En 2021, GitHub lanzó una herramienta llamada Copilot que prometía cambiar la forma en que los programadores escribían código. Parecía ciencia ficción una inteligencia artificial que te sugería líneas completas mientras escribías, como un compañero de trabajo que siempre sabe lo que vas a decir. Hoy, cinco años después, esa ficción es parte del día a día en miles de oficinas y pantallas de desarrolladores. Pero la pregunta ya no es si la IA escribe código. Es cuánto, cómo y, sobre todo, si realmente nos está ayudando a ir más rápido.
La promesa de una nueva era
Los grandes líderes del sector no dudan en afirmar que estamos en un punto de inflexión. Satya Nadella, CEO de Microsoft, y Sundar Pichai, CEO de Alphabet, coinciden en una cifra reveladora cerca del 25% del código que generan sus empresas ya no lo escriben humanos, sino inteligencias artificiales. Es más que un dato, es una declaración de intenciones. La programación, como la conocimos, podría estar acercándose a su fin.
"es muy probable que los días en los que codificábamos todas las líneas de código a mano hayan quedado atrás"
- Kyle Daigle, COO de GitHub
Esta afirmación suena radical, pero tiene sentido si consideramos el ritmo al que evolucionan los modelos. En agosto de 2024, OpenAI presentó SWE-bench Verified, un banco de pruebas diseñado para medir con rigor la capacidad de las IA generativas para resolver tareas reales de desarrollo de software. En ese momento, el mejor modelo solo lograba resolver un 33% de los casos. Un año después, varios modelos superan ya el 70%. El salto es tan brutal como si, de la noche a la mañana, un estudiante de secundaria pasara a resolver exámenes de doctorado en matemáticas.
La paradoja del programador moderno
Pero aquí llega la ironía. A pesar del avance técnico, los datos sobre productividad no acompañan el entusiasmo. Estudios recientes muestran que desarrolladores con décadas de experiencia creían haber ganado un 20% en velocidad gracias a la IA. Sin embargo, al medir el tiempo real de desarrollo, se descubrió que, en promedio, tardaron un 19% más. ¿Qué falla? ¿Por qué nos sentimos más rápidos si en realidad vamos más lentos?
La respuesta parece estar en cómo interactuamos con estas herramientas. La IA no solo sugiere código, también distrae, induce a errores sutiles y obliga a una constante supervisión. En lugar de escribir con fluidez, pasamos tiempo corrigiendo, validando y deshaciendo. Es como tener un traductor simultáneo que habla muy rápido, pero a veces inventa palabras.
"los programadores abrazan esta tecnología, pero lo hacen asumiendo sus riesgos"
- Erin Yepis, analista en Stack Overflow
Este matiz se refleja también en la encuesta anual de Stack Overflow. En 2024, el 70% de los desarrolladores veía con buenos ojos las herramientas de IA. En 2025, esa cifra cayó al 60%. No es rechazo, sino madurez. El optimismo inicial ha dado paso a una mirada más crítica, más humana.
¿Sigue valiendo la pena aprender a programar?
Jensen Huang, fundador de NVIDIA, una de las empresas más influyentes en el auge de la IA, fue contundente: "a estas alturas ya nadie debería aprender a programar porque ya lo haría la IA por nosotros". Su afirmación generó polémica, incluso entre sus propios empleados. Pero también plantea una pregunta incómoda si la IA puede generar código, ¿qué queda para los humanos?
La respuesta, por ahora, está en los límites de la tecnología. Las herramientas como GitHub Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI, Claude Code, Cursor o Windsurf son excelentes para tareas repetitivas, escribir pruebas automatizadas, corregir errores comunes o explicar código a nuevos miembros del equipo. Pero fallan cuando el contexto es complejo, cuando hay que tomar decisiones de diseño o cuando el problema no está bien definido. Son asistentes brillantes, pero no arquitectos.
Además, tienen dos debilidades estructurales la poca memoria y las alucinaciones. Alucinar, en el mundo de la IA, no significa ver visiones, sino inventar funciones, bibliotecas o APIs que no existen. Y si no estás atento, ese código "fantasma" puede colarse en un sistema en producción. No es un error de sintaxis, es un error de confianza.
El futuro no es automático
La programación ha cambiado para siempre. Eso es indiscutible. Pero no ha desaparecido. Al contrario, se ha transformado. Hoy, un buen desarrollador no es solo quien escribe código limpio, sino quien sabe guiar, corregir y supervisar a una IA. Es un director de orquesta más que un violinista solista.
Y eso requiere nuevas habilidades pensamiento crítico, comprensión profunda del dominio del problema, capacidad de depuración avanzada. La IA no elimina la necesidad de conocimiento, la redistribuye. Y tal vez, esa sea la lección más importante.
En los años 80, muchos temían que los ordenadores eliminaran los trabajos de oficina. No sucedió. Los transformaron. Lo mismo ocurre ahora con la programación. La inteligencia artificial no reemplaza al programador, pero obliga al programador a evolucionar. Y en ese proceso, lo más humano no es escribir código, sino decidir para qué sirve.