Introducción Será reemplazada la programación por la IA
La inteligencia artificial (IA) está avanzando rápidamente, lo que lleva a muchos a preguntarse si la necesidad de programadores humanos podría desaparecer pronto. Sin embargo, los expertos creen que la programación perdurará y evolucionará a medida que se integre la IA, en lugar de ser reemplazada por completo.
La programación se ha adaptado constantemente a nuevas tecnologías como compiladores, bases de datos, sistemas web, plataformas móviles y computación en la nube sin eliminar la necesidad de codificadores habilidosos. La IA parece seguir este patrón de mejorar las capacidades de los programadores en lugar de eliminar la profesión.
Una breve historia de la evolución de la programación
Empecemos con una historia abreviada de la evolución de la programación para que podamos ver cuánto se han adaptado los lenguajes y las herramientas en un tiempo relativamente corto, al mismo tiempo que ha aumentado la demanda general de codificadores. 📈
1940-1950 – Ordenadores programados usando código binario a través de interruptores y cableado. Extremadamente laborioso.
1950 – El lenguaje ensamblador permite sustituciones de texto para los 1 y los 0. Todavía muy bajo nivel.
1950-1960 – Inicios de los lenguajes de alto nivel como FORTRAN, COBOL, ALGOL, BASIC. Sintaxis más cercana al inglés. Los mainframes dominan. 💾
1970-1980 – C, Pascal, PL/I popularizan técnicas de programación como funciones/procedimientos y tipos. Los miniordenadores se generalizan. 🖥️
1980-1990 – Surgen lenguajes orientados a objetos como C++, Objective C, Smalltalk. El crecimiento de las aplicaciones de escritorio y los PC impulsa la industria del software. 💻
1990-2000 – Lenguajes de secuenciación de comandos como Perl, Python, Ruby ganan adopción. Microsoft domina con los lenguajes .NET C#, Java. 📱
2000-2010 – La Web 2.0 con JS, PHP, plataformas en la nube amplían la programación para aplicaciones web/móviles y sistemas distribuidos. Entra la IA/ciencia de datos en la industria. 📱☁️
Hoy – Lenguajes multiparadigma, ricos ecosistemas, desarrollo avanzado, asistentes de IA aumentan las capacidades de los programadores. IoT, cripto, biotecnología, computación cuántica, nuevas fronteras. 🤖🚀
Como muestra esta historia, la programación ha evolucionado enormemente en sólo 70 años y al mismo tiempo ha ampliado continuamente su importancia. Los lenguajes sólo se han vuelto más abstractos y poderosos, no menos.
Es importante señalar los claros beneficios que han aportado las sucesivas generaciones de lenguajes:
Mayor productividad + abstracción – Lo que antes requería manipular interruptores uno por uno ahora es realizable en unas pocas líneas de Python. Los lenguajes gestionan cada vez más la mecánica, lo que permite a los programadores centrarse en resolver problemas de más alto nivel.
Basado en innovaciones anteriores – Por ejemplo, Java se basó en C/C++ sin necesidad de que los desarrolladores tuvieran que olvidar los lenguajes más antiguos. Los nuevos lenguajes se fundamentan en los lenguajes anteriores.
Ampliación de capacidades – Los lenguajes modernos se conectan con extensas bibliotecas, herramientas de datos, frameworks. Incrementan en gran medida lo que los programadores pueden desarrollar, lo que hace crecer la industria.
Puntos clave sobre por qué la programación perdurará
Estas son 5 razones clave por las que los expertos siguen confiando en que la programación continuará evolucionando como una habilidad humana esencial en lugar de desaparecer en un futuro cercano por la automatización de la IA:
1. La programación se ha adaptado constantemente a innovaciones revolucionarias
A lo largo de más de 60 años de aceleración constante en informática, la programación y los programadores se han adaptado repetidamente a nuevas tecnologías, incluyendo:
Arquitecturas de hardware
Plataformas de sistemas operativos
Sistemas en red
Interfaz gráfica de usuario
Infraestructura en la nube
Contenedores de virtualización
Dispositivos móviles
Modelos de código abierto
Metodologías ágiles
Bases de datos relacionales
En lugar de quedar obsoleta, la programación ha evolucionado junto con cada una de estas innovaciones importantes desarrollando nuevos lenguajes, técnicas y herramientas para aprovechar las capacidades emergentes.
Es poco probable que la inteligencia artificial rompa este patrón que se ha demostrado durante más de medio siglo. En particular, la IA puede compararse con otros avances como los compiladores, la recolección de basura y las interfaces gráficas que inicialmente prometían automatizar la programación pero que, de hecho, ampliaron las posibilidades en gran medida.
2. Miles de millones de líneas de código heredado están aquí para quedarse
Se estima que se han escrito acumulativamente más de 300.000 millones de líneas de código. ¡Del código utilizado activamente hoy en día, hasta el 95% depende de programación de más de un año, mientras que la mayoría depende de código de más de una década!
Gran parte de este código ejecuta sistemas vitales como:
Banca
Seguros
Retail
Energía
Transporte
Telecomunicaciones
Militar
Sistemas espaciales
Este software existente, antiguo pero crítico para la misión, requiere absolutamente que el talento especializado en programación continúe manteniéndolo y mejorándolo durante décadas. Por ejemplo, muchos sistemas bancarios dependen de código COBOL en mainframes antiguo que ningún sistema de IA podría reemplazar de la noche a la mañana.
3. Algunos puntos fuertes siguen siendo exclusivamente humanos
Si bien la inteligencia artificial muestra nuevas capacidades semanalmente en áreas como el análisis estadístico, las matemáticas de optimización compleja y el modelado predictivo, las cualidades exclusivamente humanas siguen siendo inigualables:
Pensamiento divergente, creatividad y artes
Experiencia en múltiples áreas
Desarrollo de estrategias con ambigüedad
Inteligencia social y emocional
Sutileza en la comunicación y liderazgo
Intuición, curiosidad, preguntar “por qué”
Estos puntos fuertes humanos tienen sinergia con las herramientas de IA en lugar de ser desplazados por ellas. Por lo tanto, los aspectos creativos fundamentales para una buena programación no parecen susceptibles de automatización total. La colaboración híbrida humano-IA es el objetivo final sobre el reemplazo puro.
4. Todavía se necesitan grandes programadores para mejorar la propia IA
La idea equivocada que muchos tienen sobre la IA es que es de alguna manera consciente o que se está desarrollando libre de ayuda humana hacia sus aspiraciones de inteligencia general.
En realidad, la IA actual está diseñada arduamente por equipos de programadores altamente cualificados que colaboran con expertos en áreas específicas. Plataformas de programación como TensorFlow utilizan enormes cantidades de código creado por ingenieros para funcionar.
Así que mientras la IA tiene como objetivo algún día igualar la inteligencia general humana, actualmente depende absolutamente del talento especializado en programación humana que la impulsa, de la misma manera que el proyecto Apollo dependió de los notables ingenieros.
5. Un mayor nivel de abstracción crea más oportunidades, no menos
Parte del éxito de la programación durante más de 60 años se debe a que se ha vuelto cada vez más abstracta del hardware físico. Los lenguajes de alto nivel permiten que el mismo código de programa se ejecute en diferentes sistemas operativos y procesadores utilizando componentes intercambiables.
En lugar de reducir la importancia de los programadores, esta abstracción ha ampliado enormemente las oportunidades al hacer la programación más accesible y aplicable a nuevos dominios como las aplicaciones web y móviles.
La IA promete continuar esta tendencia de aumento de la abstracción de los detalles de bajo nivel hacia conceptos más elevados. Esto favorece las habilidades generativas de los programadores humanos centrados en resolver problemas del mundo real en lugar de la tediosa codificación en sí.
El patrón histórico clave es claro: mayor abstracción → más posibilidades → mayores oportunidades para los programadores en lugar de extinción.
Ejemplos de funciones duraderas y nuevas para programadores
Dado el sólido futuro de la programación, ¿qué roles emergentes parecen más probables? Aquí hay varios ejemplos:
Entrenar modelos de IA
Con los datos convertidos ahora en el recurso más valioso del mundo, los programadores cualificados estarán en constante demanda para limpiar, normalizar y etiquetar conjuntos de datos para entrenar sistemas de IA en continua mejora. Comprender los sesgos en los datos y modelos también cobrará importancia éticamente.
Especialización en lenguajes heredados
Como se explicó anteriormente, los sistemas heredados en lenguajes antiguos como FORTRAN, COBOL, VB necesitarán programadores dedicados en un futuro previsible, ya que la modernización principal lleva décadas. Los lenguajes modernos también tienen ahora la antigüedad suficiente como para tener ya un estatus heredado, reteniendo especialistas como desarrolladores Perl, Ruby y ColdFusion.
Conectar las necesidades empresariales con la implementación técnica
Debido a que la interacción mediante lenguaje natural sigue siendo poco fiable, las personas capaces de traducir requisitos de negocio ambiguos en especificaciones técnicas rigurosas seguirán siendo cruciales en todas las industrias. Comprender tanto el negocio como la tecnología sólo se volverá más valioso a medida que esta brecha persista a lo largo del aumento de la IA.
Desarrollar nuevos paradigmas
La computación cuántica, la biocomputación, la nanotecnología y las interfaces cerebro-computadora son plataformas emergentes que exigen paradigmas de programación personalizados de desarrolladores altamente cualificados. Estos campos prometen nuevos modos de ingeniería de software que aún no hemos concebido.
Programar la propia IA
Las técnicas actuales de IA utilizan redes neuronales, aprendizaje por refuerzo, simulaciones y gráficos de conocimiento optimizados por enormes matrices de matemáticas. Desarrollar algoritmos y estructuras novedosos para la IA exige una programación avanzada en lenguajes, bibliotecas y herramientas especializados probablemente durante décadas.
Los inventores que impulsan avances históricos desde Alpha Go hasta Alpha Fold han sido todos programadores de gran talento que empujan los límites del propio cómputo. Nunca habrá escasez de trabajo innovador programando una IA más inteligente.
En general, no hay indicios de que la programación se dirija hacia la irrelevancia en ningún momento cercano. Si acaso, la complejidad exponencialmente creciente implica una necesidad aún mayor de desarrolladores cualificados.
El futuro probablemente depara más y diversos roles de programación, no menos, para quienes actualizan sus habilidades y se especializan. 🚀
Perspectivas sobre la IA de líderes del software
Escuchemos opiniones sobre el impacto de la IA directamente de varios destacados programadores y CEOs de tecnología:
Cofundador de Andreessen Horowitz Marc Andreessen
“El software se está comiendo el mundo… Creo que la tecnología todavía está en los comienzos”.
Fundador de MongoDB Eliot Horowitz
“Apenas estamos viendo la primera era de lo que es posible con el aprendizaje automático y los sistemas autónomos. La gente habla de la desaparición de la programación, ni hablar, vamos a necesitar muchos programadores más inteligentes construyendo esa tecnologia durante décadas.”
CEO de GitLab Sid Sijbrandij
“La escritura de código cambiará, al igual que muchas otras profesiones cambiaron en los últimos cien años. Pero usaremos más código de alto nivel, no menos”.
Su confianza refleja la de los expertos encuestados. La mayoría de los desarrolladores no serán reemplazados directamente, ya que las herramientas de más alto nivel permitirán más creación, no menos.
Sin embargo, los codificadores que no se adapten aprendiendo plataformas como IA podrían quedarse atrás frente a colegas más ágiles.
Orientación sobre cómo adaptarse como desarrollador
Para los programadores que se preguntan qué habilidades adquirir para futuros empleos a la luz del avance de la IA, aquí hay algunos consejos de expertos:
Profundiza en los fundamentos – estructuras de datos, algoritmos, patrones de diseño, principios de arquitectura
Elige una especialidad que se alinee con tus intereses – seguridad, robótica, compiladores, bioinformática
Aprende plataformas cloud como AWS, Azure y GCP para sistemas distribuidos
Elige un lenguaje de scripting como Python o JavaScript si no conoces ninguno
Experimenta con un framework de IA como TensorFlow o PyTorch
Un cambio de mentalidad básico para los desarrolladores modernos es darse cuenta de que ningún individuo puede conocer todo el campo por sí solo. Se acabaron los días de dominar todos los lenguajes de programación a medida que el software crece exponencialmente complejo, integrando ideas de otras disciplinas como estadística y diseño.
Apunta mejor a cultivar la capacidad en forma de T: competencia media en desarrollo con fluidez profunda en un puñado de áreas clave alineadas con tus talentos.
Programadores que tengan perseverancia y visión periférica amplia seguirán adaptándose a cualquier innovación que surja después.
La IA reemplazará los programadores? — via youtube
Puntos clave Será reemplazada la programación por la IA
La historia de la ingeniería de software muestra:
Cada ola de nuevas tecnologías como la IA no elimina los trabajos de programación en general, sino que aumenta las oportunidades para que los desarrolladores adaptables integren capacidades de vanguardia.
¡Así que aprende con entusiasmo, especialízate inteligentemente en lo que te satisfaga, comunícate con claridad y las perspectivas de programación parecen aseguradas para el futuro previsible!
Los agoreros luditas que proyectan la desaparición de la programación se han equivocado durante más de 70 años… ¡y contando! Con empresas valoradas en billones de dólares construidas únicamente sobre código y con la sociedad cada vez más digitalizada, se espera que la programación siga siendo un trabajo esencial de conocimiento para las próximas generaciones.
