ChatGPT va a quitar trabajo hasta a programadores... Es la verdadera próxima gran revolución

La IA escribe en 30 segundos el script que un programador cobraba 400€​

Un particular sin conocimientos de programación tenía 7.000 archivos comprimidos con carpetas, subcarpetas, textos y vídeos. Necesitaba extraer solo los vídeos para subirlos a una plataforma de streaming, porque el servidor rechazaba el resto de formatos. Su plan inicial pasaba por pagar a varias personas para abrir archivo a archivo durante días, o contratar a un programador que le hiciera un script a medida. La factura estimada de la segunda opción, según su propio cálculo: entre 300 y 400 euros, con un plazo que dependía del humor del profesional. Lo resolvió pidiéndole el código a una IA conversacional. Treinta segundos para el script. Otros treinta para explicarle dónde iban las rutas y cómo ejecutarlo.

El episodio, contado en primera persona, disparó una discusión de casi doscientas respuestas sobre si eso es una revolución laboral o una anécdota de sobremesa. La tesis del autor es que la IA generativa acaba de dar a cualquiera el poder de resolver tareas que antes exigían contratar a un tercero. La respuesta del sector técnico llegó en tres frentes: que eso no es programar, que el código generado exige revisión y que el trabajo que desaparece es el más repetitivo, no el complejo.

Qué hacía realmente ese script y por qué no es programar​

La tarea consistía en recorrer archivos comprimidos, ignorar los documentos de texto y quedarse con los vídeos. Un filtro por extensión dentro de un bucle. La comparación que circuló en la discusión fue la del electricista: cambiar una bombilla no convierte a nadie en electricista, y ver un tutorial no elimina la profesión. Quien sostiene esta postura añade un dato de contexto: hace treinta años cualquiera con un ordenador sabía comprimir ficheros en disquetes desde la línea de comandos. Hoy hace falta preguntárselo a una máquina y se presenta como un hito.

Ese es el punto que más incomoda a los perfiles técnicos. No niegan que la herramienta funcione. Niegan que el mérito sea comparable. La línea que separa «usar una IA» de «programar» es la misma que separa «usar una calculadora» de «ser matemático», vienen a decir. Y en esa distinción se juega buena parte del debate.

El código que alucina: por qué la revisión sigue siendo obligatoria​

El argumento más repetido entre quienes trabajan con estas herramientas es que el código generado exige esfuerzo de revisión. Un participante lo resume: las versiones actuales son herramientas que hacen muchas cosas rápido, pero alucinan y no generan código productivo sin supervisión. Otro cuenta que para un script de Visual Basic en Excel tuvo que probar varias versiones hasta que funcionó, y que de ahí saca una conclusión: saber hablarle a la máquina importa.

Esa brecha entre lo que la IA entrega y lo que el sistema necesita es el terreno donde el sector defiende su permanencia. No se trata de que la IA no sepa escribir un filtro de archivos. Se trata de que el resultado tiene que integrarse en un entorno concreto, con sus particularidades, y alguien tiene que responder cuando falla. La discusión derivó hacia un ejemplo deliberadamente extremo: pedirle a una IA que simule en tiempo real, a pasos de un milisegundo, un motor de explosión completo, con temperaturas, presiones, flujos de aire y combustible, electrónica y mecánica. La respuesta fue que muy pocos programadores saben hacer eso. Y que a esas tareas deberían dedicarse los que se queden.

El precedente que nadie quiere mirar: los tractores y la construcción​

La comparación histórica apareció pronto. Un participante recordó que los tractores no mandaron al campo a nadie a su casa: los trabajadores se convirtieron en conductores, mecánicos y operarios de fábrica. Otro replicó con el sector de la construcción, donde la mecanización sí dejó gente atrás. La discusión se enredó en si los cambios anteriores fueron lo bastante lentos como para permitir una transición ordenada y si esta vez el calendario se comprime.

Hay quien sostiene que el porcentaje de fuerza laboral afectado en poco tiempo puede ser demasiado alto para absorberlo sin conflicto. Y hay quien responde con el argumento de que toda automatización genera resistencia porque mantiene ocupada a más gente de la necesaria. La discusión se convirtió, en varios tramos, en un choque entre dos maneras de leer la historia económica: la que confía en la reabsorción y la que recuerda que no siempre ocurrió.

El negocio que se rompe: freelance, factorías y el cliente que ya no paga​

El filo económico del asunto está en el segmento que vivía de tareas básicas. El autor del mensaje inicial lo plantea sin rodeos: el programador freelance que hacía scripts sencillos y cobraba por ello pierde ese volumen. La formulación que usó fue la del profesional que se viste de mecánico para pegar el sablazo al cliente que no entiende: «tengo que hacerte un script customizado, veinte horas y mil euros». Si el cliente puede obtener el script en un minuto, ese margen desaparece.

La contraofensiva técnica tiene dos patas. La primera: la IA hace más eficiente al programador, no lo sustituye, y el ejemplo que se puso fue el de las factorías de desarrollo. La segunda: el trabajo que se libera se dedica a tareas más complejas, y no todo el mundo vale para esas tareas. El problema de ese argumento es que deja fuera precisamente al segmento junior y al freelance de encargo pequeño, que es donde el golpe se nota primero.

El becario, el analista y el responsable de proyecto​

La predicción más repetida no habla de desaparición sino de sustitución selectiva. La IA puede ejecutar tareas concretas y lo hará cada vez mejor, pero no entiende un problema complejo que suponga muchas tareas distintas con un metaproblema que resolver. De ahí la conclusión que circuló: no sustituye a un responsable de proyecto ni a un analista, pero sí al becario al que se le dan encargos que luego hay que revisar.

Esa jerarquía por niveles de complejidad es la que ordena casi todo el debate. En la base, tareas repetitivas y bien definidas: ahí la automatización avanza. En la cúpula, problemas abiertos que exigen criterio: ahí el reemplazo no está en el horizonte. La pregunta incómoda es cuántos puestos viven en la base y qué pasa con ellos.

La productividad sube, la pregunta es para quién​

El consenso más amplio, incluso entre los escépticos, es que la productividad va a aumentar. La discrepancia está en el reparto. Si se necesita menos gente para el mismo trabajo, la consecuencia lógica es menos contratación, y eso no lo discute casi nadie. Lo que se discute es si el ahorro se traduce en más proyectos, en más beneficio o simplemente en menos nóminas.

Un participante añadió una derivada que suele quedar fuera: si los desarrollos se aceleran, los plazos se acortan y los entornos cambian más rápido, con implicaciones psicológicas y de estilo de vida para todo el mundo. La velocidad no es gratis. El autor del mensaje inicial, mientras tanto, anunció que guardará la discusión para reflotarla dentro de cinco años. Cree que entonces la risa será general. Puede que tenga razón. También puede que la tenga quien le respondió que él mismo trabaja con ordenador y teclas.