La IA escribe código en 10 minutos; verificar el resultado cuesta dos días
La promesa es tajante: con la AGI, en seis meses sobran los ingenieros informáticos. El problema aparece cuando el código generado hay que ponerlo en producción. Ahí el cuello de botella ya no es escribirlo, sino comprobarlo, y esa parte no ha mejorado nada.
De dos meses a diez minutos: lo que sí acelera la IA
Hay acuerdo en un punto: la inteligencia artificial escribe código a una velocidad impensable hace dos años. Un proyecto que antes ocupaba
dos meses de trabajo sale ahora en minutos. El analista Benedict Evans lo enmarca en
«AI, tools and transformation»: la tentación de creer que todo el mundo se convertirá en constructor de herramientas choca con cómo piensa la mayoría de la gente y con cómo se produce el software de verdad.
Ahí se cae el relato de que cada cual se fabricará su propia aplicación. Producir software no es solo teclear código: es decidir qué se construye y para quién.
¿Por qué un commit de 700 ficheros preocupa más que ayuda?
Llega el dato incómodo. Un equipo describe a un ingeniero generando código a base de ficheros de requisitos entregados a un modelo para que los implemente: un solo
commit con 700 ficheros y una media de
300 a 400 cambios diarios durante tres o cuatro semanas. La apariencia era excelente en cuatro días. Nadie sabía si aguantaría. El resto del equipo quedó fuera del proyecto y ya no reconocía su propio código.
La otra cara: si programar tarda diez minutos, probarlo pasa de diez minutos a
dos días. En sistemas críticos —banca, aviación, medicina— el margen de error no admite atajos, y el no-código da por supuestas cosas que no siempre se cumplen. Cuando eso revienta, revienta entero.
Los juniors, los primeros en caer
Si algo se juega a corto plazo es la entrada al sector. El trabajo junior, el más repetitivo, es el más expuesto. Pero hay quien sostiene que volverán: alguien tendrá que hacer las pruebas de usuario, aunque solo sea por eso. Menos contratación de entrada y más trabajo de revisión: ese es el escenario que se dibuja.
«En seis meses seguiremos remando como siempre», resume la postura escéptica. Pasados seis meses desde una predicción idéntica, nada cambió. El análisis se atasca justo ahí: nadie sabe si el no-código funciona en producción o revienta en cuanto gana visibilidad.