IA y desarrollo de software. ¿Le conviene a tu hijo estudiar computación?
Publicado el : 08 de Agosto de 2025
En : General
Por Pablo Sartor, profesor del IEEM
Hace unos años, la respuesta era —un poco en broma, un poco en serio—: “Mirá, si no le resulta horriblemente espantoso… y sí, qué querés que te diga”. Hoy muchas personas se lo cuestionan más, al ver los avances de la IA en la generación de código y otras tareas directamente vinculadas al trabajo generalmente visto como “de programador”.
Los avances en inteligencia artificial generativa —particularmente modelos como ChatGPT, GitHub Copilot y otros asistentes de código— están revolucionando la forma en que se desarrolla software. Como ocurre con toda innovación tecnológica relevante, esta transformación trae consigo efectos contrapuestos que vale la pena analizar con cuidado.
Por un lado, tenemos lo que podríamos llamar el efecto 1: la IA hace más productivos a los programadores. Esto es indiscutible. Hoy, tareas que antes requerían horas de escritura, prueba y documentación de código, pueden resolverse en minutos con la ayuda de estas herramientas. El resultado inmediato es que se necesita menos tiempo (y potencialmente menos personas) para hacer el mismo trabajo.
Sin embargo, ahí aparece el efecto 2, igual de importante: al reducirse el costo del desarrollo, muchas empresas encuentran rentable digitalizar procesos o desarrollar soluciones que antes no justificaban la inversión. Se expande, entonces, la frontera de lo que vale la pena hacer. Pequeñas empresas que antes no contrataban desarrolladores hoy encargan sistemas a medida. Gobiernos locales, organizaciones sociales y startups de nicho encuentran oportunidades que antes estaban fuera de alcance. En otras palabras, “aumenta la torta”.
Entonces, ¿cuál de estos dos efectos está pesando más? A corto plazo, todo indica que el efecto 2 está ganando la partida. Los datos globales muestran que el gasto en software sigue creciendo. La cantidad de nuevas empresas que demandan servicios digitales no deja de aumentar. Incluso los salarios en muchas áreas de tecnología siguen siendo altos, lo cual no sería posible si el mercado estuviera en contracción.
¿Y qué pasa con el empleo? Aquí hay que afinar el análisis. No se trata de si habrá más o menos empleos en software, sino de qué tipo de empleos. Las tareas más rutinarias —aquellas que consisten en repetir patrones conocidos de código— están siendo cada vez más automatizadas. Por tanto, los perfiles juniors, con escasa capacidad de abstracción o diseño, están más expuestos. En cambio, los perfiles que combinan conocimiento técnico con habilidades de diseño, gestión de producto o comunicación con clientes (los llamados desarrolladores full-stack o product engineers) están viendo aumentar su demanda.
Además, se abren nuevas oportunidades en áreas que antes no requerían conocimientos de software: abogados que entienden de contratos inteligentes, diseñadores que pueden integrar prototipos funcionales con herramientas low-code, científicos sociales que manejan scripts para minería de texto.
En resumen: la IA está transformando profundamente el sector del software, pero no lo está destruyendo. Al contrario, lo está haciendo más amplio, más accesible y más diverso. La clave, como siempre, está en adaptarse. La pregunta no es si habrá trabajo, sino si estaremos preparados para el tipo de trabajo que vendrá.
