Esta evolución tiene implicaciones profundas. Ya no se trata solo de escribir líneas de código, sino de construir software como quien dirige una orquesta, dando instrucciones y supervisando que la música suene armónica. Según Garry Tan, CEO de Y Combinator, un cuarto de sus startups ya utilizan IA para generar hasta el 95% del software. Esto ha reducido significativamente la necesidad de grandes equipos de ingeniería, permitiendo que los fondos de inversión se extiendan más.
El riesgo de una generación sin experiencia profunda
Pero esta eficiencia trae consigo una advertencia. A medida que las herramientas de IA asumen más funciones, se reduce la necesidad de que los desarrolladores enfrenten directamente los retos técnicos. La consecuencia es que muchos jóvenes programadores están saltándose etapas clave del aprendizaje. No tienen que pasar horas resolviendo errores sutiles, optimizando código o entendiendo a fondo estructuras de datos. En vez de experimentar el proceso de prueba y error que tradicionalmente forma a un buen ingeniero, se apoyan en respuestas automáticas generadas por modelos.
Este fenómeno, conocido como vibe coding, hace referencia a una forma de programar basada más en la intuición o en la «vibra» de lo que parece correcto según la IA, que en una comprensión profunda del problema. Se corre el riesgo de tener profesionales que saben pedir soluciones, pero no construirlas ni evaluarlas críticamente.
Los ingenieros senior, aquellos que han pasado años perfeccionando habilidades de arquitectura, optimización y resolución de problemas, podrían volverse escasos. Y sin esa base, los equipos podrían volverse vulnerables ante errores complejos que la IA no puede anticipar o explicar adecuadamente.
La IA como mentor y no como muleta
Esto no significa que la programación asistida por IA deba abandonarse. De hecho, si se implementa con inteligencia, puede convertirse en una herramienta educativa extremadamente poderosa. El secreto está en usar la IA no para evitar aprender, sino para aprender mejor.
Herramientas como Claude Code pueden ser configuradas para ofrecer explicaciones paso a paso, señalando por qué cierto código no funciona y ofreciendo alternativas razonadas. En vez de simplemente corregir un error, pueden mostrar el proceso de detección, ayudar al usuario a pensar en diferentes enfoques y comparar opciones. Este tipo de interacción activa el aprendizaje, a diferencia de la simple recepción pasiva de una solución lista.
Del mismo modo, los frameworks de Microsoft permiten que desarrolladores experimenten con flujos de agentes, integren modelos de lenguaje y observen cómo se comportan los sistemas en la práctica. Esta exposición a estructuras reales, sin requerir conocimiento experto inicial, puede acelerar el desarrollo de habilidades críticas si se acompaña de una actitud activa.
La clave está en mantener el hábito de cuestionar, revisar y entender. Si un junior simplemente acepta lo que sugiere la IA sin discutirlo o probar otras opciones, no aprenderá. Pero si usa esas sugerencias como punto de partida para explorar, reflexionar y mejorar, entonces estará usando la IA como un mentor, no como una muleta.
Diseñar entornos de aprendizaje con IA integrada
El equilibrio entre automatización y aprendizaje no es una cuestión individual, sino organizacional. Las empresas y centros educativos deben estructurar procesos que fomenten la comprensión, no solo la eficiencia. Esto implica incluir revisiones de código regulares, sesiones de programación en pareja y proyectos que desafíen a los desarrolladores a pensar más allá de lo que la IA puede sugerir.
Se pueden diseñar ejercicios donde la IA ofrezca soluciones, pero se exija al programador justificar, mejorar o incluso refutar esa salida. También es posible plantear proyectos donde el uso de herramientas automáticas esté limitado o donde se premie la creatividad en la arquitectura de la solución más que la rapidez en completarla.
La IA puede ser vista como una calculadora en la educación matemática: no se trata de prohibirla, sino de enseñar a usarla cuando se entiende el contexto. Un estudiante que no sabe cómo resolver una división manualmente no puede evaluar si el resultado de la calculadora es correcto. Lo mismo ocurre con el código: sin comprensión, no hay criterio.
Preparar desarrolladores para un futuro compartido con la IA
La programación del futuro no estará marcada por la desaparición de habilidades humanas, sino por su transformación. El desarrollador ya no solo debe saber escribir código, sino entender cómo trabajan los modelos, cómo evaluar sus propuestas y cómo integrarlos de forma segura y efectiva en sistemas complejos.
Lejos de reemplazar a los ingenieros, la IA bien utilizada puede acelerar su madurez. Pero esto solo sucederá si se promueve una cultura de aprendizaje crítico, donde automatizar no sea sinónimo de ignorar, sino de aprovechar inteligentemente las herramientas para profundizar en el conocimiento.
☞ El artículo completo original de Natalia Polo lo puedes ver aquí
No hay comentarios.:
Publicar un comentario