Software de 30K hecho sin saber programar: ¿el fin de la profesión?

Un administrador de sistemas factura software de 30.000€ sin escribir una línea​

Un administrador de sistemas de un colegio acaba de terminar la versión 2.0 de un software de inventario que usan diez personas desde hace medio año. Multi-usuario, gestión de préstamos, garantías, cifrado, backups con rotación, fichas de alumnos y soporte en inglés y español. 17.535 líneas de código repartidas entre Go, HTML, CSS, JavaScript, JSON y un script de shell. El desglose lo da él mismo: 4.324 líneas de Go, 1.576 de HTML, 162 de CSS, 11.455 de JavaScript y 17 de configuración. Nada más.

Lo llamativo no es el tamaño. Es que quien lo firma no es programador. Se define como administrador de sistemas, con conocimientos de programación pero sin ser experto, y reconoce que casi todo el JavaScript lo copió de librerías de gráficos. Lo hizo en sus ratos libres, en dos semanas de cinco días, apoyándose primero en asistentes conversacionales y después en un entorno de desarrollo asistido por IA. No ha escrito una sola línea a mano. Los tests unitarios también los ha generado con IA.

El cálculo del amigo neoyorquino: 30.000 a 40.000 dólares​

Un amigo suyo, programador profesional en Nueva York, le puso precio al mismo trabajo hecho a mano: entre 30.000 y 40.000 dólares sin despeinarse, con un mes largo de dedicación incluyendo reuniones con clientes. La comparación es el corazón del asunto. El autor del software añade que ya ha facturado 5.000 euros con una aplicación en Flutter para un cliente y que tiene publicadas otra para macOS y otra para Android.

La cifra no es una tasación de mercado, es una estimación personal que circula en la conversación. Pero sirve para medir la brecha: dos semanas de ratos libres frente a un mes de trabajo profesional facturado. Y sobre esa brecha se monta el resto del desacuerdo.

¿La IA programa o solo imita lo que ya existe?​

La respuesta corta: depende de qué se le pida. Quien defiende la utilidad de estas herramientas sostiene que el caso descrito es el escenario ideal, porque el software de inventario es un problema resuelto mil veces en repositorios públicos. La IA ha visto millones de aplicaciones parecidas y reproduce patrones con soltura. El problema aparece cuando hay que resolver algo que nunca se ha hecho, y ahí el margen de error crece.

Enfrente está la tesis de que estos sistemas no razonan, solo encadenan lenguaje con coherencia estadística. Un especialista en modelos estadísticos lo compara con un loro que repite: útil para buscar, sintetizar y reescribir lo que ya existe, peligroso cuando se le pide lógica nueva. Su ejemplo es concreto: alguien sin conocimientos que usa estas herramientas para todo y oculta así su incompetencia. En aplicaciones sencillas de gestión el fallo no se nota. En modelos estadísticos, los errores son enormes.

El contraargumento del autor es que le da igual la etiqueta. Que le saque el trabajo en diez minutos lo que antes le costaba dos días es lo único que le importa.

El dato que descoloca: la productividad sube, la jornada no baja​

Aquí el debate se vuelve incómodo. Si una herramienta que cualquiera puede usar reduce a la mitad el tiempo de un trabajo, la lógica económica dice que o te aumentan la carga o te reducen las horas. El autor responde con su caso: ha aumentado su sueldo porque dedica el tiempo libre que le queda en el trabajo a proyectos para otros clientes. Y añade un detalle que desarma la teoría: sus jefas son administrativas que miran con cara de terror los programas que diseña, así que nadie va a auditar su productividad.

La objeción no es menor. Quien la plantea sostiene que el mundo funciona así y que asumir que nadie se va a enterar es optimismo. El escenario que dibuja es el de un técnico que atiende cien colegios gracias a haber multiplicado su productividad, lo que convierte al que hace el trabajo a mano en sustituible.

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Filtrar contratos y contraseñas a la IA: el riesgo que nadie mira​

Hay un asunto que aparece en la conversación y que no tiene que ver con la calidad del código. Un técnico cuenta que desaconsejó el uso de asistentes conversacionales en la empresa para la que trabaja. Nadie le hizo caso. La gente mete de todo y borra los chats para que nadie lo vea: información de clientes, contraseñas, código propietario. Lo explicó en una reunión y poco menos que le llamaron mentiroso. Presentó documentación de los chats y ahí quedó el asunto. A los compañeros les subieron el sueldo por productivos.

El aviso se repite en varios mensajes: al pegar un script en una herramienta de estas se están enviando credenciales, nombres de bases de datos y rutas internas. A nivel corporativo, algunas empresas ya regulan internamente qué se puede hacer con estos sistemas. La seguridad, en este contexto, es la parte que menos se discute y la que más consecuencias tiene.

El programador veterano y el aprendiz con IA​

La conversación deriva hacia el efecto sobre el oficio. Un mensaje lo resume con una imagen: el cantante que no sabe componer y el compositor que no sabe cantar. Con la IA, cada uno cree que es más productivo porque el otro le hace la parte que le falta. Nunca llegarán a su verdadero potencial, sostiene, porque la máquina no tendrá el don del que sí sabe hacerlo.

Otros apuntan al perfil que más se resiste: quien lleva desde los dieciséis años depurando y optimizando código. Para ese, que una herramienta resuelva en un minuto lo que le costaba días es difícil de digerir. Y hay quien recuerda que este miedo no es nuevo: circula una portada de revista de 1981 preguntando si por fin llega el fin de la programación.

El cierre lo pone el propio autor del software, que lleva treinta años en el sector y nunca ha estado en paro. Dice que jamás ha visto una tecnología tan disruptiva, ni siquiera con la llegada de Internet, que a su juicio no fue más que una interconexión gigantesca de las redes locales que ya existían en los ochenta. Puede que tenga razón. Puede que esté midiendo mal la escala. Con 17.535 líneas y dos semanas de ratos libres, la discusión no se cierra.