La IA es cada vez más hábil para escribir código; sin embargo, el trabajo de un programador no se ha vuelto necesariamente más sencillo.
Una encuesta realizada en 2026 a 705 desarrolladores de software por la firma de servicios tecnológicos BairesDev reveló que la IA les ahorra, en promedio, 13 horas de programación a la semana —casi el doble de lo que se ahorraba apenas un año antes—. No obstante, el 67% de los encuestados señaló que el tiempo dedicado a revisar el código generado por la IA ha aumentado.
Si bien la IA puede completar ciertas tareas con mayor rapidez, el tiempo ahorrado no se traduce necesariamente en tiempo libre; la carga de trabajo simplemente se ha desplazado de una etapa del proceso a otra.
El 24 de octubre es el Día del Programador. Al ser una de las primeras profesiones en adoptar la IA a gran escala para transformar sus flujos de trabajo, los programadores están experimentando cambios que podrían ofrecer un adelanto de cómo la IA transformará el trabajo en muchos otros sectores.
A medida que el código se escribe más rápido, los humanos se convierten en «inspectores de calidad» de la IA.
En el pasado, una parte importante del trabajo de un programador consistía en traducir requisitos en líneas de código. Hoy en día, ese proceso está siendo redefinido por la IA.
La encuesta de BairesDev muestra que el 42% de los desarrolladores consultados afirma que la IA participa actualmente en la escritura de al menos la mitad de su código —una cifra que hace un año era de solo el 12%—. En la actualidad, apenas el 21% de los encuestados dedica más de la mitad de su jornada laboral semanal a escribir código nuevo desde cero.
Escribir código ya no es la actividad que consume la mayor parte del tiempo de un programador. El 67% de los encuestados indicó que dedica más tiempo a revisar el código generado por la IA; cerca del 60% debe esforzarse más en identificar errores sutiles en el código producido por la IA; y el 58% siente que tiene una mayor responsabilidad sobre un código que no han escrito ellos mismos en su totalidad.
La revisión de código es solo una pieza del rompecabezas. Más de la mitad de los desarrolladores encuestados también señalaron un aumento en la presión por entregar el trabajo rápidamente. A medida que la IA permite completar las tareas de desarrollo con mayor celeridad, las expectativas corporativas respecto a la velocidad de entrega suelen aumentar en consecuencia. Sin embargo, una entrega más rápida no implica una menor responsabilidad; los programadores deben asegurarse de que el código generado por la IA funcione correctamente sin comprometer otras funcionalidades del sistema.
Quizás lo más interesante es que el tiempo ahorrado gracias al uso de la IA no se ha traducido en más tiempo libre para los programadores. Aproximadamente dos tercios de los desarrolladores encuestados ahorran al menos 6 horas de trabajo a la semana gracias a la IA. Al mismo tiempo, deben aprender continuamente nuevas herramientas y tecnologías de IA; cerca del 30% de los encuestados dedica más de 10 horas semanales a esta labor.
Zhang Liang (seudónimo), ingeniero en una empresa tecnológica emergente en Shanghái, comentó a *The Paper* que los programadores se están convirtiendo cada vez más en «guardianes» del código generado por la IA. En su opinión, la calidad del código producido por la IA es ya tan elevada que, a menudo, resulta difícil para los humanos detectar posibles fallos. La necesidad constante de una revisión humana responde más a una cuestión de procesos que a una deficiencia en las capacidades de programación de la IA.
Cuando escribir código deja de ser una habilidad escasa, ¿qué es lo que adquiere mayor valor?.
Antaño, dominar un lenguaje de programación era el requisito fundamental para acceder a la profesión. Hoy en día, incluso quienes carecen de conocimientos de programación pueden describir sus necesidades a una IA para generar páginas web y software funcionales y de alta calidad.
Si bien la barrera para escribir código ha disminuido, los lenguajes de programación siguen siendo tan importantes como siempre. Lightcast, una plataforma de datos sobre contratación, analizó las 20 habilidades más mencionadas en las ofertas de empleo de ingeniería de software entre 2015 y 2026. Un cambio notable es la divergencia en la demanda de lenguajes de programación específicos: las menciones a Python han pasado del 14% al 41%, mientras que otros lenguajes de desarrollo tradicionales, como JavaScript, han registrado un descenso en su frecuencia.
Al mismo tiempo, existe una creciente demanda corporativa de experiencia en áreas como la escalabilidad de sistemas, las interfaces de programación de aplicaciones (API), la inteligencia artificial y la gestión de flujos de trabajo. Más allá de las herramientas técnicas concretas, ciertas habilidades transversales han demostrado ser, de manera constante, fundamentales. Por ejemplo, las habilidades de comunicación se mencionaron en el 42% de las ofertas de empleo en ingeniería de software en 2026, frente al 33% registrado en 2015.
La estructura de los puestos de trabajo refleja una tendencia similar. Los datos sobre el talento en ingeniería, recopilados por SignalFire, muestran que, en los últimos cuatro años, la prevalencia de los roles de ingeniero *front-end* ha disminuido casi una cuarta parte; también se observa un descenso significativo en los puestos de ingeniero de aplicaciones móviles. Por el contrario, ha habido un aumento notable en roles como ingeniero de IA, ingeniero de investigación e ingeniero de despliegue o implementación.
Anteriormente, muchos equipos de desarrollo mantenían divisiones claras entre los roles de *front-end*, *back-end* y pruebas (*testing*). Hoy en día, a medida que la IA reduce las barreras técnicas para determinadas tareas de desarrollo, los límites entre estos roles han comenzado a desdibujarse.
Impulsados por la necesidad de reducir costes y aumentar la eficiencia, los programadores —independientemente de su nivel de experiencia— deben adaptarse a los cambios que trae consigo la IA. Para los ingenieros experimentados, la IA puede potenciar sus capacidades, permitiendo que una sola persona realice tareas que antes requerían la colaboración de varios profesionales. Por otro lado, para aquellos programadores especializados en un nicho técnico concreto, la IA puede obligarlos a salir de sus roles habituales y asumir responsabilidades a las que nunca antes se habían enfrentado.
Surge entonces una cuestión más apremiante: dado que las empresas demandan cada vez más ingenieros experimentados capaces de trabajar de forma autónoma —mientras que las tareas fundamentales que antes ayudaban a los recién llegados a formarse están siendo asumidas progresivamente por la IA—, ¿de dónde saldrá la próxima generación de ingenieros experimentados?.
La IA está asumiendo el trabajo de los programadores que inician su carrera profesional; ¿cómo se puede abordar esta brecha en el sector?.
En los datos de empleo de desarrolladores de software en Estados Unidos, ha surgido una tendencia destacable: las trayectorias profesionales de los trabajadores más jóvenes y las de aquellos de mediana edad están divergiendo.
Un panel de datos de empleo, desarrollado por el Stanford Digital Economy Lab en colaboración con ADP Research, revela una clara brecha basada en la edad. Tomando noviembre de 2022 como referencia, el índice de empleo para desarrolladores de software de entre 22 y 25 años había caído casi un 20% en agosto de 2026. Por el contrario, el índice correspondiente al grupo de edad de 41 a 49 años había crecido cerca de un 20%.
Si bien estos datos —obtenidos de una muestra de empresas estadounidenses que utilizan los servicios de nómina de ADP— no representan la totalidad del mercado laboral de EE.UU., y estos cambios tampoco pueden atribuirse exclusivamente a la inteligencia artificial (IA), la divergencia en las trayectorias profesionales según los distintos niveles de experiencia sigue siendo un motivo de gran preocupación.
Anteriormente, los programadores que iniciaban su carrera se familiarizaban gradualmente con sistemas de software complejos mediante la modificación de código sencillo, la depuración de errores y la realización de tareas fundamentales. Aunque estas labores puedan parecer triviales, constituyen una parte esencial del proceso de adquisición de experiencia. Hoy en día, la IA destaca precisamente en muchas de estas tareas.
El riesgo de una «brecha de talento» al que se enfrentan actualmente los programadores podría extenderse pronto a otros sectores, como los medios de comunicación, el ámbito jurídico y las finanzas. Los periodistas jóvenes aprenden a ejercer su criterio profesional organizando investigaciones y verificando información, mientras que los abogados noveles se familiarizan con su campo analizando jurisprudencia y preparando documentos. Estas tareas —por muy repetitivas que parezcan— funcionan tanto como trabajo real como una forma vital de formación profesional. Si la IA sigue asumiendo estas responsabilidades propias de los niveles iniciales, las empresas podrían obtener ganancias a corto plazo en términos de eficiencia y una menor necesidad de personal; sin embargo, también corren el riesgo de privar a los nuevos profesionales de la oportunidad de iniciarse en el sector, aprender mediante el ensayo y error, y acumular la experiencia necesaria para su desarrollo profesional.
En septiembre de 2026, un artículo publicado por la American Bar Association (Colegio de Abogados de EE.UU.) sugirió que, en lugar de mantener tareas ineficientes propias de los niveles iniciales, las firmas deberían rediseñar sus métodos de formación para los nuevos integrantes. Por ejemplo, los abogados jóvenes podrían participar desde etapas más tempranas en la comunicación con clientes, la entrevista a testigos y el debate sobre la estrategia de los casos —aprendiendo a ejercer su criterio profesional bajo la supervisión de abogados experimentados—, en lugar de quedar relegados exclusivamente a la organización de documentos y la redacción de trámites administrativos.
Estas cuestiones han comenzado a formar parte también del ámbito de las políticas públicas. El 23 de octubre, la Oficina General del Consejo de Estado publicó las «Opiniones sobre la adaptación al desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial para fomentar un modelo de desarrollo favorable al empleo». El documento subraya la necesidad de mitigar eficazmente el desplazamiento de puestos de trabajo provocado por la adopción de la IA, al tiempo que aboga por un desarrollo inclusivo que equilibre el progreso tecnológico y la modernización industrial con el fomento del empleo y la mejora de los medios de vida de las personas.
La IA está transformando no solo la forma en que se realiza el trabajo, sino también la manera en que una profesión se mantiene a lo largo del tiempo. Si las organizaciones dependen cada vez más de profesionales experimentados, pero al mismo tiempo se muestran reacias a ofrecer oportunidades de crecimiento a quienes se inician en el sector, ¿de dónde surgirá el talento sénior del futuro?.
