lo gestionarás como a alguien que teclea. Le medirás por las líneas de código que produce. Le darás plazos imposibles porque «al fin y al cabo solo hay que teclearlo, programarlo». Y cuando el proyecto fracase —y fracasará, como viene señalando el Standish CHAOS Report y otros estudios similares desde hace décadas— buscarás el motivo en el equipo técnico, no en cómo lo gestionaste. Como constatan esos mismos informes, la mayoría de los fracasos no se deben a un problema puramente técnico, sino a requisitos pobres, expectativas irreales o una deficiente gestión del proyecto. Es mucho más cómodo culpar al tractor que revisar qué decisiones se tomaron antes de empezar a arar.
Nadie llama albañil al arquitecto por el hecho de que sepa colocar un ladrillo. Pero al ingeniero de software se le sigue midiendo muchas veces, demasiadas, por la velocidad del tractor, no por la calidad de lo que planta.
Lo que la IA ha hecho visible
La inteligencia artificial no ha inventado ese problema. Lo ha amplificado hasta hacerlo imposible de ignorar.
Porque ahora sí que cualquiera puede generar código en segundos (¿os suena el vibe coding?). El «lo hace todo» ya no es una hipérbole — es una realidad parcial que mucha gente interpreta como total. Y esa interpretación lleva a una conclusión peligrosa: si la IA puede programar, ¿para qué necesitamos ingenieros?
La respuesta está en entender qué hace exactamente la IA y qué no hace. La IA genera código, sugiere diseños de sistemas e incluso propone arquitecturas razonables si se le da suficiente contexto. Pero hay algo que sigue sin hacer: no asume la responsabilidad sobre si el problema que se le plantea es el problema real. No conoce las restricciones ocultas de tu negocio. No carga con las consecuencias cuando la solución falla en producción un domingo a las tres de la mañana, ni sufre la deuda técnica que estás acumulando hoy para ir más rápido.
Es cierto que los modelos actuales «razonan» sobre el código basándose en patrones y estadísticas, pero lo hacen desde el cálculo, no desde la experiencia acumulada ni el juicio crítico. El tractor ara solo y más rápido que nunca. Pero alguien tiene que haber decidido antes qué se planta, dónde, cuándo y por qué. Eso no lo hace el tractor, por muchos caballos que tenga.
La oportunidad que ya está aquí
La buena noticia — que no todo van a ser amargas quejas — es que esta transformación no es una hipótesis de futuro: ya está ocurriendo. La IA es, para la ingeniería de software, la mayor oportunidad de reivindicación profesional que hemos tenido en décadas.
Al automatizarse la parte mecánica, el mercado está empezando a sufrir las consecuencias de inundar los sistemas con código automático sin control. Y es ahí donde el foco regresa a lo que siempre fue el núcleo real del oficio, de cualquier ingeniería: PENSAR. RETAR. ANALIZAR. DISEÑAR. CUESTIONAR el problema antes de construir la solución perfecta para la pregunta equivocada. Anticipar los fallos. Tomar decisiones de arquitectura que el sistema seguirá pagando o agradeciendo dentro de cinco años.
Eso no es «picar código». Nunca lo fue. Y ahora, por fin, el mercado se ve obligado a poner en valor esa parte tan relevante de nuestro trabajo que siempre estuvo ahí, pero que pocas veces tuvo el reconocimiento que merecía. Cada vez más organizaciones empiezan a seleccionar a sus ingenieros por cómo modelan un problema y cómo evalúan los riesgos, no por cuánta sintaxis son capaces de memorizar.
La IA no va a matar la profesión del ingeniero de software. Va a matar la versión empobrecida de esa profesión que hemos aceptado y asumido durante mucho, demasiado tiempo.
Para los gestores de equipos, el reto es incómodo pero simple: dejar de medir el valor de la ingeniería por la velocidad de tecleo y empezar a medirlo por la reducción del riesgo y el impacto en el negocio. Para los ingenieros, el camino es igual de claro: dejar de definirse por el lenguaje de programación de turno y empezar a definirse por los problemas que son capaces de entender y resolver — con o sin IA.
Llevo 32 años viendo esta película. El final siempre ha sido el mismo.
Pero esta vez está en nuestras manos que sea distinto. Porque esperar resultados diferentes haciendo exactamente lo mismo que siempre — tratar al ingeniero como un tecleador, medir el valor por la velocidad del tractor, confundir la herramienta con el oficio — no es una estrategia. Es la definición de absurdo.
La IA nos da una oportunidad que no habíamos tenido antes. La pregunta es si vamos a aprovecharla o si, dentro de otros 32 años, alguien estará escribiendo el mismo artículo con una herramienta distinta.
𝘖 𝘤𝘢𝘯 𝘦́ 𝘰 𝘮𝘦𝘴𝘮𝘰, 𝘰 𝘲𝘶𝘦 𝘤𝘢𝘮𝘣𝘪𝘢 𝘦́ 𝘰 𝘤𝘰𝘭𝘢𝘳.
El perro es el mismo, lo que cambia es el collar.