En apenas dos años, el auge de la inteligencia artificial ha reconfigurado el mapa tecnológico y, al mismo tiempo, despertado una inquietud creciente: la posibilidad de que las máquinas sustituyan a los humanos. Cada avance parece apuntar hacia ese horizonte en el que algoritmos y modelos de lenguaje automatizan tareas que hasta ayer dependían de una persona. Y entre los primeros en la lista de amenazados, según los pronósticos más catastrofistas, están los programadores.
ChatGPT, Copilot o Claude ya escriben código en cuestión de segundos, detectan errores y hasta generan versiones completas de aplicaciones. Sin embargo, para Derek Chang, tecnólogo y fundador de Stratus Data, esta visión es más mito que realidad. "La IA no trabaja con conocimiento real, sino con lo que ha visto en sus conjuntos de datos. Y la mayor parte de lo que ha visto son líneas de código públicas, genéricas", explica.
Chang recuerda algo que las grandes corporaciones parecen olvidar en su carrera por automatizarlo todo: el verdadero valor del software no está en el código que cualquiera puede leer en GitHub, sino en el que no se publica. Ese que escriben ingenieros veteranos en empresas como Google, Stripe o Amazon, con arquitecturas internas imposibles de replicar sin entender el contexto, la intención o la experiencia que hay detrás.
En ese punto coincide, en parte, con las advertencias de Bill Gates y Sam Altman, CEO de OpenAI. Ambos han defendido que la IA transformará la productividad, pero no borrará a los desarrolladores del mapa. "Es un error pensar que el objetivo es reducir equipos humanos", señala Chang. "Lo que realmente impulsa a las compañías es fortalecerlos con inteligencia artificial, no sustituirlos".
Derek Chang, CEO de Stratus Data: "Sam Altman tiene razón, la IA transformará el empleo, pero los programadores seguirán siendo esenciales"
La clave, dice, está en la diferencia entre predecir y razonar. "La IA predice lo que debería venir después; el programador razona lo que tiene que venir después". Es una frontera invisible, pero esencial. Por sofisticados que parezcan estos modelos, no entienden el porqué: solo imitan el cómo. Por eso brillan en tareas simples, pero se tambalean en sistemas críticos o estructuras complejas, donde cada decisión implica consecuencias reales.
Chang lo resume con una anécdota reveladora: "En código básico he multiplicado por cinco mi velocidad. Pero en proyectos grandes, gasto más tiempo corrigiendo lo que hace la IA que escribiéndolo desde cero. Necesitas gente senior, con instinto, para detectar los fallos que la máquina no ve, los que aparecen seis meses después".
Su conclusión es clara: el futuro no pasa por eliminar empleos, sino por redefinirlos. La IA puede ser un asistente júnior, pero alguien con criterio debe supervisarla. Sin esa capa humana, la eficiencia se convierte en sobrecoste. Una idea que también comparte Jensen Huang, fundador de Nvidia, aunque desde otra perspectiva. En una entrevista con Channel 4 News, Huang afirmó que el gran auge laboral de la próxima década no estará en los despachos, sino en los oficios. "Si eres electricista, fontanero o carpintero, vamos a necesitar cientos de miles para construir las fábricas de chips y centros de datos. Habrá que duplicar ese sector cada año", señaló.
Y no exagera. Los llamados hyperscale data centers, donde se alojan los sistemas que alimentan la inteligencia artificial, ocupan espacios equivalentes a varias manzanas de una gran ciudad. Al igual que Chang, ambos comparten una base: no todos los trabajos desaparecerán. Pero Huang lo plantea con frialdad matemática: la IA no destruye el trabajo, lo traslada a territorios donde aún no estamos mirando. Y quizá esa sea la gran lección que deja esta nueva era tecnológica: no se trata de competir con las máquinas, sino de aprender a construir junto a ellas.