La IA ya escribe código, y ahora ¿Quién podrá defender a los desarrolladores?

La inteligencia artificial ya puede generar código en segundos y asumir tareas que durante años fueron parte del trabajo cotidiano de los desarrolladores. Pero, lejos de anunciar su desaparición, esta transformación está llevando la profesión hacia otro terreno: entender problemas, diseñar soluciones y tomar decisiones sobre cómo y para qué utilizar la tecnología.

El cambio forma parte de una transformación más amplia del mercado laboral. El Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial estima que hasta 2030 se crearán 170 millones de puestos de trabajo, mientras que otros 92 millones serán desplazados. En el desarrollo de software, las herramientas de IA ya pueden generar, revisar y corregir código, reduciendo parte del trabajo operativo. Para Gustavo Guitera, Digital Enterprise Manager en Siemens Sudamérica, esto desplaza el foco hacia capacidades que van más allá de programar.

“El verdadero valor del desarrollo tecnológico está en comprender los problemas del negocio, interpretar las necesidades de los clientes y tomar decisiones que ningún algoritmo puede asumir por sí solo”, sostienen los especialistas.

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Programar ya no sería suficiente

Guitera compara este cambio con la llegada de los sistemas CAD al diseño industrial. Estas herramientas modificaron la forma de diseñar y las capacidades necesarias para hacerlo.

Algo similar podría ocurrir con la programación. A medida que la IA asuma una mayor parte de la escritura de código, los desarrolladores tendrán que aprender a formular mejores instrucciones, validar las respuestas generadas por los sistemas, detectar errores y considerar aspectos éticos y legales.

La seguridad es uno de los principales desafíos. Un estudio de la Universidad de Stanford publicado en 2025 encontró que los desarrolladores que utilizaban asistentes de programación basados en IA tenían un 41% más de probabilidades de introducir vulnerabilidades de seguridad que quienes programaban manualmente.

El dato plantea una paradoja: cuanto más sencillo resulta generar código, mayor puede ser la importancia de saber revisarlo.

El reto también está en las empresas

La transformación tampoco depende únicamente de los desarrolladores. Las organizaciones tendrán que actualizar las capacidades de sus equipos mediante estrategias de upskilling y reskilling, en un proceso que exigirá aprendizaje y capacidad de adaptación de manera permanente y continua.

También será necesario establecer mecanismos de supervisión y gobernanza. Frente a las dudas sobre la confiabilidad del software generado con IA, la combinación entre automatización, validación humana y procesos rigurosos será clave.

En este contexto, plataformas y ecosistemas digitales como Siemens Xcelerator buscan integrar herramientas digitales e inteligencia artificial dentro de los procesos de trabajo existentes.

La próxima etapa, según Guitera, no dependerá solo de incorporar herramientas de IA, sino de cambiar la manera en que las personas trabajan con ellas: “La verdadera transformación llegará con la posibilidad de rediseñar procesos completos y crear nuevas formas de colaboración entre personas y agentes inteligentes”.

Quizá la pregunta no sea quién podrá defender a los desarrolladores, sino qué tendrán que aprender a hacer cuando la IA ya pueda escribir buena parte del código por ellos.