{"id":25028,"date":"2025-04-28T08:10:39","date_gmt":"2025-04-28T11:10:39","guid":{"rendered":"https:\/\/lametro989.com\/?p=25028"},"modified":"2025-04-28T08:10:39","modified_gmt":"2025-04-28T11:10:39","slug":"de-ser-la-carrera-del-futuro-a-la-incertidumbre-tiene-los-dias-contados-con-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lametro989.com\/?p=25028","title":{"rendered":"De ser \u201cla carrera del futuro\u201d a la incertidumbre: \u00bftiene los d\u00edas contados con la IA?"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial sacudi\u00f3 uno de los sectores m\u00e1s din\u00e1micos de los \u00faltimos a\u00f1os y las oportunidades laborales ya muestran una ca\u00edda. C\u00f3mo ser\u00e1 la reconversi\u00f3n y qu\u00e9 cambios traer\u00e1 al mercado laboral<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Hace apenas unos a\u00f1os, aprender a programar era sin\u00f3nimo de asegurar el futuro profesional. Escuelas, universidades, empresas, incluso gobiernos apostaban \u2014y apuestan\u2014 a formar programadores, convencidos de que ser\u00eda la habilidad m\u00e1s codiciada del siglo XXI. Pero el boom vertiginoso de la inteligencia artificial hizo que diera un giro inesperado, que se pusiera en duda aquella certeza:\u00a0\u00bfprogramar seguir\u00e1 siendo una habilidad esencial o se volver\u00e1 un commodity, desplazado por m\u00e1quinas que codean mejor y m\u00e1s r\u00e1pido?<\/strong> En el mundo de las startups, ya se libra una batalla por conseguir al asistente de c\u00f3digo m\u00e1s eficiente, que pueda desarrollar tareas complejas en segundos y con mejor calidad que los humanos. Cognition, una empresa erigida en San Francisco, ya logr\u00f3 un gran paso a fines de 2023 cuando configur\u00f3 un servidor que su propio equipo no lograba hacer funcionar. Desde entonces, avanz\u00f3 hacia tareas b\u00e1sicas de ingenier\u00eda de software \u2014como corregir errores o actualizar c\u00f3digo\u2014, con una diferencia clave: en lugar de sugerir fragmentos, ejecuta trabajos completos de manera aut\u00f3noma. Su lanzamiento despert\u00f3 cr\u00edticas en torno a su verdadero alcance, pero lo cierto es que la startup ya cerr\u00f3 contratos con clientes importantes como Ramp, MongoDB y Nubank. Sus competidores tambi\u00e9n se esfuerzan por doblegarlos, en un mercado de c\u00f3digo con IA que se expande y atrae inversiones millonarias, lo que podr\u00eda impactar \u2014m\u00e1s temprano que tarde\u2014 en el empleo de los programadores. Su lanzamiento despert\u00f3 cr\u00edticas en torno a su verdadero alcance, pero lo cierto es que la startup ya cerr\u00f3 contratos con clientes importantes como Ramp, MongoDB y Nubank. Sus competidores tambi\u00e9n se esfuerzan por doblegarlos, en un mercado de c\u00f3digo con IA que se expande y atrae inversiones millonarias, lo que podr\u00eda impactar \u2014m\u00e1s temprano que tarde\u2014 en el empleo de los programadores. Seg\u00fan sus investigaciones, las herramientas de IA se usan sobre todo para tareas tediosas y repetitivas, pero el conocimiento profundo de los programadores por ahora es indispensable para integrar correctamente las piezas del software. A muchas compa\u00f1\u00edas, adem\u00e1s, les preocupa la seguridad en torno a la IA y, por eso, prohibieron cargar datos sensibles en plataformas como ChatGPT o GitHub Copilot. En su lugar, desarrollan sus propios modelos de lenguaje basados en opciones open source -de c\u00f3digo abierto- como Llama y Gemma. Lo que parec\u00eda un mercado de crecimiento imparable, se fren\u00f3 en los \u00faltimos a\u00f1os a nivel mundial. En la Argentina, en sinton\u00eda con la tendencia global, los datos aportados por la C\u00e1mara de la Industria Argentina del Software (CESSI) muestran que la cantidad de b\u00fasquedas de programadores se mantiene estable, con una leve inclinaci\u00f3n a la baja<\/strong> respecto del avance que se hab\u00eda vivido durante la pandemia. Una desaceleraci\u00f3n que no necesariamente augura la extinci\u00f3n del programador, pero s\u00ed un cambio profundo en su rol.<\/p>\n\n\n\n

Blas Brice\u00f1o<\/strong>, director ejecutivo del Programa SAAF de la CESSI, coincide en que la esencia del trabajo cambi\u00f3, pero que el desarrollo de software es fundamental, en especial en proyectos que integran inteligencia artificial. \u201cM\u00e1s que programar, hoy importa comprender, crear, trabajar en equipo y saber integrar la IA como una aliada. Los programadores m\u00e1s valiosos ser\u00e1n aquellos capaces de adaptarse al nuevo paradigma, no solo dominando lenguajes sino entendiendo profundamente los problemas que resuelven\u201d, consider\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

El avance de herramientas como GitHub Copilot no solo aceler\u00f3 la velocidad de los programadores senior, sino que, seg\u00fan Brice\u00f1o, habilit\u00f3 escenarios en los que la programaci\u00f3n humana ni siquiera es necesaria. \u201cSurge un no-code expandido, donde aplicaciones o componentes de software son generados directamente por IA, sin intervenci\u00f3n humana directa\u201d, puntualiz\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, Najmeh Hafezieh<\/strong>, profesora de Innovaci\u00f3n y An\u00e1lisis Digital en la Universidad de Londres, remarc\u00f3 a Infobae <\/strong>que, si bien la demanda de programadores cay\u00f3, no hay pruebas s\u00f3lidas de que se deba a la IA. \u201cLa desaceleraci\u00f3n responde m\u00e1s a la incertidumbre general del mercado laboral\u201d, sostuvo, aunque reconoci\u00f3 que la aparici\u00f3n de nuevas herramientas de IA est\u00e1 cambiando el tipo de habilidades requeridas: \u201cSi los programadores quieren seguir siendo empleables, deben aprender a colaborar eficazmente con la inteligencia artificial\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La cuesti\u00f3n de la confianza tambi\u00e9n se volvi\u00f3 central. \u201cLa IA puede escribir mucho c\u00f3digo, pero sin la revisi\u00f3n humana adecuada, los errores sutiles pueden tener consecuencias graves\u201d, alert\u00f3 Hafezieh. De este modo, incluso si el rol de los desarrolladores se transformara hacia tareas de evaluaci\u00f3n m\u00e1s que de escritura, se necesitar\u00eda un conocimiento t\u00e9cnico profundo.<\/p>\n\n\n\n

Fredi Vivas<\/strong>, ingeniero y CEO de RockingData, plantea una visi\u00f3n que resalta el costado humano de la actividad. \u201cProgramar no es solo entender un lenguaje, es una forma de pensar\u201d, asegura. Para \u00e9l, la habilidad de codificar tiene dos dimensiones: una t\u00e9cnica, comparable a aprender un idioma nuevo, y otra creativa, que conecta problemas del mundo real con soluciones digitales.<\/p>\n\n\n\n

Respecto al aporte de la IA, Vivas reconoci\u00f3 que resulta muy \u00fatil para automatizar tareas espec\u00edficas y repetitivas. \u201cSi necesito convertir im\u00e1genes de un formato a otro, puedo ped\u00edrselo a una herramienta como Colab y listo, pero las plataformas no reemplazan la comprensi\u00f3n profunda del problema ni la creatividad necesaria para dise\u00f1ar un sistema robusto\u201d, se\u00f1al\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Hoy la industria sabe que se puede generar software sin saber programar gracias a la IA, pero los especialistas marcan que estos desarrollos, por ahora muy b\u00e1sicos, est\u00e1n expuestos a fallas de seguridad, revelaci\u00f3n de datos privados o errores conceptuales. Lo que no se sabe a\u00fan es qu\u00e9 suceder\u00e1 cuando la tecnolog\u00eda est\u00e9 lo suficientemente madura para asegurar resultados y confiabilidad en procesos m\u00e1s complejos.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 nivel de programaci\u00f3n tiene hoy la IA?<\/h2>\n\n\n\n

\"LaLa IA ya escribe c\u00f3digo en forma eficiente, aunque todav\u00eda no es del todo confiable<\/p>\n\n\n\n

A medida que nuevas herramientas se presentan como \u201cprogramadores aut\u00f3nomos\u201d, surge la pregunta de hasta qu\u00e9 punto la IA puede reemplazar o, en cambio, potenciar el trabajo humano en la escritura de c\u00f3digo. La respuesta no es simple ni uniforme: depende de qu\u00e9 tipo de tareas se analicen.<\/p>\n\n\n\n

Nadia Polikarpova<\/strong>, profesora en la Universidad de California, San Diego, explic\u00f3 en di\u00e1logo con Infobae <\/strong>que la IA supera ampliamente a los humanos en el conocimiento de bibliotecas y APIs, pero falla en tareas m\u00e1s abiertas o especializadas. \u201cProbablemente ya pueda reemplazar a un desarrollador web promedio en varias funciones\u201d<\/strong>, se\u00f1al\u00f3, aunque aclar\u00f3 que en muchos otros campos todav\u00eda aporta poco valor.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan la especialista, los programadores profesionales suelen aprovechar mejor las nuevas herramientas que los principiantes, porque saben c\u00f3mo dividir un problema en partes para que la IA los pueda resolver. \u201c\u00bfVamos a tener que ense\u00f1ar programaci\u00f3n de otra manera? Probablemente s\u00ed, pero el pensamiento computacional seguir\u00e1 siendo indispensable\u201d, advirti\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

En \u00e1reas como desarrollo web o an\u00e1lisis de datos, la IA ya revolucion\u00f3 la industria: \u201cHe visto a cient\u00edficos sociales sin formaci\u00f3n en programaci\u00f3n automatizar su trabajo con Python usando ChatGPT\u201d, coment\u00f3. En cambio, para programaci\u00f3n de sistemas, softwares cr\u00edticos o algoritmos novedosos, las limitaciones de los agentes son evidentes.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, Eshraghian coincidi\u00f3 en que la IA rinde bien en tareas unitarias, pero falla en proyectos complejos. \u201cSi se trata de desarrollar una sola funci\u00f3n, el c\u00f3digo que genera suele ser \u00fatil. Pero si hablamos de un sistema completo, las probabilidades de error aumentan mucho\u201d, dijo.<\/p>\n\n\n\n

En su experiencia, al desarrollar un agente de operaciones autom\u00e1ticas para un proyecto de investigaci\u00f3n, la IA cometi\u00f3 un error sutil que no arroj\u00f3 fallos de compilaci\u00f3n, pero afect\u00f3 gravemente el resultado. Tuvieron que depurar el c\u00f3digo l\u00ednea por l\u00ednea para encontrarlo. En simulaciones m\u00e1s complejas, asegur\u00f3, los resultados fueron a\u00fan peores.<\/p>\n\n\n\n

En la era de la digitalizaci\u00f3n masiva, los programadores m\u00e1s valiosos ser\u00e1n aquellos que integren la IA como aliada en su trabajo: \u201cNo como sustituto, sino como complemento. Se va a necesitar gente que entienda a fondo el c\u00f3digo, la l\u00f3gica del negocio y las herramientas tecnol\u00f3gicas disponibles\u201d, plante\u00f3 Vivas.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo cambiar\u00e1 el mercado laboral?<\/h2>\n\n\n\n

\"LasLas b\u00fasquedas de programadores se redujeron a ra\u00edz del avance de la IA, pero a\u00fan son demandados<\/p>\n\n\n\n

La irrupci\u00f3n de la inteligencia artificial no solo est\u00e1 transformando tareas espec\u00edficas: tambi\u00e9n est\u00e1 redefiniendo las habilidades humanas que ser\u00e1n m\u00e1s valiosas en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. La programaci\u00f3n, como tantas otras profesiones, se encuentra en plena reconfiguraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Alejandro Melamed<\/strong>, consultor en recursos humanos, plantea que el foco no deber\u00eda estar solo en qu\u00e9 tareas puede o no puede hacer la IA. \u201cLo importante es entender qu\u00e9 hay detr\u00e1s del desarrollo de cualquier sistema tecnol\u00f3gico. Lo central es pensar qu\u00e9 capacidades, habilidades y competencias humanas debemos fomentar para adaptarnos a los cambios que van apareciendo\u201d, afirm\u00f3. Seg\u00fan dijo, no se trata solo de seguirle el ritmo a la tecnolog\u00eda: \u201cDebemos prepararnos activamente para intervenir en su evoluci\u00f3n. La pasividad no es una opci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Hoy, muchas tareas que antes requer\u00edan de programadores humanos ya pueden resolverse de forma autom\u00e1tica y gratuita gracias a la inteligencia artificial generativa. \u201cLa IA est\u00e1 haciendo cosas que hace unos a\u00f1os parec\u00edan impensadas. Sin embargo, hay tareas m\u00e1s complejas y estrat\u00e9gicas que todav\u00eda requieren intervenci\u00f3n humana<\/strong>. Y es ah\u00ed donde los programadores siguen teniendo un rol insustituible, al menos en este momento\u201d, afirm\u00f3 Melamed.<\/p>\n\n\n\n

Para \u00e9l, la verdadera pregunta que deber\u00edamos hacernos no es cu\u00e1nto puede hacer la IA, sino cu\u00e1l ser\u00e1 la intervenci\u00f3n humana en el dise\u00f1o y supervisi\u00f3n de los sistemas tecnol\u00f3gicos. \u00bfQu\u00e9 tareas requieren de nuestro juicio, nuestra \u00e9tica, nuestra experiencia? A su vez, remarc\u00f3 que hay aspectos que no deber\u00edan automatizarse: \u201cLa eliminaci\u00f3n de sesgos, la certificaci\u00f3n de calidad o la garant\u00eda de que los sistemas respeten principios \u00e9ticos son cuestiones fundamentales. No podemos delegarlas ciegamente en algoritmos\u201d.<\/p>\n\n\n\n

En este nuevo escenario, la interacci\u00f3n entre humanos y tecnolog\u00eda se vuelve un terreno decisivo para el futuro del trabajo. Encontrar d\u00f3nde se agrega valor en el v\u00ednculo ser\u00e1 esencial. La clave, seg\u00fan el especialista en RRHH, est\u00e1 en entender en qu\u00e9 parte del proceso hacemos la diferencia. Aunque la inteligencia artificial avance, muchas decisiones y conexiones humanas son irremplazables.<\/p>\n\n\n\n

Hafezieh coincide en que el mercado laboral valorar\u00e1, en los pr\u00f3ximos 5 a 10 a\u00f1os, a programadores que sepan interactuar de manera inteligente con la IA. \u201cDeber\u00e1n aprender nuevas habilidades, como desglosar tareas para la IA o interpretar correctamente sus resultados\u201d, sostuvo. La empleabilidad no depender\u00e1 solo del dominio t\u00e9cnico, sino tambi\u00e9n de la capacidad de colaborar con sistemas automatizados.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s a\u00fan, Hafezieh anticip\u00f3 la aparici\u00f3n de un nuevo perfil profesional: el programador-auditor de IA<\/strong>. \u201cSer\u00e1 un tipo de programador especializado en evaluar y auditar c\u00f3digo generado por inteligencia artificial. Su funci\u00f3n ser\u00e1 ayudar a las empresas a confiar en los modelos desarrollados\u201d, explic\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Y entonces\u2026 \u00bflo seguimos ense\u00f1ando o no?<\/h2>\n\n\n\n

Aunque suene parad\u00f3jico, en plena era de la inteligencia artificial, aprender a programar es tan o m\u00e1s relevante que antes. Leo Porter<\/strong>, profesor de la Universidad de California, y Daniel Zingaro<\/strong>, de la Universidad de Toronto, se dedican a investigar c\u00f3mo se ense\u00f1a -y c\u00f3mo se deber\u00eda ense\u00f1ar- programaci\u00f3n. Para ellos, no se debe abandonar la ense\u00f1anza, sino actualizar radicalmente el enfoque.<\/p>\n\n\n\n

\u201cHoy, para conseguir un trabajo, los estudiantes deben practicar el trabajo con herramientas de IA para aumentar su productividad y su velocidad de iteraci\u00f3n en ideas y prototipos. Ya no alcanza con saber escribir c\u00f3digo; ahora es igual de importante saber dialogar con una IA para que lo genere\u201d, explicaron ante la consulta de este medio.<\/p>\n\n\n\n

Hay pr\u00e1cticas tradicionales que ya quedaron obsoletas. Durante a\u00f1os, los cursos introductorios de programaci\u00f3n se basaban en ejercicios repetitivos de pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. Con la irrupci\u00f3n de la IA generativa, esa etapa mec\u00e1nica perdi\u00f3 sentido. Lo fundamental hoy es aprender a evaluar y entender el c\u00f3digo que producen los agentes.<\/p>\n\n\n\n

El nuevo programador debe dominar dos habilidades centrales: la ingenier\u00eda r\u00e1pida \u2014es decir, saber c\u00f3mo pedirle tareas a una IA\u2014 y la capacidad de descomponer problemas complejos en peque\u00f1os pasos programables. \u201cLa destreza con las indicaciones puede definir el \u00e9xito profesional tanto como el conocimiento t\u00e9cnico cl\u00e1sico\u201d, remarcaron Porter y Zingaro. Ya no se trata de escribir l\u00edneas de c\u00f3digo de memoria, sino de pensar c\u00f3mo construir soluciones en colaboraci\u00f3n con la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Para los expertos, entender los fundamentos de la inform\u00e1tica sigue siendo innegociable. El aprendizaje profundo de conceptos \u2014como estructuras de datos, algoritmos, arquitectura de sistemas\u2014 llevar\u00e1 a\u00f1os de formaci\u00f3n, como lo fue siempre. \u201cDebido a la alta eficiencia de la IA en tareas b\u00e1sicas, los ingenieros de software deben demostrar una superioridad clara: tienen que ser capaces de hacer lo que las herramientas no hacen o de usarlas mejor que el resto\u201d, indicaron.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 del perfil profesional, el valor de ense\u00f1ar programaci\u00f3n trasciende el mundo de la tecnolog\u00eda. As\u00ed lo ve Vivas, que tambi\u00e9n fue docente: \u201cProgramar no es solo para quienes quieren ser programadores. Ense\u00f1ar programaci\u00f3n en las escuelas desarrolla pensamiento l\u00f3gico, capacidad de modelar problemas complejos y de entender c\u00f3mo funcionan los sistemas\u201d, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

La programaci\u00f3n, entonces, no tiene los d\u00edas contados: tiene por delante un cambio de paradigma. No se trata de tirar por la borda lo aprendido, sino de construir nuevas formas de ense\u00f1anza donde la colaboraci\u00f3n con la IA sea parte del proceso desde el primer d\u00eda. \u201cProbablemente los estudiantes ya nunca m\u00e1s necesiten escribir un programa de cero \u2014admitieron Porter y Zingaro\u2014, pero s\u00ed deber\u00e1n saber c\u00f3mo leer, mejorar y criticar lo que la IA les proponga\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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