Dentro de la transformación de los trabajos de ingeniería de software por parte de la IA | Tech,AI,coding,freelance-photography,freelance-illustration,rebecca-zisser,changing-workplace-big-bet,the-great-coding-reset,software-engineers

Son más productivos que nunca. Están inspirados. Y algunos de ellos están aterrorizados.

Los ingenieros de software han pasado décadas desempeñando uno de los roles más lucrativos y demandados de la tecnología. Hoy ven que su trabajo cambia irrevocablemente.

En el lapso de unas pocas semanas a fines del año pasado, OpenAI, Anthropic y Google lanzaron nuevos modelos de IA que mejoraron significativamente sus herramientas de codificación. Casi de la noche a la mañana, la IA de repente demostró ser eficaz en tareas complejas, tareas que antes a los humanos les llevaba años dominar.

Amy Surrett, ingeniera de Greenville, Carolina del Sur, sintió el impacto de este cambio en enero cuando comenzó Código Claude d’Anthropice para crear una función de pago para uno de los clientes de su empresa. Codificar a mano un proyecto tan sofisticado habría llevado dos o tres días, afirmó. Claude lo hizo en poco más de una hora.

«Parecía un punto sin retorno», dijo a Business Insider. «Esta industria no será la misma. Mi trabajo no será el mismo».

Andrej Karpathy, ex científico investigador fundador de OpenAI que recientemente se unió a Anthropic, escribió en un artículo de febrero Mensaje que era «difícil comunicar cuánto ha cambiado la programación gracias a la IA en los últimos dos meses». Antes de diciembre, dijo, los oficiales de codificación “básicamente no estaban trabajando”. De repente hubo despegue.

Si avanzamos hasta junio, la ingeniería de software, un sector que emplea a decenas de millones de personas en todo el mundo, está atravesando un verdadero ajuste de cuentas. La IA está generando temores de despidos, generando un nuevo léxico de términos como “tokenmaxxing” y generando cientos de miles de millones de dólares de inversión en IA. En gigantes tecnológicos como Google, la IA escribe ahora hasta el 75% del código de la empresa.

Les guste o no, los ingenieros de software son el paciente cero en un gran experimento en el lugar de trabajo. La codificación, con sus reglas claramente definidas, es más propensa a la disrupción de la IA que otras profesiones, y las lecciones aprendidas por los ingenieros podrían ser ampliamente relevantes a medida que la tecnología comience a alterar también otros trabajos administrativos.

Durante las próximas semanas, Business Insider explorará cómo este cambio está remodelando fundamentalmente la industria del software (desde su impacto emocional en los trabajadores hasta los intentos de desbloquear el potencial de productividad de la IA) como parte de una serie que llamamos «El gran reinicio de la codificación».

Después de todo, ¿qué significa ser codificador si puedes crear una aplicación sin codificar? Si los ingenieros de software no necesitan escribir código directamente, ¿qué nuevas oportunidades se presentan? Y, quizás lo más existencial, ¿los desarrolladores que crean y mejoran estas herramientas de IA se automatizarán (junto con el resto de nosotros) y perderán sus empleos?

todo choca

La ingeniería de software siempre ha sido una industria de reinvención, mucho antes del lanzamiento de Opus 4.5 de Anthropic y el Modelo 5.2-Codex de OpenAI el invierno pasado. La llegada de las computadoras personales en la década de 1970 generó una fiebre del oro en busca de talentos que pudieran crear sistemas operativos y diseñar lenguajes de programación.

Quienes diseñaron sistemas para la era de las computadoras de escritorio tuvieron dificultades cuando Internet reescribió las reglas y luego nuevamente cuando los dispositivos móviles hicieron lo mismo. Ahora, gracias a plataformas como Lovable y Base44, ni siquiera necesitas codificar para crear una aplicación que funcione.

Para muchos ingenieros, el ritmo del cambio ha sido estimulante, pero también desestabilizador. En febrero, el popular boletín de ingeniería Latent Space lanzó un sitio web derivado que encarna los sentimientos de muchos trabajadores técnicos. Su nombre: wtfhappened2025.com.

Kent Dodds dejó su trabajo en PayPal en 2019 para dirigir un ingeniero de software de educación empresarial. Quería crear una herramienta que permitiera a sus estudiantes descargar sus videos para verlos sin conexión, mientras los cifraba para evitar que se compartieran sin autorización. En enero, creó un agente con Cursor, una herramienta de codificación asistida por IA, que “lo hizo bien a la primera”, dijo. Semanas de trabajo potencialmente se habían evaporado en una sola mañana.

«Fue mi primera crisis existencial», dijo a Business Insider.

No sería el último. En los últimos meses, estos modelos han seguido mejorando, lo que según Dodds significa que «se comportan mucho más como un desarrollador de software típico».

«No sé cuál es el techo, ni qué tan rápido vamos a alcanzarlo, pero ciertamente no estamos cerca de él todavía», dijo.

«Los agentes se apoderan del mundo»

En la conferencia AI Engineer Europe celebrada en Londres en abril, la sala estaba alborotada mientras los ingenieros intentaban darle sentido al cambio que se estaba produciendo bajo sus pies.

«Durante los últimos seis meses, hemos visto a los agentes de codificación apoderarse del mundo», dijo en el escenario Ryan Lopopolo, miembro del equipo técnico de OpenAI. Como él lo describe, el papel del ingeniero de software rápidamente se convirtió en el de un supervisor de agentes.

La supervisión de agentes solía ser «un proceso bastante sincrónico», dijo a Business Insider Alex Ponomarev, fundador de Volt, una agencia de desarrollo de software. «Tendrías a Claude Code ejecutándose, él hace algo, luego se detiene, tienes que decirle qué hacer a continuación». Ese ya no es el caso, dice.

Esto no siempre significa menos trabajo. Algunos ingenieros han expresado su frustración por tener que limpiar el código generado por IA o tener que arreglar aplicaciones torpes codificadas por vibraciones creadas por colegas nuevos en la tecnología.

Con más tiempo dedicado a gestionar agentes y menos tiempo En código, los cronogramas de algunos desarrolladores son diferentes porque reestructuran las tareas en torno a la creación de especificaciones para IA y tomar descansos mientras se restablecen sus límites de tokens.

«Básicamente, ni siquiera vale la pena escribir código manualmente cuando puedo hacer que algo como Claude lo haga por mí», dijo a Business Insider Danial Qureshi, un desarrollador de software en Toronto.

Qué construir, no cómo construir

El problema, por supuesto, es que este nuevo y extraordinario poder no es el arma secreta de nadie. Si tú lo tienes, todos los demás también lo tienen, y cada vez es más difícil competir con los robots. En respuesta, los ingenieros están redoblando sus cualidades típicamente humanas.

Durante el último año, Dodds dijo que la cantidad de preguntas que recibió de los estudiantes había experimentado una “disminución drástica”. Él atribuye esto a la capacidad de los agentes codificadores para responder a estas consultas mucho más rápidamente.

Si bien no hace mucho Dodds enseñaba a ingenieros a codificar, hoy ofrece un nuevo plan de estudios para lo que él llama «ingeniería de producto», centrado en Qué construir, no cómo para construirlo. El valor de los humanos, según Dodds, es el juicio. ¿Qué problemas hay que resolver? ¿Cuáles son las ventajas y desventajas? ¿Qué sería realmente útil para el usuario?

“Enseño la última habilidad que debe tener el último ingeniero de software”, dijo.

Asimismo, Surrett considera cómo ha cambiado su trabajo. Se graduó con una licenciatura en desarrollo de software en 2022, pocos meses antes del lanzamiento de ChatGPT. La IA ha cambiado fundamentalmente la forma en que la gente piensa sobre el uso de su educación. Estimó que hace un año las herramientas de inteligencia artificial escribían entre el 5 y el 10 por ciento de su código y dijo que esa cifra ahora es entre el 80 y el 90 por ciento.

“Es un arma de doble filo porque en cierto modo estoy haciendo más, pero también trabajo menos, por lo que me siento menos productivo”, dijo Surrett. Aunque le preocupan las implicaciones en una industria en la que todavía es nueva, todavía cree que tiene una ventaja. «Conozco patrones para escribir buen software que alguien que descargó Claude Code la semana pasada no conocería».

Además, perfecciona otras habilidades. «Confío en algunas de las habilidades sociales que la IA realmente no puede reemplazar», dijo Surrett. «Descubrir cómo expresar las cosas, lo que quiere un cliente, tener esa creatividad».

Aún así, es imposible ignorar las fuerzas que están remodelando la tecnología, ya que las empresas citan la IA en rondas de despidos masivos mientras duplican sus inversiones masivas en IA.

Hasta hace poco, los desarrolladores de software eran relativamente inmunes a los temores de despidos. Esa percepción ha cambiado, aunque recientemente ha habido un aumento en las ofertas de trabajo en ingeniería de software, según datos del sitio de empleo Indeed. Dado que la IA produce más código que nunca, es posible que se necesiten más humanos para supervisarlo.

A Jason Young, ingeniero desde hace 30 años, no le preocupa la IA. Observa lo que lo diferencia de los robots.

«Hace unos años, me sentí muy amenazado», dijo Young, ahora ingeniero jefe del fabricante de quioscos inteligentes ChargeItSpot, sobre los agentes con los que experimenta. Sin embargo, cuanto más tiempo pasa con ellos, más convencido está de que el juicio humano seguirá siendo crucial.

Para Young, la esencia de la ingeniería es comprender el problema, no producir líneas de código en masa.

«Escribir texto no es lo que es ser ingeniero de software», dijo Young. «Cualquiera que piense lo contrario tiene un profundo malentendido de la ingeniería de software».

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