La ia escribirá el 100% del código en 12 meses: ceo de anthropic

La IA escribirá todo el código en 12 meses, según los CEOs​

¿De verdad estamos a un año de que la inteligencia artificial escriba el 100% del código? Eso es lo que aseguran los máximos responsables de Anthropic y OpenAI, que han puesto fecha al fin del programador humano. «Este es el año en que la IA se vuelve mejor que los humanos programando para siempre. Y no hay vuelta atrás», sentencia el CPO de OpenAI. La comunidad técnica no se lo cree, y tiene motivos.

La promesa no es nueva. Hace doce meses ya se decía algo parecido, y el código generado por IA sigue necesitando supervisión humana. «Si antes se necesitaban 5 programadores, después de esto se necesitarán 3 o 4. ¿Es un avance? Pues sí. Pero usar la IA genera muchísimos errores, y si no sabes programar no hay dios quien los corrija», resume un desarrollador en activo. La brecha entre el titular y la realidad del teclado es, por ahora, un abismo.

El cuello de botella no es generar código, es corregirlo​

La mayoría de los profesionales que han probado estas herramientas coinciden en un punto: la IA acelera tareas concretas, pero no sustituye el criterio. «A veces tardo menos en programar algo que pedírselo a la IA, dado que comete tantos errores que tardas más en arreglarlos», admite otro. La IA es útil para explorar enfoques o generar ideas, pero el volante lo sigue llevando alguien que entiende el sistema.

Hay quien va más allá y sostiene que el problema no es la calidad del código, sino la ilusión de que cualquiera puede programar sin saber. «La gente que nunca ha programado piensa que utilizar un lenguaje de programación es como traducir un libro del inglés al español. Y no, es más parecido a escribir un libro: tienes que hacer un guión, documentarte, crear personajes, tramas, subtramas, nudo, desenlace», ilustra un participante. La metáfora es certera: la IA puede redactar frases, pero alguien tiene que saber qué historia contar.

El cálculo más optimista asume que un no programador puede pasar de cero a un nivel aceptable con solo mandar órdenes escritas. El escenario pesimista parte de que ese mismo usuario será incapaz de detectar los errores que la IA introduce, y que el coste de corregirlos recaerá sobre los pocos que quedan. «O igual al cabo de dos años hacen falta 10 para arreglar el desaguisado», apunta otro.

¿Qué pasa con los sueldos y el empleo en programación?​

A pesar del ruido, los salarios del sector no han bajado. La afluencia de nuevos profesionales y la irrupción de la IA no han provocado, por ahora, un desplome de las retribuciones. «Los salarios no han bajado a pesar de la gran cantidad de gente entrando en el sector + la IA. Cuando bajen empezaremos a hablar de que sobran trabajadores», zanja un comentario. La presión sobre el empleo, de momento, es una hipótesis, no un dato.

Lo que sí parece claro es que las empresas usarán la IA para exprimir más a sus plantillas. «Obligarán a los currantes de estar sentado delante de un ordenador a ser mucho más eficientes y sacar más curro, con el mismo salario, porque tienen una IA con la que pueden currar más rápido», vaticina otro. Es el patrón que ya se vio con la llegada de internet a las oficinas: más productividad, mismo sueldo.

El negocio detrás del anuncio: rondas de financiación y humo​

Detrás de las declaraciones grandilocuentes hay un interés comercial evidente. «Lo que quiere decir es que le extiendan otra ronda de financiación que pagan los demás, que él ya sabe qué hacer con la pasta, para el bien de todos», ironiza un escéptico. Los CEOs de las principales empresas de IA necesitan mantener el relato para atraer capital, y los titulares catastrofistas o milagrosos son parte del marketing.

No es la primera vez que se anuncia el fin de una profesión. «Yo usé uno de los primeros programas generadores de código, empezando mi carrera profesional. Estamos hablando del año 2001. Generaba pseudocódigo COBOL. Y la herramienta de entonces era solo marginalmente un poco más mierda que las herramientas AI actuales», recuerda un veterano. La historia se repite, pero con más presupuesto.

El impacto real: prototipos rápidos, mantenimiento imposible​

Donde la IA sí está mostrando resultados es en la generación de prototipos y documentación. «Estoy usando Claude Sonnet 3.7 para que me genere código y he avanzado en tareas que me hubieran costado días en pocas horas», confirma un usuario. Otro añade: «Ahora mismo estoy usando Claude Sonnet 3.7 para generar una puta documentación técnica tochísima de un cliente que me llevaría días hacerla y con Claude son horas». La productividad en tareas acotadas es real.

El problema llega con el mantenimiento. Si la IA genera miles de líneas de código que nadie entiende del todo, el coste de corregir un fallo puede dispararse. «Si no hay un humano detrás hará el mismo programa de contabilidad, la misma app y el mismo videojuego para todos los usuarios. Por lo que el valor añadido de usar la IA será cero», advierte otro. La homogeneidad es el enemigo de la ventaja competitiva.

La predicción que nadie se atreve a fechar​

La discusión no es si la IA transformará la programación, sino cuándo y a qué ritmo. «No se trata de adivinar el futuro, se trata de posicionarse a favor de corriente, o al menos de remar en contra. Una cosa es lo que la tecnología permita y otra es lo que la sociedad sea capaz de asumir en un momento determinado», reflexiona un participante. La adopción depende de factores legales, económicos y culturales que no avanzan al ritmo de los modelos de lenguaje.

Mientras tanto, los programadores siguen picando código. «Eso ya lo dijo el año pasado y yo sigo teniendo que picar mierda», resume uno. La IA escribe cada vez mejor, pero el que firma el cheque sigue queriendo saber quién arregla el desaguisado cuando algo falla. Y ese alguien, por ahora, es humano.