IA y el “fin” de los programadores: ¿mito o realidad?

Ni antes éramos programadores en tres meses, ni ahora se van a extinguir los programadores. Profetas del apocalipsis y visionarios con cataratas.

No suelo enredarme en discusiones públicas, pero este tema toca algo que conozco profundamente. Combina mi formación como docente en ciencias de la computación (ingeniería de software, IA, assembler y otras áreas); mi experiencia al frente de una de las empresas de software más innovadoras de América Latina donde trabajo con cientos de personas, la mayoría programadores y muchos de ellos más inteligentes que yo; y muchos años observando de cerca la evolución de esta industria.

Por eso -y también por el rol que hoy ocupo en la industria-, siento cierta responsabilidad de opinar cuando aparecen estas discusiones. Hace algunos años, muchos repetían que con un curso de programación de 2 semanas, 2 meses o 200 horas cualquier persona iba a conseguir trabajo rápidamente y hacerse millonaria.

Esa narrativa no apareció por casualidad. Respondía a intereses concretos: políticas públicas que necesitaban mostrar resultados rápidos; empresas que querían que más gente usara sus plataformas y herramientas; negocios educativos que crecían alrededor de esa promesa; y también una ola cultural enorme de entusiasmo y FOMO tecnológico (Fear Of Missing Out o miedo a perderse algo)

Muchos lo repitieron convencidos. Otros sabían perfectamente lo que estaban diciendo (y que faltaban a la verdad). Lo interesante es que, aun así, algo muy bueno ocurrió: cientos de miles de jóvenes en LATAM dieron su primer paso en el mundo del software. A muchos les cambió la vida. Algo increíble, sorprendente y hermoso.

La profesión del programador como motor de ascenso social se destacó por sobre muchas otras disciplinas.

Pero decir que después de unas pocas semanas alguien se convierte en programador profesional es, simplemente: una falacia. El desarrollo de software es una disciplina profunda.

La diferencia entre un programador excelente y uno mal formado puede ser enorme. En muchos casos hablamos de personas que pueden ser 10, 20 o incluso 30 veces más productivas que otras.

Ahora estamos viendo algo parecido con la inteligencia artificial. Aparecen profetas del apocalipsis del software diciendo que ya no hará falta saber programación, a mi entender, son visionarios con miopía que quizás se vienen acostumbrando a opinar de todo un poco, y que fascinados por herramientas nuevas pero sin comprender realmente cómo funciona el desarrollo de software a escala, se dejan llevar por la emoción y quizás ese terrible impulso que tenemos los humanos de nunca querer pasar por desinformados.

Se suben a una ola gigantesca impulsada por las grandes tecnológicas, por el entusiasmo del mercado y por la fascinación legítima que generan estas herramientas. Esa fascinación además se mezcla con sueños de Isaac Asimov y con las películas de ciencia ficción más maravillosas que podamos imaginar y que marcaron la vida de las generaciones que hoy estamos decidiendo el futuro de las otras. Todo eso vuelve verosímil, para el ojo inexperto, algo que no necesariamente es real.

Y sí: hoy podés sentarte con herramientas como Cursor o Copilot y construir cosas que hace pocos años parecían imposibles. Es increíble y hermoso, aún para quienes somos parte de esa historia y conocemos cómo funciona.

Pero también estamos en una etapa de adopción acelerada y forzada, con errores visibles, problemas de seguridad, deuda técnica y sistemas que dentro de algunos años habrá que mantener, escalar, proteger y evolucionar.

Ahí vuelve la realidad: desarrollar software serio -software enterprise- es profundamente complejo.

La IA no elimina esa complejidad. La suele amplificar y mucho más con no programadores, digamos: “programando”

El pensamiento crítico siempre fue central para ser un buen programador. Nos lo enseñan desde el primer día. Pero el pensamiento crítico solo no alcanza.

También hay que entender cómo funciona el motor. Como dijo Santiago Ceria: “Fangio fue el mejor porque no solo sabía como  manejar el auto, entendía cómo funcionaba”. Y parafraseando a Guibert Englebienne con su ejemplo del ayudante de cocina: la IA es como el traje de Tony Stark de Iron Man: amplifica.

El mundo es infinitamente complejo. Y el software intenta modelar ese mundo. Esto significa algo muy simple: Siempre habrá más cosas por programar.

¿La conclusión? Programación, claro que sí. Pero ahora, programación con IA y seria, son años de aprendizaje. Porque las modas pasan. Pero la complejidad del software crece.

Una recomendación final para los jóvenes que están eligiendo qué estudiar: Estudia lo que te guste. No elijas solo por moda o por dinero.

Elegí algo que te entusiasme aprender, que te den ganas de ir a la universidad todos los días, si es que tenés esa posibilidad. Las carreras largas no se sostienen con hype: se sostienen con curiosidad y pasión. El camino es todo, elegí algo que te guste. Y sobre todo aprendé a aprender.

En un mundo donde cambian las herramientas, los lenguajes y hasta las interfaces; la capacidad de seguir aprendiendo, desaprendiendo y volver a aprender es probablemente la habilidad más importante que existe.

Las tecnologías cambian. La capacidad de aprender es la que permanece.

s”, como Cursor o Copilot, pero que también exponen “errores visibles, problemas de seguridad, deuda técnica” y sistemas que deberán “mantener, escalar, proteger y evolucionar”. En ese punto, subraya que “desarrollar software serio -software enterprise- es profundamente complejo” y que la IA no reduce esa dificultad: “La IA no elimina esa complejidad. La suele amplificar”.

El directivo integra su posición con su trayectoria: es licenciado en Ciencias de la Computación por la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires (UBA) y fue docente de Computación allí durante 20 años; también ejerció docencia en la Universidad Católica Argentina (UCA). Además, se desempeñó como vicepresidente e integrante del consejo directivo de la Cámara de Empresas de Software y Servicios Informáticos (CESSI) durante cuatro años y fue mentor del programa Manos Accelerator.

Epidata, creada en 2003, se define como la primera empresa de América Latina especializada en brindar servicios de *outsourcing* de innovación y presta servicios y soluciones a nivel global, con foco en transformación digital. Para quienes evalúan qué estudiar, Anacleto recomienda priorizar el interés genuino: “Estudia lo que te guste. No elijas solo por moda o por dinero”, y agrega: “aprendé a aprender”.