Si una máquina ya puede hacer lo que un desarrollador junior es capaz, ¿qué hace especial a los profesionales? Es algo que se mantiene la mente de muchas personas, pero la realidad es que la inteligencia artificial no va a reemplazar a los humanos.

Sin embargo, Kent Beck, una de las figuras más influyentes en la programación, afirma que hay que adaptarse para poder sobrevivir al impacto tecnológico. Ya no se trata solo de lo técnico, sino también de la capacidad de aprender habilidades para volverse un "ingeniero de producto".

Kent Beck cree que el reto de los programadores ya no es únicamente técnico

La experiencia en arquitectura de sistemas o diversos lenguajes de programación son sectores que están siendo abarcados por la inteligencia artificial gracias a los distintos asistentes disponibles en la actualidad.

Si bien ya muchos expertos han hablado sobre qué estudiar para sobrevivir a la IA, Ken Beck tiene algo muy importante que agregar y que se alinea con la perspectiva del padre de Claude Code, Boris Cherny.

Las declaraciones han sido tomadas de la reciente entrevista en el podcast The Pragmatic Engineer. Según explica, los asistentes virtuales como Codex de OpenAI y otros han causado una transformación en el rol de los ingenieros de software.

Estas tecnologías multiplican la productividad a un punto que antes era inimaginable. Ahora, con un prompt puedes aumentar la velocidad de un proyecto considerablemente y es eso lo que hace dudar a muchos.

No obstante, en la conversación dijo que "a veces somos un poco imbéciles", haciendo referencia a ciertas limitaciones sociales que históricamente han acompañado a parte del colectivo de programadores.

Beck afirma que la mayoría de los programadores siempre han destacado por su capacidad técnica, pero actualmente ese no es el foco porque no solo hacen falta esas habilidades. Además de estos conocimientos, se necesita comunicación y empatía.

"No necesariamente tenemos buenas habilidades de regulación emocional. No tenemos empatía natural" es lo que agregó, aclarando que son características cruciales para un entorno laboral donde la interacción humana gana importancia.

Dominar una computadora y aprender a programar ya no basta para construir una carrera exitosa en los próximos años. Con el crecimiento de la IA, el crecimiento profesional depende de los otros factores a los que normalmente un desarrollador no está acostumbrado.

Como creador de Extreme Programming (XP), pionero del desarrollo guiado por pruebas (TDD) y uno de los firmantes del Manifiesto Ágil, decir esto tiene muchísimo peso en la industria.

La IA impulsa el nacimiento del "ingeniero de producto"

Generar grandes cantidades de código, crear prototipos funcionales o acelerar tareas repetitivas es algo que se lo puedes asignar a Claude Code, por lo que el papel de los programadores no va a ser reemplazado u olvidado, sino que va a cambiar.

Las funciones principales que podrían tener los profesionales durante la siguiente década son la supervisión, validación y coordinación.

De hecho, es algo que ya se está viendo en la actualidad, donde muchos reportan que ahora es necesario invertir más tiempo en revisar y mantener código que crearlo desde cero.

Junto a declaraciones de Amol Avasare, director de crecimiento de Anthropic, recogidas por Business Insider, los ingenieros que utilizan asistentes virtuales son de dos a tres veces más veloces.

De aquí está surgiendo el perfil híbrido que algunas empresas llaman "ingenieros de producto", los cuales están centrados en pequeños gestores de producto que se encargan de responsabilidades que van más allá del código.

Esto incluye gestionar expectativas de diferentes áreas, colaborar con diseñadores, comunicarse con responsables de negocio y coordinar a múltiples partes interesadas. Por lo tanto, adaptarse a estas nuevas exigencias es lo que podría garantizar un trabajo en el futuro.

Aunque TypeScript logró convertirse en el lenguaje más utilizado en GitHub durante agosto de 2025, Python mantuvo un crecimiento interanual del 49%.

La evolución es grande con este lenguaje de programación porque las cifras marcan una gran diferencia. Cada vez más profesionales comienzan su formación técnica utilizando herramientas vinculadas a la IA para prepararse para los próximos años tecnológicos.

La historia de Python va del proyecto personal a la base de la IA moderna

Cuando GitHub compartió con Guido van Rossum los datos de Octoverse 2025, el creador de Python reconoció que le sorprendió ver el crecimiento registrado por el lenguaje.

Aunque TypeScript tomó la delantera en GitHub, Python sigue siendo la opción predominante en ámbitos relacionados con la inteligencia artificial, la investigación científica y la educación tecnológica.

Según explicó el propio Guido, los datos contrastan con otros indicadores de popularidad, como el índice TIOBE, lo que demuestra que la adopción de un lenguaje puede variar según la métrica utilizada.

La historia de Python comenzó mucho antes del auge de la IA. Van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa mientras buscaba una alternativa más segura y productiva que C, pero mucho más flexible que los scripts de shell disponibles en aquella época.

En la entrevista publicada por GitHub, recordó que quería un entorno capaz de gestionar automáticamente aspectos complejos como la asignación de memoria, permitiendo a los programadores concentrarse en resolver problemas reales en lugar de lidiar con detalles técnicos de bajo nivel.

Esa filosofía inicial sigue vigente décadas después. La claridad de la sintaxis, los mensajes de error comprensibles y la legibilidad del código han convertido a Python en uno de los lenguajes más accesibles del sector.

Además, herramientas ampliamente utilizadas como NumPy, pandas, PyTorch, Jupyter, Django o FastAPI han contribuido a que desarrolladores, científicos de datos y empresas encuentren una plataforma madura para construir proyectos de cualquier escala.

Guido van Rossum explica por qué la IA y Python avanzan juntos

Uno de los puntos más interesantes de la conversación gira alrededor de la estrecha relación entre Python y la inteligencia artificial. Para Guido van Rossum, el dominio del lenguaje en este sector no es fruto de la casualidad, sino de un efecto acumulativo generado por años de desarrollo del ecosistema.

Cuando una tecnología consigue una masa crítica de usuarios y bibliotecas, se vuelve cada vez más atractiva para nuevos proyectos. En consecuencia, más desarrolladores crean herramientas sobre la misma base tecnológica, reforzando todavía más su posición.

Van Rossum destacó que muchas de las personas que actualmente programan soluciones de IA ya estaban familiarizadas con Python mucho antes de la popularización de los modelos generativos.

En sus palabras, "Las personas que ahora escriben cosas para IA están familiarizadas con Python porque comenzaron en el aprendizaje automático".

Esta afirmación ayuda a entender por qué frameworks esenciales para el sector, como PyTorch o Hugging Face Transformers, han encontrado en Python un terreno ideal para crecer.

El recorrido habitual de numerosos profesionales pasa por el análisis de datos, continúa con el machine learning y termina desembocando en proyectos basados en modelos de lenguaje avanzados.

A pesar de la expansión de la IA generativa, Guido no considera que Python deba transformarse radicalmente para adaptarse a los modelos de lenguaje.

De hecho, rechazó la idea de introducir cambios drásticos únicamente para facilitar el trabajo de la inteligencia artificial. "No creo que debamos entrar en pánico y empezar a hacer un montón de cosas que podrían facilitarle las cosas a la IA", afirmó.

Para él, el reto principal no está en el lenguaje, sino en la calidad de los datos con los que se entrenan los modelos. Su postura mantiene una idea que ha acompañado a Python durante más de tres décadas: la tecnología debe adaptarse a las personas y no al revés.

Más allá de las cifras y las tendencias actuales, el caso de Python demuestra que la simplicidad bien ejecutada puede tener un impacto duradero.

Con la IA impulsando nuevas formas de desarrollar software y con millones de personas aprendiendo a programar cada año, Python sigue siendo una puerta de entrada accesible, estable y preparada para las próximas generaciones de desarrolladores.

El estudio ha sido elaborado por la Computer Entertainment Suppliers Association (CESA) y muestra hasta qué punto estas herramientas han pasado a formar parte del trabajo cotidiano en los estudios. Del total de desarrolladores que reconocen utilizarlas, un 63 % afirma hacerlo a diario, mientras que otro 22,8 % recurre a ellas de manera ocasional.

El cambio resulta llamativo si se compara con los datos de 2025. Entonces, el porcentaje de profesionales que utilizaban IA en sus procesos de desarrollo era del 51 %. En apenas un año, por tanto, el uso declarado ha aumentado de forma notable.

Aunque el crecimiento pueda hacer pensar que los estudios japoneses están dejando buena parte del desarrollo en manos de la inteligencia artificial, los datos disponibles apuntan a un escenario diferente. La encuesta señala que prácticamente todos los participantes descartan utilizar directamente código generado por IA como parte de sus proyectos.

En su lugar, estas herramientas se emplean principalmente como apoyo para detectar y corregir errores, realizar pruebas automatizadas y mejorar determinados procesos de trabajo. Los desarrolladores consultados aseguran además que cualquier resultado generado por IA es revisado, modificado y supervisado por personas.

Las empresas también establecen límites sobre qué herramientas pueden utilizar sus empleados y hasta qué punto pueden emplearlas. De esta forma, las decisiones creativas y la evaluación final del resultado continúan dependiendo de profesionales humanos.

Entre los beneficios que más destacan los desarrolladores aparecen la mejora de la eficiencia y la productividad. A continuación se sitúan la posibilidad de reducir los tiempos necesarios para completar los proyectos y el ahorro de costes asociados tanto al desarrollo como a las operaciones.

La encuesta se realizó entre profesionales de compañías pertenecientes a CESA, entre ellas Capcom, Sega, Level-5, Konami, Square Enix, Koei Tecmo y Sony.

Swift 6.4 viene precisamente para romper moldes. El problema, hasta ahora, es que trabajar con Swift fuera del mundo Apple no siempre ha sido tan fácil. Con esta versión se busca hacer que desarrollar con Swift sea más parecido, estés en el sistema operativo que estés.

La gran novedad de esta versión tiene que ver con las herramientas que utiliza un programador para convertir su código en un programa que pueda ejecutarse. Swift Build pasa a ser el sistema de compilación predeterminado de Swift Package Manager, juntando en un mismo proceso varias tareas que antes podían estar más separadas.

Ahora, un desarrollador puede escribir su programa, decirle a Swift qué necesita para funcionar y dejar que las propias herramientas se encarguen de descargar esas piezas, comprobar que todo funciona y preparar el programa para el ordenador donde va a ejecutarse.

Swift 6.4 quiere que trabajar sea igual en Windows, Linux y macOS

Cuando un programador crea una aplicación, normalmente no escribe todo el código desde cero. Puede utilizar otras piezas de código que ya existen y que le ahorran mucho trabajo. Es lo que se conoce como dependencias.

Por ejemplo, si una aplicación necesita una función concreta, el desarrollador puede utilizar una librería que ya la incluye. El problema viene cuando hay muchas de estas piezas y hay que comprobar que todas funcionan juntas y son compatibles con Windows o Linux.

Ahí entra en juego Swift Package Manager, una herramienta de Swift que se encarga de todo esto.

Puede descargar las dependencias que necesita el proyecto, comprobar que son compatibles y después convertir el código en un programa que pueda ejecutar el ordenador.

Y lo mejor de todo es que este proceso busca ser el mismo en macOS, Windows y Linux. No significa que una aplicación para iPhone vaya a funcionar en Windows, sino que las herramientas que utiliza el programador para crear apps o programas con Swift son cada vez más parecidas entre plataformas.

Swift también quiere salir de Xcode

Por otro lado, ahora Swift ya no depende tanto de Xcode, el programa de Apple que se ha utilizado para crear aplicaciones con este lenguaje.

Swift 6.4 viene con una nueva extensión para Visual Studio Code, el editor de código de Microsoft, lo que te permite trabajar con proyectos Swift desde un programa que está en Windows, Linux y macOS.

Un programador puede utilizar Swift desde un ordenador con Windows o Linux y trabajar desde un editor que ya sabe cómo funciona.

¿Cómo se instala Swift 6.4 en Windows?

No necesitas tener un Mac para probarlo. Swift puede instalarse en Windows y el propio proyecto te da una forma sencilla de hacerlo con WinGet, el sistema de instalación de programas que incluye Windows 11.

Antes de instalar Swift, hay que preparar algunas cosas que necesita para funcionar. La más importante es Visual Studio 2022, aunque no hace falta utilizarlo para programar. Lo que necesitamos son algunas de sus herramientas internas, en concreto las que permiten compilar programas y el SDK de Windows.

Después, desde PowerShell o la Terminal de Windows, basta con ejecutar el comando de instalación de Swift que te da la propia web oficial. Una vez instalado, puedes comprobar que todo funciona escribiendo: swift --version.

También puedes usar Visual Studio Code para programar en Swift. Solo tienes que instalar la extensión oficial del lenguaje y podrás crear y ejecutar proyectos desde Windows.

Esta diferencia explica por qué el último paso de Microsoft con Rust importa mucho más que simplemente permitir que sus ingenieros o desarrolladores lo utilicen.

Victor Ciura, Principal Engineer de Microsoft, explicó en la Rust Foundation que Rust ya tiene consideración interna de Tier-1, junto con C++, C# y TypeScript.

Cabe señalar que no es una nueva certificación comercial, sino soporte que cubre desde el desarrollo local y un toolchain seguro hasta los flujos de calidad, la integración con las plataformas de Microsoft, el Security Development Lifecycle y producción.

Esto no significa que Microsoft esté preparando la retirada de C++, ya que buena parte de su infraestructura nativa lleva décadas construida alrededor de Windows, MSVC y ese lenguaje.

El plan pasa por conseguir que Rust aproveche parte de ese trabajo y conviva con C++ durante años. Aquí es donde entra rustc_codegen_utc, que es una pieza clave para entender cómo pretende hacerlo.

¿Cómo recibirá Rust el soporte de primer nivel?

Es importante mencionar que rustc_codegen_utc es un backend alternativo para el compilador de Rust que conecta su generación de código con tecnología utilizada por las herramientas de Microsoft.

De este modo, evita crear un ecosistema paralelo desde cero y reutiliza capacidades relacionadas con las ABI de Windows, protección de binarios, depuración, análisis de fallos, profiling, cobertura y optimizaciones.

La pieza se considera apta para producción desde comienzos de 2026 y funciona de forma self-hosted desde Rust 1.90. Según Ciura, se utiliza para compilar código en más de 100 repositorios de Microsoft y siguen incorporándose nuevos casos.

En 2019, el Microsoft Security Response Center señalaba que aproximadamente el 70% de las vulnerabilidades a las que asignaba CVE entonces estaban relacionadas con problemas de seguridad de memoria.

El lenguaje de programación puede impedir determinadas clases de estos errores durante la compilación sin renunciar al rendimiento ni al control de bajo nivel, una ventaja que también está ganando peso en otros proyectos de sistemas como Linux.

De Surface a Azure, Rust llevaba años ganando terreno

Microsoft ha llevado Rust a trabajos relacionados con controladores, firmware UEFI y Surface. En mayo de 2026 también declaró estable el Azure SDK para Rust, aunque ese producto para desarrolladores externos es distinto del soporte Tier-1 interno.

Ese recorrido muestra que el cambio no apareció de repente, sino que Rust pasó de proyectos concretos y herramientas cercanas al hardware a contar con infraestructura común para integrarse en procesos utilizados a gran escala.

No obstante, compartir infraestructura no resuelve automáticamente la convivencia entre ambos lenguajes. Siguen existiendo dificultades con FFI —la comunicación entre código escrito en lenguajes diferentes—, generación de bindings, diferencias semánticas y sistemas de construcción.

Tampoco encaja interpretar el movimiento como un plan para reescribir Windows. Galen Hunt planteó en un proyecto de investigación un objetivo muy ambicioso de migración de código C y C++ antes de 2030, pero después aclaró que no definía la estrategia de Windows ni afirmaba que todo fuese a terminar en Rust.

Lo que ha cambiado es más profundo. Microsoft ha pasado de experimentar con Rust en proyectos concretos a dotarlo de la infraestructura necesaria para mantener, probar, asegurar y desplegar código a escala.

Así que el lenguaje C++ seguirá sosteniendo una enorme cantidad de sistemas, pero Rust ya no necesita entrar como una excepción, sino que empieza a formar parte de su ingeniería habitual.

Rik Arends ha decidido hacer algo para que todo esto se vea de una forma algo más entretenida. En lugar de mostrar el código como muchos archivos y carpetas, lo ha convertido en un mundo en 3D por el que puedes moverte como si fuera un videojuego.

Su herramienta puede representar, según explica el desarrollador, 2,5 millones de líneas de código y moverse por ellas a más de 120 FPS. Y aunque todavía está lejos de ser una herramienta realmente útil para programar, el resultado es precioso.

Para que te hagas una idea, en vez de abrir una carpeta, entrar en otra y empezar a buscar archivos, puedes recorrer de forma visual todo el proyecto.

Un mundo de millones de líneas de código convertido casi en un videojuego

Arends ha usado su propia tecnología para conseguir que todo funcione de forma fluida. En uno de los ejemplos llegó a cargar el código fuente de Chromium, un proyecto enorme que puede superar los 50 millones de líneas de código, en aproximadamente un minuto.

Eso sí, hay una diferencia importante entre que una herramienta pueda cargar tal cantidad de información y que sea realmente útil para trabajar con ella. Una cosa es que sea impresionante y otra que un programador quiera utilizarla todos los días.

Uno de los grandes problemas de este proyecto está precisamente en la cantidad de memoria que necesita.

En sus primeras versiones, todo este mundo podía llegar a utilizar 21 GB de RAM. Teniendo en cuenta que estamos hablando de una herramienta que, por ahora, no tiene un uso, lo cierto es que deja tiritando casi cualquier PC.

Eso sí, Arends ha conseguido reducir bastante ese consumo. Después de trabajar en los índices y usar compresión para cargar la información cuando hace falta, ha conseguido bajar la memoria utilizada hasta unos 3,5 GB.

Además, el desarrollador reconoce que todavía queda trabajo por hacer para optimizar la herramienta.

¿Para qué sirve realmente ver el código en 3D?

Puede parecer una tontería, pero cuando hablamos de proyectos enormes con miles y miles de líneas de código, algunas veces necesitas encontrar algunos archivos concretos o ver qué partes han cambiado cuando has tocado algo.

Si bien es cierto que para estos casos sigue siendo mejor opción, aunque pesada, un buscador y un buen editor de código, para tener una visión general de todo y observar qué partes del proyecto son más grandes o cuáles se conectan entre sí, este visor en 3D es perfecto.

Por supuesto, esta es una gran opción para enseñar un proyecto a otras personas de una forma mucho más visual. En lugar de enseñar miles de archivos, podrías mostrar cómo está construido todo el programa.

Y es que coordinar este trabajo exige una visión general, así como una estructura capaz de filtrar cada propuesta antes de incorporarla.

Linus Torvalds sigue teniendo la última palabra sobre la evolución del proyecto, aunque su trabajo actual se parece poco al de sus primeros años, ya que apenas escribe código de forma habitual.

Ahora, su función consiste en supervisar el conjunto y decidir qué cambios merecen avanzar. Durante la Cumbre de Código Abierto celebrada en Mumbai, Torvalds explicó que hoy utiliza principalmente dos herramientas: Git y el correo electrónico.

Del mismo modo, el veterano programador resumió su situación con la siguiente declaración: “Seamos sinceros. Casi ya no leo código. No soy programador, soy jefe de desarrollo”.

Su trabajo ha pasado del código a coordinar a los responsables de cada área

Cabe señalar que Torvalds sigue muy presente en Linux; la diferencia está en el tipo de trabajo que realiza, donde ya no pasa la mayor parte del día creando funciones o corrigiendo errores línea por línea.

Su tarea consiste en entender qué está cambiando dentro del núcleo y qué impacto puede tener cada decisión. Para conseguirlo, se apoya en responsables que conocen a fondo áreas concretas del sistema.

Esos grupos de colaboradores revisan los parches antes de enviárselos y cuando una propuesta llega a Linus, el trabajo técnico ya ha pasado por varios filtros.

Él puede centrarse en la explicación que acompaña al cambio y en su relación con el resto del proyecto. También decide cuándo una idea necesita más pruebas o debe volver a desarrollarse.

Por eso habla de sí mismo como jefe de desarrollo, debido a que su valor ya no depende de cuántas líneas escriba, sino de mantener la coherencia de Linux mientras muchas personas trabajan al mismo tiempo.

Git le permite controlar cómo cambia Linux

La primera herramienta que usa es Git, el sistema de control de versiones que el propio Torvalds creó en 2005 y que nació para resolver las necesidades de Linux y terminó convirtiéndose en una pieza básica del desarrollo de software.

Git guarda el historial de cada modificación, pero también muestra quién realizó el cambio y permite combinar trabajos procedentes de ramas distintas.

Esta información resulta esencial cuando aparecen conflictos, en los cuales, si dos equipos modifican la misma zona, Linus puede revisar cómo se produjo el problema y decidir cuál es la mejor forma de integrar ambos trabajos.

Sin embargo, todavía entra en el código cuando surge una situación de este tipo. En ocasiones también propone pequeños parches, aunque deja que el responsable del área los compruebe antes de aceptarlos.

El correo aporta el contexto que Git no puede mostrar

Git enseña qué ha cambiado, pero el correo electrónico explica por qué se ha hecho. Las propuestas suelen llegar acompañadas de mensajes donde los programadores detallan el problema y justifican la solución.

Esa parte permite a Linus Torvalds entender el sentido de una modificación sin revisar cada línea, por lo que el correo también conserva las discusiones del proyecto.

De esta manera, todas las dudas quedan registradas y cualquier desacuerdo puede seguirse desde el principio. Para una comunidad distribuida por todo el mundo, este sistema sigue siendo práctico y muy funcional.

Así que Torvalds ya no trabaja como el programador que empezó Linux en 1991, sino que ahora dirige una estructura enorme basada en la confianza y en una cadena de revisiones.

Linus Torvalds ha estado haciendo el seguimiento de estos avances desde hace mucho, pero justamente las recientes versiones tienen repercusión porque significan un cambio importante para la mejora de rendimiento y las nuevas funciones.

En la mayoría de los casos, estas actualizaciones suponen retirar componentes que llevan años sin un uso real y que solamente están ahí dificultando el trabajo de los desarrolladores o haciendo que haya menos eficiencia.

Por esto mismo es que se eliminan decenas de miles de líneas de código antiguo en el kernel de la plataforma ARM es un paso crucial que va a cambiar el panorama del pingüino Tux.

Linux quiere dejar atrás plataformas ARM de 32 bits que ya casi nadie utiliza

Aunque ya se han visto diversas limpiezas masivas en el kernel de Linux, la más reciente supone una de las mayores en la historia de su desarrollo.

Arnd Bergmann, reconocido desarrollador y mantenedor del proyecto, ha enviado una serie de 13 parches destinados a eliminar plataformas ARM de 32 bits consideradas obsoletas y que apenas cuentan con usuarios activos dentro de la rama principal del sistema operativo.

La propuesta afecta a numerosas plataformas históricas como SA1100, Footbridge, RISCPC, Orion/Dove/MV78xx0, OMAP24xx, i.MX31, LPC18xx, STM32F4/F7/H7, Versatile MPS2, AT91 SAMV7, Axxia y varios archivos heredados relacionados con placas PXA, según se comparte en Phoronix.

Bergmann indica que la eliminación de este soporte permitiría liberar más de 55.000 líneas de código que ya no son necesarias, además de numerosos archivos Device Tree asociados a hardware obsoleto.

La realidad es que la mayor parte de este código se ha convertido en una carga de mantenimiento grande para los desarrolladores y entonces dificulta el proceso de avance en el proyecto completo.

La razón principal de esta decisión es que gran parte de ese código se ha convertido en una carga de mantenimiento. Los desarrolladores del kernel deben seguir teniendo en cuenta estas plataformas antiguas cada vez que introducen nuevas funciones o realizan cambios internos.

Esto ralentiza la evolución de Linux y dificulta realizar limpiezas más amplias. Aunque todavía podría existir algún usuario ejecutando estas plataformas mediante versiones recientes, la comunidad considera que su presencia actual es extremadamente reducida.

Los cambios llegarían después de la próxima versión LTS del kernel

Uno de los aspectos más llamativos de la propuesta es que la eliminación no se realizaría de forma inmediata. Aunque técnicamente muchos de estos parches podrían incorporarse en Linux 7.4, Arnd Bergmann ha indicado que prefiere retrasar la decisión hasta Linux 7.5.

Esta estrategia busca simplificar dependencias y evitar interferencias con la próxima versión de soporte a largo plazo o LTS que recibirá mantenimiento durante varios años.

Además, el retraso ofrece una oportunidad a usuarios y desarrolladores que todavía dependan de alguno de estos sistemas para presentar argumentos sólidos que justifiquen mantener el soporte.

En proyectos tan grandes como Linux, la compatibilidad suele eliminarse únicamente cuando queda claro que su mantenimiento supone más costes que beneficios para la comunidad.

La limpieza tampoco terminaría con estas 55.000 líneas eliminadas. Una vez desaparezcan estas plataformas, numerosos controladores y componentes relacionados quedarían huérfanos, permitiendo nuevas rondas de simplificación del código fuente.

El resultado sería un kernel más fácil de mantener, con menos complejidad interna y una base más preparada para futuras tecnologías ARM y otros desarrollos que llegarán durante los próximos años.

Entre los trabajos con más demanda en programación, siempre hay un factor importante y es conocer las bases de las plataformas para bancos, compañías, sistemas públicos y mucho más.

Es decir, la dependencia de ciertos lenguajes antiguos es lo que llama la atención de muchas compañías en un desarrollador, especialmente porque, al aprender sobre ellos, te conviertes automáticamente en un perfil especializado.

Como señala el experto Graeme Peacock, la escasez de profesionales capaces de mantener este software antiguo convierte a estos lenguajes olvidados en una alternativa estratégica para el ámbito laboral.

COBOL y Ada: dos veteranos que siguen siendo fundamentales en sectores críticos

COBOL es probablemente el mejor ejemplo de cómo un lenguaje antiguo puede conservar una enorme relevancia. Creado a finales de los años 50 para facilitar el desarrollo de aplicaciones empresariales, sigue siendo una pieza esencial en gran parte de la infraestructura financiera mundial.

Diversos análisis del sector indican que aproximadamente el 95% de las transacciones en cajeros automáticos y cerca del 40% de los sistemas de banca online continúan dependiendo de aplicaciones basadas en COBOL.

La razón es sencilla: estos sistemas funcionan de manera fiable, procesan cantidades masivas de datos y llevan décadas demostrando estabilidad.

Muchas entidades financieras, aseguradoras y organismos públicos prefieren mantener y modernizar gradualmente estas plataformas antes que afrontar migraciones completas que podrían implicar riesgos operativos considerables.

Según Franklin University, el salario medio asociado a profesionales especializados en COBOL ronda los 99.700 dólares anuales, mientras que los perfiles más experimentados pueden superar los 167.000 dólares.

Otro caso llamativo es Ada, un lenguaje desarrollado originalmente para el Departamento de Defensa de Estados Unidos y diseñado pensando en la fiabilidad y la seguridad.

Su presencia sigue siendo habitual en sectores donde un error de software puede tener consecuencias graves, incluyendo sistemas aeroespaciales, defensa, control del tráfico aéreo o transporte avanzado.

Paul Jansen, CEO de TIOBE Software, llegó a afirmar: "Con las crecientes exigencias de seguridad, Ada, como lenguaje de sistemas para entornos críticos, probablemente sea el mejor superviviente".

Una de sus características más valoradas es el enfoque hacia la corrección del código mediante mecanismos que permiten detectar errores potenciales durante el desarrollo y la ejecución.

En julio de 2025 llegó a situarse en el noveno puesto del índice TIOBE, alcanzando la mejor posición de su historia y superando a tecnologías mucho más populares mediáticamente.

Perl todavía sobrevive y demuestra que los conocimientos de nicho pueden marcar la diferencia

Mientras COBOL domina el ámbito financiero y Ada mantiene su presencia en sistemas críticos, Perl continúa ocupando un espacio particular dentro de la administración de sistemas, la automatización y el mantenimiento de infraestructuras heredadas.

Lanzado en 1987 para entornos Unix, se ganó una reputación destacada por su capacidad para procesar texto, manipular archivos y trabajar con expresiones regulares, capacidades que influyeron directamente en tecnologías que siguen utilizándose actualmente.

Es cierto que Perl está lejos de sus años de mayor popularidad. Aun así, miles de organizaciones mantienen aplicaciones internas, herramientas de automatización y procesos empresariales desarrollados con este lenguaje.

La existencia de una enorme base instalada provoca que muchas compañías sigan necesitando profesionales capaces de comprender, actualizar y optimizar código heredado.

Precisamente ahí aparece la oportunidad: cuanto menor es la oferta de especialistas, mayor suele ser el valor de quienes conservan esas competencias.

La principal enseñanza que deja la reflexión de Graeme Peacock no es que debas abandonar tecnologías modernas para estudiar lenguajes antiguos.

El mensaje es diferente: en el mercado tecnológico existen segmentos donde la especialización pesa más que la popularidad. Saber COBOL puede ayudarte a entrar en el sector financiero; dominar Ada puede acercarte a proyectos aeroespaciales o industriales de alta seguridad; conocer Perl puede convertirte en una pieza valiosa para organizaciones que dependen de infraestructuras históricas.

Donde miles de candidatos compiten con conocimientos prácticamente idénticos, apostar por habilidades poco comunes puede proporcionarte una ventaja que resulta difícil de superar cuando estés en busca de trabajo.

El fenómeno va mucho más allá de la automatización del código porque causa efectos en la salud laboral, la concentración y el equilibrio entre vida personal y trabajo.

Cada vez más desarrolladores reconocen que los asistentes de programación basados en IA generan una dinámica de trabajo constante que resulta difícil de abandonar.

Ahora surge la denominada "deuda de verificación", un problema que obliga a revisar exhaustivamente el código generado por las máquinas antes de llevarlo a producción. A continuación, tienes la información sobre lo que está pasando con los desarrolladores.

La programación asistida por IA impulsa la productividad, pero también la dependencia

La discusión ganó fuerza tras un informe recogido por ZDNET basado en una encuesta de Coddy Tech realizada a 305 desarrolladores. El estudio concluyó que cuatro de cada cinco programadores, equivalentes al 80%, consideran que su uso de herramientas de IA ha llegado a sentirse más como una dependencia que como una ventaja real.

Además, el 43% afirmó que continúa programando fuera de su horario laboral incluso cuando tenía intención de detenerse, mientras que el 32% reconoció haber retrasado horas de sueño para seguir trabajando.

Uno de los testimonios más llamativos fue el de Quentin Rousseau, CTO y cofundador de Rootly. En una publicación de LinkedIn explicó: "Son las 2:47 a. m. No estoy corrigiendo una caída del servicio. No hay ninguna fecha límite. Solo estoy viendo a Claude Code refactorizar un módulo… y no puedo parar".

Más adelante añadió: "Programar con agentes es adictivo. Cuando el agente hace las cosas bien, te da un subidón de dopamina. Cuando falla, te da una descarga de adrenalina".

Según el ejecutivo, la situación llegó a afectar su descanso hasta el punto de necesitar ayuda médica. El problema no radica únicamente en el tiempo invertido frente a la pantalla.

La IA introduce un ciclo de retroalimentación permanente donde siempre existe una nueva optimización, una refactorización adicional o una posible mejora que ejecutar.

Rousseau describió esta experiencia afirmando que observar el trabajo de un agente es "lo suficientemente pasivo como para sentirse como descanso, pero suficientemente activo como para mantenerte enganchado".

Esa combinación crea una nueva forma de agotamiento que no necesariamente está asociada a tareas complejas, sino a la incapacidad de desconectarse.

El coste oculto de la IA: más revisión, menos confianza y riesgo de agotamiento

Aunque los asistentes de IA aceleran la generación de código, numerosos desarrolladores afirman que el tiempo ahorrado inicialmente suele trasladarse a la fase de revisión.

La Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2025 reveló que el 45% de los participantes se siente frustrado por respuestas generadas por IA que son "casi correctas, pero no del todo".

Este escenario obliga a invertir más tiempo en depuración, validación y pruebas antes de aprobar los cambios. Los datos muestran además una paradoja interesante. La adopción continúa aumentando, pero la confianza disminuye.

Stack Overflow informó que el uso de herramientas de IA sigue creciendo y que el nivel de confianza en la precisión de sus respuestas cayó hasta el 29%, mientras que la percepción favorable bajó del 72% al 60% interanual.

Los desarrolladores utilizan estos sistemas porque ofrecen velocidad, pero al mismo tiempo desconfían de la calidad de parte de sus resultados.

A esto se suma la presión empresarial. La encuesta de Coddy Tech encontró que el 74% de los desarrolladores cree que el uso intensivo de IA puede aumentar sus posibilidades de recibir un ascenso o un incremento salarial. No obstante, el 51% también considera que esa misma dinámica incrementa el riesgo de sufrir agotamiento profesional.

Cuando las organizaciones interpretan la IA únicamente como una herramienta para producir más en menos tiempo, el supuesto ahorro puede convertirse en una carga adicional compuesta por más revisiones, más validaciones de seguridad, más pruebas y más responsabilidad sobre el resultado final.

Al final, la gran pregunta ya no es si la inteligencia artificial sabe escribir código. La evidencia demuestra que puede hacerlo y cada vez mejor.

El verdadero desafío consiste en determinar hasta qué punto esta tecnología mejora realmente la productividad sin deteriorar el bienestar de quienes la utilizan.

Y no hablamos precisamente de una tecnología nueva. JavaScript nació en 1995, cuando Internet era muy diferente a lo que es hoy.

Las páginas eran mucho más sencillas y servían sobre todo para mostrar texto, imágenes y poco más. La idea era añadir algo de movimiento e interacción sin complicar demasiado todo.

Con los años, sin embargo, JavaScript se ha convertido en parte vital de Internet. Ya no sirve solo para hacer que una página responda cuando pulsas un botón.

También se utiliza para crear aplicaciones web, programas para ordenador, servicios y todo tipo de herramientas. De hecho, sigue siendo uno de los lenguajes de programación más utilizados.

Eso sí, también tiene sus detractores. Hay programadores que consideran que JavaScript tiene problemas desde sus comienzos y que se ha terminado usando para hacer cosas para las que quizá no fue pensado.

¿Qué es JavaScript?

JavaScript es un lenguaje de programación que permite crear páginas web interactivas y hacer que respondan a lo que hace el usuario.

La forma más sencilla de entenderlo es imaginar que una página web está construida con tres piezas. Por un lado está HTML, que sería la estructura de la página. Es el encargado de decir qué elementos hay: textos, imágenes, botones, menús, formularios...

Después tenemos CSS, que se ocupa de que todo eso tenga un aspecto determinado. Decide los colores, los tamaños, las posiciones y, en definitiva, cómo se ve la página. Y después está JavaScript.

JavaScript es el que consigue que muchas de esas cosas hagan algo cuando tú interactúas con ellas.

Por ejemplo, imagina que entras en una tienda online y pulsas el botón para añadir un producto al carrito. La página puede actualizar el número de productos que tienes en el carrito sin necesidad de cargar otra vez toda la web. JavaScript puede encargarse de esa acción.

Además, no necesitas instalar JavaScript en tu ordenador. Si utilizas Chrome, Edge, Firefox, Safari o cualquier otro navegador, ya tienes todo para que el lenguaje funcione.

Importante aquí matizar que JavaScript y Java no son lo mismo. Son lenguajes de programación totalmente distintos.

¿Por qué algunos programadores critican JavaScript?

JavaScript tiene más de 30 años y, durante todo ese tiempo, ha tenido que adaptarse con respecto a todos los cambios que ha habido.

El problema es que muchas de las decisiones que se tomaron cuando se creó el lenguaje siguen influyendo en cómo funciona a día de hoy.

Esto no quiere decir que JavaScript sea malo, para nada. Si lo fuera, probablemente no habría llegado a convertirse en lo que todavía sigue siendo.

Este lenguaje de programación fue creado en un principio para hacer pequeñas funciones dentro de una página web. Pero hoy puede utilizarse para crear aplicaciones que prácticamente funcionan como programas completos. Y cuanto más grande y compleja es una aplicación, más recursos puede necesitar.

Es algo que probablemente hayas vivido alguna vez: una página que tarda en responder, que consume una cantidad enorme de RAM o que hace que el ordenador trabaje más de la cuenta. No siempre es culpa de JavaScript, pero usar demasiado este lenguaje puede dar pie a esto.

El creador de JSON cree que es momento de despedirse de JavaScript

Este considera que debe ser retirado en pro de dejar a otros nuevos y más actuales incluirse en este sector. "Así que JavaScript, como los demás lenguajes dinosaurios, se ha convertido en una barrera para el progreso. Deberíamos centrarnos en el próximo lenguaje, que debería parecerse más a E que a JavaScript", explica.

Parte del problema al que se refiere es que, aparte de ser cada vez más complejo, muchos desarrolladores web ya no escriben JavaScript, sino que escriben TypeScript, que compila a JavaScript.

Este lenguaje, dicho por su propio creador Brendan Eich, se desarrolló de forma muy apresurada y fue consciente de la cantidad de errores que había, por lo que lo hizo muy maleable. "Eso ha permitido a los desarrolladores web hacer que sea lo que quieran", afirma.

JavaScript está evolucionando con muchas nuevas características, aunque las exigencias de compatibilidad significan que algunos defectos no pueden corregirse, además que esto provoca un aumento de los niveles de inseguridad.

¿Va a acabar la inteligencia artificial con lenguajes como JavaScript?

Según Sam Altman, CEO de OpenAI, los lenguajes que hoy son básicos para los desarrolladores, como Python, C o JavaScript, podrían perder parte de su importancia en los próximos años. Para este, la IA ya es totalmente capaz de escribir código cada vez más rápido y con mayor precisión que las personas.

Por eso, más que centrarse únicamente en aprender un lenguaje determinado, recomienda que los futuros programadores aprendan a trabajar con IA y, sobre todo, a adaptarse a los cambios.

Eso no significa que JavaScript vaya a desaparecer mañana. Sigue siendo una parte vital de Internet y hay millones de proyectos que dependen de él.

Pero si una IA puede escribir buena parte del código, quizá en el futuro lo importante no sea tanto saber escribir cada línea de JavaScript como saber qué quieres construir, cómo comprobar que funciona y cómo utilizar la IA para hacerlo.

Y, dependiendo de cómo estén diseñados, pueden acercarse mucho al funcionamiento interno de una máquina o alejarse de él para facilitar el trabajo del programador.

Entre todos los lenguajes que han marcado la evolución del software, C ocupa un lugar especial. Nació en los años setenta y terminó convirtiéndose en una herramienta fundamental para desarrollar sistemas operativos y programas que necesitaban trabajar de forma eficiente con el hardware.

Más de medio siglo después, muchas tecnologías siguen teniendo una relación directa o indirecta con aquel lenguaje. Precisamente por eso resulta interesante la opinión de Dennis Ritchie, el científico que creó C.

Su valoración sobre su propia creación resume una paradoja que explica buena parte de su éxito, ya que Ritchie describió el lenguaje como “peculiar, imperfecto y un éxito rotundo”.

No estaba diciendo que C fuera un mal lenguaje, sino que su enorme influencia no se debe a que fuera perfecto, sino a que resolvió muy bien un problema que la informática necesitaba solucionar.

C nació para hacer algo que el ensamblador complicaba demasiado

Ritchie desarrolló C en Bell Labs, durante los primeros años de la década de 1970, donde el trabajo estuvo estrechamente relacionado con Unix, el sistema operativo que estaba desarrollando junto a Ken Thompson y otros investigadores.

En 1972, Ritchie completó la primera versión de C, donde el lenguaje permitía trabajar con un nivel de abstracción mayor que el ensamblador sin perder un control considerable sobre la máquina.

Esa combinación resultó decisiva para Unix, porque permitió trasladar el sistema a diferentes ordenadores sin tener que reconstruirlo completamente para cada arquitectura.

C no intentaba ocultar cómo funcionaba el ordenador. Permitía al programador acercarse a la memoria y al hardware cuando era necesario, pero proporcionaba herramientas suficientes para escribir programas de una manera mucho más manejable.

¿Qué quería decir Ritchie al llamarlo imperfecto?

La frase de Ritchie adquiere sentido cuando se observan algunas características de C desde la perspectiva actual. Su sintaxis puede resultar poco intuitiva para quien empieza a programar y el lenguaje ofrece relativamente pocas protecciones automáticas.

Uno de los ejemplos más importantes es la ausencia de comprobaciones integradas para evitar determinados accesos fuera de los límites de la memoria. Eso permite cometer errores que pueden provocar fallos o vulnerabilidades.

C tampoco intenta impedir al programador que realice determinadas operaciones de bajo nivel. Pero esas limitaciones forman parte de la misma filosofía que hizo útil al lenguaje. Ya que C concede mucha libertad a cambio de exigir más responsabilidad al programador.

En una época en la que el rendimiento y el control de los recursos eran fundamentales, esa característica podía ser una ventaja mucho más importante que las protecciones adicionales que ofrecen lenguajes posteriores.

El éxito del lenguaje no terminó con el desarrollo de Unix. En 1978, Ritchie y Brian Kernighan publicaron The C Programming Language, conocido habitualmente como K&R, un libro que ayudó a convertir C en una referencia para varias generaciones de programadores.

La influencia del lenguaje también se extendió a otros proyectos. C++, creado por Bjarne Stroustrup, nació directamente sobre sus fundamentos, mientras que lenguajes como Objective-C, Java, C#, PHP, JavaScript y Go incorporaron elementos de su sintaxis.

Dennis Ritchie, una figura esencial de la informática

Nació en 1941 en Estados Unidos, estudió Física en Harvard y posteriormente obtuvo un doctorado en Matemáticas. Se incorporó a Bell Labs en 1967, donde participó inicialmente en el proyecto Multics antes de trabajar junto a Thompson en Unix y desarrollar C.

Su carrera estuvo vinculada durante décadas al desarrollo de software de sistemas. También dirigió investigaciones relacionadas con Plan 9 e Inferno y llegó a dirigir el departamento de investigación de software de sistemas de Bell Labs. Se retiró oficialmente en 2007.

Ritchie recibió junto a Thompson algunos de los reconocimientos más importantes de la informática, entre ellos el Premio Turing en 1983 y la Medalla Nacional de Tecnología de Estados Unidos en 1999. Murió el 12 de octubre de 2011, a los 70 años.

La historia de C demuestra que la influencia de una tecnología no depende necesariamente de que sea impecable, sino que Ritchie entendía sus limitaciones, pero también sabía qué había conseguido.

C ofreció el equilibrio adecuado entre control, eficiencia y portabilidad en un momento decisivo, y esa combinación terminó dejando una huella que todavía puede encontrarse en buena parte del software en la actualidad.

En tiendas oficiales, como la Play Store de Google o la App Store de Apple, ambas compañías ya han tomado medidas drásticas para atender este tipo de aplicaciones, ya que sus creadores no suelen tener en cuenta los riesgos de seguridad, que deberían depender de equipos especializados.

En el caso de Google, ha llegado a bloquear aproximadamente 1 millón de aplicaciones que violaban las políticas de uso de sus aplicaciones, a la par que ha establecido unas políticas restrictivas para la publicación de apps creadas con IA generativa.

Apple es aún más restrictiva con estas aplicaciones denominadas no-code, ya que no permite publicar apps que no ofrezcan un valor añadido y duradero, además de que restringe duramente las que pertenecen a un mismo creador, pero que son simplemente variaciones de servicios web realizadas mediante no-code o vibecoding.

A día de hoy, esta técnica se puede ver notablemente en numerosas páginas web cortadas por el mismo patrón: interfaces muy parecidas, colores que no destacan y un diseño que parece creado por el mismo programador.

Ahora bien, no hay que confundir las aplicaciones no-code con las conocidas como low-code, ya que en estas últimas sí existe un desarrollador detrás, pero que aprovecha todas las ventajas que ofrece la IA para programación.

El 'app-slop', un mercado de miles de millones de dólares

En el entorno de Microsoft, cogió fuerza un concepto creado por la comunidad, el AI Slop, para referirse a los servicios de IA que esta compañía ha introducido paulatinamente y que no ofrecen ningún valor añadido a los usuarios, al menos no según las críticas a Windows en diferentes foros y comunidades especializadas.

Dentro del ámbito de las aplicaciones, el concepto es el app-slop, con numerosos servicios que tampoco ofrecen mucho al usuario y que, en muchísimas ocasiones, no requieren de escribir ni una sola línea de código, el punto más álgido del vibecoding.

Según los datos aportados por la consultora Gartner, ya en 2026 aproximadamente el 80% de los productos y servicios tecnológicos están construidos por usuarios que no son desarrolladores profesionales, mucho menos aún especialistas o analistas de seguridad.

Este mercado, además, no para de crecer desde 2023, el año en el que explotó la inteligencia artificial generativa: en ese mismo, el valor total del mercado estaba en los 13.200 millones de dólares; tan solo 3 años después, la proyección es de 52.000 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesta que supera el 25%.

Todo este fenómeno imparable ha sido el que ha causado el app slop –la basura digital en aplicaciones–, con clones que se parecen extremadamente en su apariencia y las cuales pueden favorecer un aumento de las vulnerabilidades, tal y como ha venido ocurriendo también durante los últimos años en la industria.

Para alertar sobre esto, la Open Web Application Security Project (OWASP) ha elaborado incluso un top 10 con los riesgos específicos en seguridad del low-code y el no-code.

La cara B: riesgos de seguridad, deuda técnica e incumplimiento legal

Entre los avisos que ha compartido OWASP hay bastantes que pueden poner en peligro a los usuarios que utilicen este tipo de aplicaciones, por lo que siempre conviene revisar cómo se ha creado una app y quién está detrás de su mantenimiento, en caso de que exista alguien.

Así, es muy común que alguien sin los conocimientos apropiados que sí tendría un desarrollador conecte su app creada a un base de datos desde su propia cuenta de administración o directamente a claves API con permisos globales.

Esto puede suceder por un error humano, por supuesto, pero si una persona sin conocimientos crea una app no-code y ni siquiera sabe lo que está haciendo, sino que lo deja en manos de un modelo de IA, seguramente perderá todos sus datos personales.

A ello se pueden añadir las fugas de datos no intencionadas: cuando se automatiza un flujo mediante la conexión a bases de datos corporativas sin cifrar o sin validación, es muy probable que estos también acaben comprometidos.

Y suma y sigue, ya que podrían darse errores en la autenticación por configuraciones por defecto de estas plataformas no-code e incluso inyecciones de código al ser vulnerables a los ataques de inyección SQL o inyección de prompts.

En un escalón superior, algunas compañías que han dejado todo en mano de la IA han tenido que volver a contratar a programadores humanos, aunque ya se ha producido lo que se conoce en la industria como deuda técnica.

Si un modelo de IA ha entrado en un bucle en el que comienzan a aparecer errores, el ser humano tendrá que revisar prácticamente todo el código para saber qué está ocurriendo. Imagina esto en una compañía o proyecto que necesite mantener miles y miles de líneas de código.

Aquí también entra en juego la posibilidad de que la compañía que mantiene el LLM cierre directamente, lo que llevará a que el creador no pueda continuar su proyecto, con pérdidas económicas.

Por último, hay regiones muy estrictas sobre cómo se almacenan los datos personales de los usuarios, como ocurre en la Unión Europea con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Este tipo de apps no-code pueden directamente alojarse en servidores ajenos a este tipo de regiones, así como pertenecer a un terreno de alegalidad, ya que la legislación aún no contempla este tipo de servicios.

En este sentido, si un algoritmo que no está auditado por ningún ser humano perfectamente identificable, se desconoce a quién pertenecería el código: el resultado es que si un negocio de este tipo triunfa, es probable que no pueda acceder a rondas de financiación o inversión, al no conocer a las personas tras este.

De cualquier forma, el vibecoding, nocoding y sus derivados son una tendencia que no parará de crecer, pero que aún sigue despertando muchas dudas a los programadores y analistas humanos.

Pero, a pesar de esta transición tecnológica, los desarrolladores siguen teniendo desconfiando de el código que genera GitHub Copilot y herramientas similares, por lo menos eso solo que afirma experto en tecnología, Adam Conway.

El avance de los modelos de IA ha servido para ayudar a completar tareas básicas como todos los segmentos de código específicos, ayudar a corregir o encontrar soluciones y sugerir mejoras cuando es necesario.

Todo esto se realiza con los prompts, pero no se debe tener en cuenta ciegamente lo que arrojan los chatbots y, he ahí la verdadera importancia del criterio humano en este sector laboral.

La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario de los programadores

¿El "vibe coding" es realmente confiable? Esa es la pregunta que se hace el experto Adam Conway, un especialista irlandés que cuenta con una licenciatura en Ciencias de la Computación y que forma parte del equipo de XDA-Developers.

En su análisis, comparte que prácticamente todos los desarrolladores que conoce utilizan inteligencia artificial en sus proyectos. Aquí ha visto la manera en la que muchos trabajadores están empleando las técnicas con los asistentes virtuales para generar código.

Estas herramientas son responsables de generar un cambio importante en el sector informático debido a que "realmente ayudan". Por ejemplo, se puede hacer una consulta interna de estructura, crear partes de código con prompts y trabajar con tareas básicas automatizadas.

“Claude Code está en todas partes, Cursor también es común y los IDE agentes más nuevos como Kiro están comenzando a crecer.”

También reconoce que él mismo las utiliza para investigación técnica y proyectos relacionados con microcontroladores. Cuando necesitas una interfaz inicial, una configuración básica o un punto de partida para una tarea mecánica, la IA puede reducir significativamente el tiempo invertido.

Por eso mismo es que el desarrollo asistido por inteligencia artificial ha aumentado la velocidad de producción de una manera nunca antes vista y es solo el comienzo de muchas de las cosas que están por venir a lo largo de los próximos años.

Aun así, Conway establece una diferencia fundamental entre utilidad y confianza. A pesar de que afirma que esta tecnología es muy importante, es necesario utilizarla con precaución.

Stack Overflow Developer Survey 2025 compartió estadísticas donde el 51% de los desarrolladores profesionales afirma utilizar la IA diariamente, lo que demuestra la dependencia actual. De la misma manera, el informe compartido también ha revelado que hay desconfianza en la precisión de las respuestas de los asistentes virtuales.

No se hay que fiarse ciegamente de lo que se genera porque puede haber errores o incongruencias en el resultado. Como consecuencia, está haciendo que los ingenieros tengan que aplicar una revisión exhaustiva antes de aprobar.

De hecho, menciona que determinadas organizaciones han comenzado a reducir parte de su dependencia de estas herramientas debido a dudas relacionadas con la precisión del código.

El código generado por IA acelera procesos, pero la responsabilidad sigue siendo humana

El verdadero peligro de la inteligencia artificial en la programación no es que esté generando código "inútil", sino que hay una capacidad de crear "soluciones" que parecen correctas, pero que pueden terminar siendo un desastre al tener altas probabilidades de "ocultar errores críticos" de seguridad.

Usar la inteligencia artificial es tentador porque los resultados para las tareas básicas y funciones permiten ahorrar tiempo, pero es posible que haya defectos que pongan en riesgo un trabajo entero.

Un claro ejemplo de ello, un estudio de METR demostró que programadores experimentados tardaron un 19% más en completar tareas con IA debido al tiempo invertido en depurar y corregir los fallos generados.

Evidentemente, esto no quiere decir que para resolverlo se tenga que abandonar por completo la IA, sino que hay que utilizarla con criterio e inteligencia.

Saber cuándo, cómo y dónde implementar dicha tecnología es lo que diferencia un proyecto de estar en "peligro". Por eso, no solamente se trata de ejecutar un prompt y dejar que haga absolutamente todo, sino de supervisar y aplicar sus capacidades en puntos estratégicos.

Lo curioso es que JavaScript no necesitó años de un enorme trabajo para empezar a funcionar. Eich cuenta que lo creó en 1995 y que tardó solamente 10 días en crear la primera versión. En ese momento trabajaba en Netscape, uno de los navegadores más importantes de los primeros años de Internet.

Hoy JavaScript está por todas partes, pero en aquella época la web era mucho más simple. Las páginas mostraban sobre todo texto, imágenes y algunos enlaces. La idea que tenía Eich era conseguir que las webs pudieran hacer más cosas. Y aquel pequeño lenguaje terminó creciendo hasta lo que conoces ahora.

Pero cuidado, porque hay más y la historia de Eich no acaba con JavaScript. Después pasó por Mozilla y Firefox, dos nombres muy importantes en la historia de los navegadores. Más tarde creó Brave, donde volvió a centrarse en otra de sus grandes preocupaciones: cómo la gente usa Internet y qué ocurre con tus datos cuando estás navegando.

¿Qué es JavaScript y por qué sigue siendo tan importante?

Lo que consigue JavaScript es que las páginas web puedan ser mucho más interactivas. Una web sin JavaScript puede mostrar información, pero este lenguaje permite que muchas cosas ocurran cuando pulsas un botón, escribes algo o interactúas con la página.

Por ejemplo, cuando compras algo por Internet y la página actualiza el precio del carrito sin tener que recargarla entera, es muy probable que haya JavaScript detrás. Lo mismo ocurre con muchos menús, formularios, reproductores y aplicaciones que usas desde Chrome, Firefox, Safari o cualquier otro navegador.

Y todo esto empezó con un proyecto que Eich tuvo que sacar adelante a toda velocidad. "En 1995, creé el lenguaje de programación JavaScript en 10 días", explica en Reddit. Aquella primera versión estaba muy lejos de lo que es JavaScript actualmente, pero sentó las bases de algo que acabaría siendo vital.

Además, el lenguaje no se quedó dentro de las páginas. Con el paso de los años también empezó a utilizarse para crear otro tipo de programas y herramientas. Por eso JavaScript sigue siendo uno de los lenguajes más importantes.

Brendan Eich también estuvo detrás de Firefox

Después de su etapa en Netscape, Eich participó en la creación de Mozilla, un proyecto que buscaba una web más abierta y con alternativas frente al monopolio que tenía Microsoft con Internet Explorer.

De ahí salió Firefox. El navegador se convirtió en una de las grandes alternativas a Explorer.

Firefox, muy poco a poco, se hizo un hueco y consiguió el cariño de los usuarios. En pocas palabras, ayudó a que el mercado de los navegadores fuera más competitivo. Después llegarían Chrome, Safari y otros navegadores.

Eich siguió trabajando en Internet y en 2015 cofundó Brave

El siguiente paso fue Brave, con el objetivo de dar más importancia a la privacidad y evitar el seguimiento que hacen muchas páginas web.

"Internet tal como lo conocemos, se enfrenta a un dilema. Nos damos cuenta de que los editores y creadores de contenido a menudo dependen de los ingresos publicitarios para producir el contenido que amamos. El problema es que la mayoría de la publicidad en línea se basa en el seguimiento y la recopilación de datos para orientar a los usuarios, sin su consentimiento", comenta en el hilo de Reddit.

Para aquellos que no lo conozcan, Brave bloquea de forma predeterminada muchos anuncios y sistemas de seguimiento. La idea que hay detrás es que las páginas carguen más rápido y que el usuario tenga más control sobre lo que ocurre mientras usa internet.

Por eso, cuando afirma que uno de sus días más productivos fue cuando eliminó 1.000 líneas de código, vale la pena tomárselo en serio. Afirma que escribir solo lo necesario, eliminar lo que sobra y dejar los sistemas más simples de lo que eran es realmente más productivo.

Quién es Ken Thompson y por qué importa lo que dice

Thompson empezó a marcar la historia del software a finales de los años sesenta, cuando junto a Dennis Ritchie desarrolló Unix en los laboratorios Bell. No fue solo un sistema operativo, fue una forma de entender la computación.

Con herramientas pequeñas, modulares, que hacen una cosa bien y se combinan con otras, adoptó una filosofía de construcción mínima y eficiente que lo acompañó en cada proyecto posterior.

El lenguaje B, que Thompson diseñó como sucesor de BCPL, sentó las bases para que Ritchie desarrollara C, el lenguaje de programación que durante décadas fue el estándar absoluto para la programación de sistemas.

Décadas después, ya en Google, Thompson co‑creó Go, un lenguaje pensado para sistemas de producción a gran escala que repite el mismo patrón: sencillez por encima de sofisticación, claridad por encima de complejidad.

Por qué borrar código puede ser más valioso que escribirlo

Cada línea de código añadida es también una línea que alguien tiene que leer, entender y mantener. Es un punto más donde puede esconderse un bug, un lugar extra que debe cubrirse con pruebas y una pieza adicional que complica los cambios futuros.

Por ello, cuando un sistema crece sin criterio, la deuda técnica se acumula silenciosamente hasta que cualquier modificación, por pequeña que sea, se convierte en una operación de riesgo.

Es por esta razón que, según el experto, eliminar código no es retroceder, sino que es reducir la superficie de error, simplificar la arquitectura y dejar el sistema en un estado en el que los cambios futuros son más rápidos y seguros.

Esa operación exige más criterio que añadir funcionalidad nueva, porque obliga a entender el sistema en profundidad, identificar lo que realmente importa, pero también tener el juicio para prescindir del resto.

La filosofía que heredó Go y que sigue siendo necesaria

Go nació con esa misma obsesión por la claridad comparado con lenguajes como C++ o Java, donde su sintaxis es deliberadamente escueta, su sistema de tipos es directo y sus mecanismos de concurrencia están diseñados para ser entendidos, no solo usados.

Thompson y sus co‑creadores aplicaron en Go exactamente lo que la frase resume: que cada elemento que no está en el lenguaje es una complejidad que el programador no tiene que gestionar.

Esa filosofía choca de frente con una tendencia real en muchos equipos de desarrollo actuales, donde la productividad se sigue midiendo por la cantidad de líneas de código escritas.

Esas métricas son las que ignoran el coste de lo que se acumula, el tiempo que otros equipos necesitan para entender ese código, así como la fragilidad que genera en el sistema.

Ken Thompson lo resumió en una frase, pero es una idea que los mejores ingenieros de software llevan practicando décadas. Programar bien no es escribir más, sino saber exactamente qué no hace falta escribir.

Según el experto, si un programador escribe una app hoy y vuelve a revisarla dentro de seis meses, debería ser capaz de entenderla sin grandes dificultades. Para él, esa capacidad resulta tan importante como el propio funcionamiento del software.

El lenguaje que conquistó la programación

Guido van Rossum creó Python a finales de los años ochenta con la idea de desarrollar un lenguaje que facilitara el trabajo de los programadores y redujera la complejidad innecesaria. Con el paso del tiempo, aquella apuesta terminó convirtiéndose en una de las tecnologías más utilizadas del planeta.

Actualmente, el lenguaje está presente en áreas tan diversas como el desarrollo web, la automatización de procesos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Cuando Van Rossum afirma que un programa escrito en Python sigue siendo comprensible meses después de haber sido creado, no está hablando únicamente de comodidad, sino que su argumento es mucho más profundo.

Considera que el software no se escribe solo para que lo ejecute una máquina, también debe ser leído por personas. En la práctica, los desarrolladores pasan una parte importante de su tiempo revisando código existente, corrigiendo errores o incorporando nuevas funciones a proyectos que pueden tener años de antigüedad.

Por eso Python fue diseñado para que su sintaxis resulte lo más clara posible, y es que la intención es que el código se parezca más a una descripción lógica de lo que ocurre que a una colección de instrucciones difíciles de interpretar. Cuanto más sencillo resulte entender un programa, más fácil será mantenerlo.

Dos filosofías distintas para resolver problemas diferentes

Las declaraciones de Van Rossum suelen compararse con lenguajes como C; aunque ambos fueron creados con objetivos distintos, este nació para ofrecer máximo rendimiento y control directo sobre el hardware, características que siguen siendo esenciales en sistemas operativos o infraestructuras críticas.

Python, en cambio, prioriza la productividad y la facilidad de lectura. Esa diferencia no convierte a uno en mejor que otro, simplemente responden a necesidades distintas. Mientras C busca eficiencia extrema, Python intenta reducir la complejidad para que los programadores puedan trabajar de forma más rápida y comprensible.

Van Rossum creó su lenguaje porque consideraba que los programadores estaban atrapados entre dos opciones imperfectas: los scripts de shell, demasiado limitados para proyectos complejos, y C, un lenguaje extremadamente potente, pero también demasiado frágil y exigente para muchas tareas cotidianas.

Su objetivo fue construir una alternativa que mantuviera la capacidad de desarrollar aplicaciones serias sin obligar a los desarrolladores a lidiar constantemente con problemas de memoria, desbordamientos de búfer y otros desafíos habituales en C.

Asimismo, la llegada de herramientas capaces de generar código automáticamente ha reabierto el debate sobre el futuro de la programación. Sin embargo, Van Rossum considera que la legibilidad seguirá siendo fundamental.

Si bien una inteligencia artificial puede escribir parte de un programa, alguien tendrá que revisarlo, entenderlo y mantenerlo, por lo que en este contexto, la claridad continúa siendo un valor estratégico.

Como ha publicado a través del kernel de código abierto de Linux, el famoso programador finlandés ha publicado él mismo el parche para un bug en el kernel de Linux 7.3, relacionado con el uso de almacenamiento CCS como VRAM usable.

Concretamente, se trata de un fallo menor de Linux en el driver gráfico de Intel Xe para tarjetas gráficas Battlemage G21 que causaba que el gestor de pantalla, GDM, se reiniciase en un bucle infinito, como explica It's Foss.

Esto en sí ya sería noticia, ya que Torvalds ya no programa directamente en Linux desde hace años, sino que su aportación se limita al mantenimiento, revisando el código escrito por otras personas y organizándolo en el kernel del sistema.

Pero además hay que sumarle el hecho de que el mítico creador de Linux admite que escribió el código con la "enorme ayuda" de la inteligencia artificial y necesitó 18 pruebas para completar el parche.

Pese a sus reticencias iniciales, no es la primera vez que Torvalds ha utilizado la IA, dado que ya lo hizo las pasadas navidades como parte de un proyecto personal, como no tuvo problema para reconocer. Sí que estamos ante una de las primeras veces en las que admite su uso para Linux y para fines profesionales.

"La IA me dijo varias veces que era imposible"

El error de Linux 7.3 tan solo necesitaba cambiar una línea de código, pero Torvalds ha reconocido que fue "una sesión de depuración infernal" que necesitó 24 parches y 18 intentos de cargar el kernel del sistema operativo hasta dar con la solución.

"Me ayudó enormemente una IA que se encargó de gran parte del trabajo pesado", afirma el programador finlandés, que sin embargo también tiene críticas a esta herramienta.

"Me gustaría llamarla mi incansable ayudante, pero la IA afirmó varias veces sin rodeos que aquello era imposible e irresoluble. Sospecho que esas cosas han sido entrenadas por personas que quizá no sean tan obstinadas como yo", asegura.

Pese a la resistencia inicial, a base de persistencia, Torvalds consiguió que la IA siguiera añadiendo código de depuración y analizándolo.

El programador también utilizó esta tecnología para escribir el mensaje de commit que se ha publicado para explicar el parche, algo de lo que no parece tener quejas.

Saber programar adecuadamente tiene un valor elevado en la industria. Mientras lenguajes como Python, Rust, Go o Java protagonizan gran parte de las conversaciones tecnológicas actuales, C++ mantiene un papel esencial en sectores donde el rendimiento y la eficiencia son críticos.

Por eso, las reflexiones de Bjarne Stroustrup, creador de C++, continúan siendo una referencia para quienes buscan mejorar sus habilidades en programación. A continuación, tienes todos los detalles revelados por el reconocido informático.

La advertencia de Stroustrup contra la complejidad innecesaria

Como es de costumbre, Bjarne Stroustrup participa en diversos eventos relacionados con la informática debido a su larga trayectoria.

Durante la CppCon 2017, una de sus frases se hizo muy popular en toda la industria y hasta el día de hoy se sigue manteniendo como una de las recomendaciones más importantes para los programadores.

“Don’t be too clever” o “No te pases de listo” es lo que dijo el reconocido desarrollador creador de C++ y ha marcado toda una generación porque no es algo que cuestiona la creatividad ni la capacidad técnica de los programadores, sino que alerta sobre algo que sucede con frecuencia en el sector.

Una gran parte de los profesionales se dejan llevar por la idea de crear soluciones excesivamente sofisticadas que terminan dificultando el mantenimiento y la comprensión del código en vez de hacer que todo funcione correctamente y sea efectivo.

No se trata de complicarse la vida, sino de que las soluciones tengan un verdadero sentido y esto también va de la mano con el orgullo y el ego.

Según explicó, “lo que en ocasiones se celebra como una solución elegante puede convertirse rápidamente en un laberinto lógico”. El científico danés señaló especialmente el abuso de recursos avanzados cuando no existe una necesidad real.

Entre los ejemplos mencionados aparecen el uso desmedido de metaprogramación o la implementación automática de patrones. Si bien son estrategias útiles, en muchas situaciones ni siquiera sirven para errores difíciles de detectar y una curva de aprendizaje mayor.

Para Stroustrup, la programación profesional no debe entenderse como una competición individual de ingenio, pues lo que muchos desarrolladores dejan pasar es que el buen código real es aquel que puede leerse, mantenerse y modificarse con facilidad.

Por esto mismo es que dejarlo todo en manos de la inteligencia artificial, que puede tener alucinaciones o problemas estructurales, no es una opción también.

Es una herramienta de asistencia, pero con criterio profesional durante su uso, es posible llegar a resultados óptimos. También ha cuestionado la figura del programador “estrella”, capaz de construir sistemas que solo él comprende.

¿Por qué no basta con aprender programación únicamente mediante tutoriales online?

Durante una conferencia en la Universidad de La Laguna, en España, afirmó que “no puedes aprender a programar por internet”, haciendo referencia a la gran cantidad de programadores que solo ven tutoriales por YouTube o se exponen a clases básicas.

Si bien esto suma en muchos aspectos, a lo que se refiere es que se debe ir más allá de los tutoriales, vídeos breves o contenidos poco rigurosos, como trabajar directamente en un proyecto para desarrollar mejor las habilidades y aprender en el proceso resolviendo errores o mejorando la experiencia.

Según el creador de C++, internet ofrece una enorme cantidad de información, pero no toda es correcta, actualizada o adecuada para construir una base sólida.

Muchos materiales enseñan a resolver problemas concretos sin explicar los fundamentos que hay detrás de cada decisión, siendo uno de los problemas que genera en el aprendizaje apoyado con IA.

Como consecuencia, algunos estudiantes desarrollan una sensación de dominio que desaparece cuando deben enfrentarse a proyectos complejos, requisitos reales de producción o desafíos relacionados con arquitectura de software, optimización y diseño de sistemas.

Como alternativa, Stroustrup recomienda complementar los recursos online con una formación estructurada basada en documentación oficial y libros. Algunas de las obras señaladas son A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice Using C++.

Al final, la programación no consiste únicamente en copiar fragmentos de código que funcionan, sino en comprender por qué funcionan, cuándo utilizarlos y cómo construir soluciones.

La inteligencia artificial está cambiando muchas cosas en el sector de perfiles tech. No solamente se trata de tendencias como Programadores X10 o hacer uso de varios asistentes virtuales para generar código, sino también de la manera en cómo se actúa.

Sí, una de las nuevas cosas que están sucediendo es que se está volviendo común ver a programadores con sus portátiles entreabiertos en las calles, aeropuertos, restaurantes y cualquier otro sitio.

Ya no se trata únicamente de escribir código, sino de darle tareas completas a la IA para que se ejecuten mientras te mueves con el fin de garantizar la máxima productividad.

¿Cómo funciona? ¿Qué es lo que hacen exactamente? Varios expertos han hablado al respecto y afirman que hay un cambio profundo en la industria con este nuevo método de programar.

¿Por qué cada vez más desarrolladores caminan con el portátil abierto?

Parece un descuido que un portátil esté entreabierto en un bolso o que alguien lo lleve en la mano de esta manera mientras camina por la calle, pero no es así, en realidad es intencional usarla de esta manera.

El auge de herramientas de inteligencia artificial como Claude, Codex y otras está cambiando la manera de trabajar a nivel general porque ahora no solo es cuestión de generar código directamente desde los asistentes virtuales, sino que también hay funciones avanzadas que se deben mantener en ejecución en tiempo real.

Básicamente, la IA sigue trabajando aunque tú no estés frente al teclado y apagar el equipo solo podría detener ese proceso o influir en la productividad. Por lo tanto, los desarrolladores prefieren hacer que se mantenga activo todo el rato sin importar lo que se esté haciendo.

El informe compartido por Business Insider, demuestra que varios expertos caminan con la laptop medio abierta, mirando de reojo la pantalla mientras hacen otras cosas.

Por ejemplo el jefe de productos de Raven.AI, Geoff Chan, agrega que además de atender actividades personales, también usa el equipo de esta manera para acciones complejas y, si se detiene, pierde tiempo y progreso.

Estas tareas incluyen generar software completo, analizar datos, procesar imágenes o conectar sistemas. Cuando el portátil se cierra, hay interrupciones en las sesiones activas y es por eso que Alison Kaizer de Golden Ventures u otros profesionales prefieren dejar el ordenador en este estado para asegurar que las tareas pesadas que duran varios minutos se completen.

Algunos aseguran que se trata de una nueva "manía de los agentes", un patrón que se repite en lugares como aeropuertos, transportes públicos, oficinas o en otros espacios similares. Es tanta la fiebre, que hasta OpenAI ha hablado al respecto en sus redes sociales.

¿Cómo la inteligencia artificial está cambiando los hábitos de trabajo en tiempo real?

Caminar con un portátil abierto no es precisamente cómodo ni discreto, y es que muchos admiten sentir cierta incomodidad o vergüenza al hacerlo. Es curioso porque podría ser el origen de una nueva gama de productos centrados en el uso de IA técnica.

Por ejemplo, portátiles que tengan sistemas operativos especializados que permitan esas ejecuciones sin tener que sufrir por interrupciones al cerrarlos.

En efecto, ya se tienen apodos para este tipo de uso en las laptops, siendo "taco" o "concha" debido a la manera en que quedan entreabiertas a unos pocos centímetros.

En el informe también se indica que jóvenes como Arav Jain (15 años) lo ven como una necesidad para "seguir enviando software" entre clases, mientras que otros como Will Meinhardt o Rebecca Bultsma confiesan sentir cierta incomodidad o ser blanco de miradas externas.

Sin embargo, en centros tecnológicos como San Francisco, ingenieros como Tim Monzures afirman que básicamente se está convirtiendo en una regla común en la nueva cultura del desarrollo con IA.

Sea como sea, es algo que definitivamente está influyendo en todo el sector de programación, pues además si un posible problema por obsesión por la organización de tiempo, también causa cambios que podrían traer proyectos útiles para el futuro, tanto de software como de hardware.

Mientras algunos consideran que estos sistemas acabarán sustituyendo gran parte del trabajo de los programadores, otros creen que su papel será principalmente el de convertirse en asistentes cada vez más avanzados.

Entre quienes defienden que todavía existen límites importantes está Bjarne Stroustrup, una de las figuras más reconocidas de la informática moderna.

El ingeniero danés es el creador de C++, uno de los lenguajes de programación más influyentes de la historia, utilizado durante décadas en áreas donde el rendimiento y el control del hardware son fundamentales.

Stroustrup ha analizado cómo la IA está cambiando la programación y considera que, aunque estas herramientas han avanzado mucho, todavía no pueden asumir algunos trabajos que requieren una comprensión profunda del software.

La IA ya escribe código, pero no todos los problemas de programación son iguales

Actualmente, muchas empresas utilizan inteligencia artificial, donde los modelos actuales pueden escribir fragmentos de código, ayudar a corregir errores, explicar funciones o crear soluciones para tareas concretas.

Esta capacidad ha cambiado la forma en la que muchos desarrolladores trabajan, ya que permite ahorrar tiempo en procesos repetitivos y obtener asistencia durante la creación de aplicaciones.

Sin embargo, Bjarne Stroustrup considera que existe una diferencia importante entre escribir código y diseñar las bases sobre las que se construye ese código.

En los trabajos más avanzados, el reto no consiste únicamente en producir instrucciones que funcionen, sino en tomar decisiones que tendrán consecuencias durante años.

“Generan más errores, más fallos de seguridad. Tienen un código inflado, lo que resulta pesimista —porque se usa más memoria— y es difícil de validar”.

Diseñar un lenguaje de programación sigue siendo un reto para la inteligencia artificial

El creador de C++ señala que la inteligencia artificial todavía no ha demostrado ser capaz de resolver correctamente una de las tareas más complejas de la informática: diseñar lenguajes de programación.

Crear un lenguaje no significa simplemente escribir miles de líneas de código. Es necesario definir cómo funcionará, qué reglas tendrá, cómo se organizarán sus características, cómo será su rendimiento y cómo podrá evolucionar con el paso del tiempo.

Además, estas decisiones deben tener en cuenta a millones de desarrolladores que utilizarán esa herramienta en diferentes situaciones.

No existe una única respuesta correcta, sino que hay que valorar ventajas, inconvenientes y consecuencias futuras. Por eso Stroustrup considera que este campo requiere una capacidad de razonamiento y diseño que la IA todavía no ha alcanzado.

Cabe señalar que su postura no supone un rechazo absoluto a la inteligencia artificial, sino que el creador de C++ reconoce que estas tecnologías pueden ser útiles y que ya están transformando la programación.

Su argumento se centra en los límites actuales de la IA cuando se enfrenta a problemas donde la experiencia humana tiene un papel fundamental.

En sus palabras: "En el campo que más me interesa, el código seguirá siendo escrito por humanos; los ejemplos que he visto de intentos de IA para generar código en este ámbito no han tenido éxito".

Con esta afirmación, apunta a que la programación avanzada necesita algo más que capacidad para generar código. Hace falta entender por qué una solución es mejor que otra, anticipar problemas y tomar decisiones que no siempre pueden deducirse de ejemplos anteriores.

El futuro de los programadores no depende solo de escribir código

La evolución de la inteligencia artificial no significa necesariamente la desaparición de los profesionales del software. El papel del programador está cambiando, pero sigue siendo necesario para diseñar sistemas, supervisar resultados y resolver problemas complejos.

La visión de Bjarne Stroustrup refleja una diferencia clave entre automatizar una tarea y sustituir completamente el conocimiento de un experto.

Y es que la IA puede convertirse en una herramienta cada vez más poderosa para quienes programan, pero todavía existen áreas donde la creatividad, la experiencia y el criterio humano siguen siendo esenciales.

En un campo como el diseño de lenguajes de programación, donde las decisiones afectan a generaciones enteras de desarrolladores, Stroustrup cree que los humanos continuarán teniendo la última palabra.

Esto quiere decir que los navegadores más populares de la actualidad son unos de los softwares más afectados. Millones de usuarios están a punto de sufrir la amenaza "arrayref", un create que impacta directamente con proyectos relacionados con criptografía, blockchain e interfaces gráficas.

Además, la situación recuerda otros incidentes recientes que han afectado repositorios y registros de software de uso masivo. El problema es más grande de lo que parece y por eso las autoridades recomiendan prestar atención para tomar cartas sobre el asunto.

¿Cómo se produjo el ataque y por qué preocupa tanto a la comunidad Rust?

Los hackers vuelven a hacer de las suyas con respecto a los malware. Esta vez se trata de uno que definitivamente está llamando la atención del sector de los desarrolladores.

Para ser más específicos, los investigadores de StepSecurity descubrieron que un atacante comprometió la cuenta de mantenimiento asociada a varios crates de Rust para distribuir código malicioso a través de actualizaciones aparentemente legítimas.

Básicamente, engañaron el sistema para que reemplazara versiones correctas por unas infectadas con el fin de agregar las respectivas "actualizaciones".

Según BleepingComputer, las versiones afectadas fueron "arrayref 0.3.10", "append-only-vec 0.1.9" e "internment 0.8.7". Cada una de estas está relacionada con la misma cuenta de mantenimiento y parte de una dependencia en específico.

Esta en cuestión es conocida como "proc-macro1", la cual fue modificada para hacerse pasar por "proc-macro2". En este proceso, se inyectó el malware sin levantar sospechas, ya que el hacker mantuvo todo lo demás intacto, insertando todo el contenido malicioso por este medio.

El archivo "build.rs" de "proc-macro1" se ejecutaba automáticamente durante el proceso de compilación para que el script generara componentes codificados en Base64. Eso fue suficiente como para construir una infección específica para cada sistema operativo: Windows, Linux, macOS Intel y macOS ARM.

En Windows, creaba "%TEMP%\rust-setup.ps1" y utilizaba una combinación de scripts VBS y procesos ocultos mediante wscript.exe para garantizar la ejecución continua del código malicioso.

El atacante mantuvo intacto prácticamente todo el código original de los proyectos comprometidos, incorporando únicamente esta dependencia maliciosa.

De esta forma, la actualización parecía normal y pasaba desapercibida incluso sobre revisiones superficiales. En efecto, aprovechaba la confianza de los desarrolladores sobre las dependencias, porque todo se ejecutaba en segundo plano.

Malware multiplataforma, robo de credenciales y medidas urgentes para los desarrolladores

El ataque comenzó el 20 de agosto con la creación de cuentas falsas que imitaban a desarrolladores reconocidos de la comunidad Rust. Entre los objetivos de este ataque identificados se encontraban las bases de datos SQLite utilizadas por los navegadores Google Chrome, Microsoft Edge y Brave para almacenar información de acceso.

Eso no era todo porque el malware implementaba mecanismos de persistencia. Se dice que se quedaba en Run del Registro de Windows, servicios systemd en Linux y LaunchAgents en macOS.

La buena noticia es que Crates.io retiró "proc-macro1" y eliminó las versiones comprometidas cuando se confirmó el incidente. De igual manera, StepSecurity, SafeDep y Aikido compartieron análisis que ayudaron a identificar las infecciones.

Los desarrolladores que hayan instalado alguno de los paquetes afectados durante la ventana de exposición, la recomendación es verificar archivos Cargo.lock, buscar contenido generado por el ente malicioso y analizar conexiones hacia la dirección 23.254.165.112 a través de los puertos 9089 y 443.

Cuando se confirma que se ha afectado, hay que rotar inmediatamente todas las contraseñas, tokens y otros sistemas similares. A su vez, los entornos contaminados deben ser reconstruidos para evitar que el atacante se siga colando en el código.

La cantidad de código generado con ayuda de IA está creciendo tanto que los propios responsables del kernel afirman estar desbordados. El problema no es que la inteligencia artificial esté escribiendo una parte vital de Linux, sino que está generando una avalancha de pequeños cambios que alguien tiene que revisar.

Lo que comenzó como una herramienta con enorme potencial (con la que todos estaban de acuerdo) para ayudar a los programadores, se ha convertido en una pesadilla que está colapsando las listas donde se gestionan los fallos de seguridad más críticos de la plataforma.

El problema es que no todos esos resultados son útiles. Las herramientas de IA no siempre entienden el contexto completo del sistema, y muchas veces señalan posibles errores que en realidad no afectan a nadie o que ni siquiera son verdaderos problemas.

Aun así, esos avisos llegan a los desarrolladores como si fueran importantes. Y aquí es donde empieza el problema de verdad.

El caso está afectando especialmente al subsistema de red de Linux, uno de los más grandes y complicados del kernel. Jakub Kicinski, uno de sus responsables, explica que él y Paolo Abeni han tenido que revisar un volumen enorme de parches. En Linux 7.3 se han integrado 632 cambios en net y otros 648 en net-next, pero esto va más allá.

Según Kicinski, entre un tercio y la mitad de los parches de net-next parecen estar relacionados con tareas de baja prioridad, pequeñas correcciones, limpiezas de código o aclaraciones generadas con ayuda de modelos de lenguaje.

Y aquí está el problema: que una IA genere un parche es muy rápido, pero comprobar que ese parche no rompe nada puede llevar bastante más tiempo.

Los responsables de Linux tienen que revisar el código, entender qué intenta cambiar, comprobar que realmente soluciona algo y asegurarse de que no genera otro problema. Todo esto mientras también se enfocan en crear una actualización de kernel verdaderamente potente.

¿Por qué la IA está generando tantos parches para Linux?

El problema de base, si bien es cierto que tanto Linus Torvalds como otras grandes figuras de Linux están de acuerdo con su uso, es que la IA puede analizar código y proponer cambios en cuestión de segundos. Esto tiene sus pros y sus contras.

El problema aparece cuando esa aparente facilidad casi mágica se lleva a un proyecto como Linux. Una persona puede pedir a una IA que busque errores, limpie código antiguo o haga pequeños cambios y acabar enviando un parche al proyecto. El desarrollador que mantiene esa parte del kernel, sin embargo, sigue teniendo que comprobarlo.

La respuesta de los responsables del kernel es que, si la IA está provocando más trabajo, también puede ayudar a revisarlo.

Kicinski explica que han conseguido suficiente presupuesto para utilizar modelos de lenguaje muy potentes durante las revisiones, gracias al apoyo de Meta. La idea es pasar los parches por varios modelos antes de que lleguen a los desarrolladores y utilizar esas herramientas para detectar algunos errores o problemas.

Aclarar que no se trata de dejar que una IA decida qué código entra en Linux. Los mantenedores siguen teniendo la última palabra. Lo que buscan es utilizar los modelos como una primera capa de revisión que ayude a encontrar problemas antes de que una persona tenga que perder tiempo en ellos.

Aun así, el principal problema de la IA sigue estando ahí: no es infalible. La IA sigue sin entender todo lo que ocurre dentro del kernel.

Hay errores que solo aparecen cuando falla un componente concreto, cuando se produce un problema de hardware o cuando ocurre una situación que no es normal. Entre los ejemplos que comentan están los errores de PCIe y los tiempos de espera.

Son casos en los que un modelo puede echar un vistazo al código y pensar que todo está bien, mientras que un desarrollador con años a sus espaldas sabe que existe una forma concreta que puede acabar provocando un fallo. Desde luego, esto parece la pescadilla que se muerde la cola.

Justamente por la productividad que ofrecen los asistentes virtuales como Claude Code es que se abre otro debate, porque hay una parte que está en contra y otra a favor.

Sean Geiger, extrabajador en Apple, habla sobre la incertidumbre que hay sobre la IA y el futuro de los desarrolladores. Especialmente, se trata de todo lo relacionado con el aprendizaje actual en el sector y de cómo se usan estas opciones para crear

La metáfora de los ladrillos que resume el cambio en la programación

A través de una publicación en X, Sean Geiger recordó su etapa trabajando en Apple y cómo era interactuar con bases de código que llevaban años avanzando para hacer que todo fuera más eficiente.

Según explicó, llegó a encontrar archivos con hasta 15 años de antigüedad, donde cada pieza de código incluía información sobre quién la había escrito y cuándo había sido creada.

Geiger comparó ese proceso con la construcción de una casa de ladrillos. Por ejemplo, dice que cada desarrollador aportaba una pieza concreta a una estructura mucho mayor, dejando una huella identificable en el producto final.

“Todos los que hicieron un ladrillo pusieron su nombre en él antes de colocarlo en la casa”, es lo que menciona sobre todo lo que se estructura en los proyectos y la manera en la que se pueden rastrear los cambios.

Además, señaló que cuando alguien retomaba una parte del software desarrollada años atrás, acudiera al autor original para entender mejor determinadas decisiones técnicas.

Para entenderlo de otra manera, es una sensación de trabajar sobre una construcción sólida y permanente. Esto aporta confiabilidad y "planos" visibles con precisión que determinan la capacidad y adaptabilidad.

Por otro lado, las herramientas impulsadas por inteligencia artificial permiten crear “casas y barrios enteros” a una velocidad que antes parecía imposible, haciendo referencia a la misma metáfora.

En lugar de colocar ladrillo por ladrillo, gran parte del trabajo puede generarse de forma automatizada, multiplicando la productividad de los desarrolladores, algo así como las nuevas "impresoras de hormigón".

El exingeniero reconoce abiertamente las ventajas de este escenario. “Las casas son mejores, se construyen más rápido y construirlas cada vez más parece magia”, afirmó.

En otras palabras, la IA puede reducir tiempos de desarrollo y hacer que todo sea mucho más sencillo, pero delegar cada vez más tareas en sistemas de IA hace que se pierda parte de la conexión directa que se solía tener antes de esta nueva era tecnológica y aleja a los programadores de aquello que construyen con sus propias manos.

“Aun así, de vez en cuando extrañas sostener un ladrillo”, es como resume el extrabajador de Apple, algo que describe el sentimiento que tienen millones de profesionales en la actualidad.

De hecho, por esto es que una gran parte de los desarrolladores tienen miedo de que las nuevas generaciones dependan tanto de estas herramientas y que pierdan parte del conocimiento profundo.

Lejos de presentar una postura catastrofista, Geiger reconoce que también hay un camino positivo y reversible en cuanto al uso de estos asistentes virtuales.

Matizar que esto no significa que Linux vaya a cambiar de compilador de la noche a la mañana y que LLVM vaya a desaparecer.

El soporte para utilizar GCC con Rust todavía está en una fase muy temprana y queda bastante trabajo por delante. Lo que está haciendo ahora el equipo de Linux es arreglar los primeros problemas que aparecen al intentar juntar las dos piezas.

En cuanto a los motivos, Linux funciona en todo tipo de procesadores y no todos tienen el mismo soporte en LLVM. GCC, que lleva años siendo una de las herramientas más conocidas para compilar software en Linux, sí tiene soporte para algunas arquitecturas que no están igual de bien cubiertas por LLVM.

Linux 7.3 empieza a preparar Rust para funcionar con GCC

Los cambios que acaban de llegar al desarrollo de Linux 7.3 están relacionados con rustc_codegen_gcc. Su función es permitir que el compilador de Rust utilice GCC para generar el código final.

Pero hay que dejar algo que todavía no está listo para ser usado. Los propios desarrolladores lo consideran, por ahora, un trabajo experimental.

​Por qué Rust está ganando terreno frente a C y otros lenguajes de programación

Rust es muy conocido y es que una gran parte de los desarrolladores lo utilizan por su eficiencia, rapidez y flexibilidad con el uso de las bibliotecas correspondientes. Junto a Python, se ha convertido en una manera de crear código con mayor productividad.

C solía ser uno de los preferidos para este tipo de trabajos exigentes que conllevan complementos, pero según el informe State of Python 2025 de JetBrains, el uso de Rust en extensiones binarias pasó del 27% al 33% en tan solo un año.

Esto quiere decir que ha superado a su contrincante más cercano, ya que esas cifras quieren decir que “entre un cuarto y un tercio de todo el código nativo que se sube a PyPI para nuevos proyectos usa Rust”.

Ese aumento de 22% es una señal de que cada vez se está volviendo más relevante para el rendimiento en los proyectos que se realizan en Python, “en lugar de las extensiones tradicionales de C” que suelen ser más lentas.

No solo eso, sino también por la estabilidad, pues los expertos comentan que este lenguaje de programación evita que haya los problemas más comunes de C, como la fuga de memoria, desbordamientos de buffer, errores de diversos tipos y lentitud en cuanto a compilación.

¿Por qué Linux está sustituyendo C por Rust?

Una gran parte de los desarrolladores llevan tiempo utilizándolo por su eficiencia, rapidez y flexibilidad con el uso de las bibliotecas correspondientes. Junto a Python, se ha convertido en una manera de crear código con mayor productividad.

Por supuesto, no se puede negar que C ha sido uno de los lenguajes más importantes de la historia. Gracias a él existen Linux, Windows y gran parte del software que usas todos los días. Es rápido, muy eficiente y te da un control enorme sobre el hardware. Precisamente ahí está también su principal problema.

Cuando un programa está escrito en C, el desarrollador tiene que gestionar manualmente la memoria del ordenador. Si comete un pequeño error, aunque sea muy difícil de detectar, puede aparecer una vulnerabilidad que un ciberdelincuente termine aprovechando años después.

Rust intenta evitar precisamente ese tipo de situaciones. El propio lenguaje viene con controles que detectan muchos de esos errores antes incluso de que el programa llegue a ejecutarse. Es decir, ayuda al desarrollador a no cometer fallos desde el principio.

Además, cuenta con el respaldo de grandes compañías tecnológicas como Google, Meta, Microsoft, ARM, AWS y Huawei, que forman parte de la Rust Foundation y promueven su uso en proyectos serios y de alto rendimiento. De forma simple y lógico, esto facilita mucho que Rust se use en proyectos importantes.

El proyecto está liderado por José Miguel Contreras, uno de los nombres más conocidos de la televisión española, y nace con una idea bastante diferente a la de las grandes cadenas actuales. La Séptima quiere centrarse en la actualidad, pero no pretende hacer un informativo al uso. La apuesta pasa por programas de debate, análisis y entretenimiento pegados a lo que está pasando en la calle.

Para conseguirlo, la cadena está formando poco a poco su equipo. El primer gran fichaje fue Javier Ruiz, que dejó RTVE después de su etapa en Mañaneros 360 para ponerse al frente de este nuevo proyecto.

Después llegó Rocío Delgado, periodista con una larga trayectoria en Telemadrid y TVG. Y ahora ya está confirmado también el fichaje de Alba Carrillo, que ya tendría reservado un programa para las tardes de los sábados y domingos y parece que competirá directamente con espacios como Fiesta en Telecinco y La Roca en laSexta.

Se sabe que Ruiz tendrá un doble papel. Por un lado, será una de las caras visibles de la cadena y, por otro, ocupará el puesto de director editorial. Rocío Delgado, por su parte, se sabe que tendrá un programa diario matutino, aunque todavía no se han dado todos los detalles sobre su formato.

Como ves, no todos tienen el mismo perfil y precisamente ahí parece estar la idea de este canal: combinar actualidad, análisis y entretenimiento sin intentar copiar lo que ya hacen RTVE, Atresmedia o Mediaset.

Aunque la fecha marcada para su estreno es el 5 de noviembre, antes, entre el 7 y el 12 de septiembre, el proyecto se presentará oficialmente ante los medios en el FesTVal de Vitoria. Será entonces cuando previsiblemente se conozca todo sobre los programas, los presentadores y la parrilla definitiva.

¿Cómo será La Séptima y qué quiere hacer diferente en la TDT?

El proyecto está impulsado por la sociedad SIETE (Servicios Integrados de Entretenimiento Televisivo) y tiene detrás a nombres muy potentes de la televisión, como José Miguel Contreras, uno de los responsables de la puesta en marcha de LaSexta.

La cadena busca hacerse un hueco entre los grandes canales que ya existen y competir especialmente con La Sexta y Cuatro, pero intentando diferenciarse de ellas con una programación centrada casi por completo en lo que está pasando en cada momento.

Eso no quiere decir que todo vaya a ser información en el sentido clásico de la palabra. La cadena también quiere hablar de deportes, entretenimiento, sociedad y hasta cotilleos cuando tengan interés informativo.

Eso explica también por qué la cadena está buscando una mezcla de periodistas con experiencia y perfiles más jóvenes. Buscan formar un equipo diferente al de las televisiones tradicionales, con profesionales que conozcan bien la televisión, pero también con caras nuevas.

La programación se sabe que estará dividida en cuatro grandes bloques del día. La mañana será de pura actualidad; la sobremesa estará dedicada al análisis; la tarde tendrá un enfoque más dinámico y el prime time buscará un espacio para el debate sobre lo ocurrido durante el día.

Por otro lado, La Séptima no tendrá grandes producciones de ficción, películas, realities ni programas de espectáculo. Contreras considera que ese tipo de contenidos tienen cada vez más espacio en plataformas como Netflix, Disney+ o Prime Video y que una nueva cadena en abierto debe buscar otro camino.

Las previsiones apuntan a que la cadena podría acercarse a los 40 millones de euros de ingresos a finales de 2029 y alcanzar la rentabilidad alrededor de 2030. Para conseguirlo bastaría, según el plan de negocio, con moverse entre un 1,5 % y un 2 % de cuota de pantalla, aunque Contreras cree que existe margen para aspirar a cifras mayores.

Nació en Aarhus, Dinamarca, en 1950, estudió Matemáticas e Informática en la universidad de su ciudad y completó un doctorado en Cambridge. En 1979 llegó a los Laboratorios Bell, uno de los grandes centros de investigación tecnológica del siglo XX.

Allí empezó a desarrollar una herramienta que mantuviese la velocidad y el control de C, pero facilitara la creación de programas grandes. El proyecto se llamó primero C con clases y terminó convirtiéndose en C++.

Nunca vio un ordenador hasta llegar a la universidad

Durante una entrevista publicada por El País en 2019, coincidiendo con su visita a España para recibir el doctorado honoris causa de la Universidad Carlos III de Madrid, Stroustrup desmontó la imagen del programador que empieza siendo un niño prodigio.

“Nunca vi un ordenador hasta que no tuve 18 o 19 años”, explicó. En los años sesenta, estas máquinas eran caras y poco accesibles. Se encontraban principalmente en universidades, organismos públicos y grandes empresas.

Su primer contacto llegó al comenzar la universidad, donde descubrió una disciplina que reunía matemáticas, lógica y resolución de problemas. Por ello, su experiencia demuestra que empezar más tarde no impide realizar una aportación profunda cuando existen curiosidad y formación.

En aquella misma entrevista también aseguró que “era un estudiante normalito. Necesité algo de suerte, pero es más probable decir que cuanto más trabajé, más suerte tuve”.

Stroustrup reconoce que influyeron la educación recibida, su paso por Cambridge y la oportunidad de trabajar en Bell Labs. Sin embargo, ninguna de esas circunstancias habría bastado sin años de estudio y trabajo.

Cuando empezó a diseñar C++, no pretendía crear un lenguaje de programación destinado a conquistar la industria. Necesitaba resolver problemas en un sistema distribuido y no encontraba una herramienta que combinara abstracciones avanzadas con un rendimiento cercano al hardware. En lugar de aceptar esa limitación, construyó la solución que necesitaba.

La suerte pudo abrir determinadas puertas, pero el esfuerzo convirtió aquellas oportunidades en resultados. Tuvo que diseñar el lenguaje, desarrollar su primera implementación, documentarlo y explicar cómo utilizarlo a una comunidad que crecía rápidamente.

C++ convirtió una necesidad concreta en una herramienta mundial

Cabe señalar que C++ permitió organizar software complejo mediante clases y otros mecanismos de abstracción sin renunciar a la eficiencia de C.

El alcance de su trabajo le ha valido reconocimientos como el Premio Grace Murray Hopper, la Medalla Faraday, el Computer Pioneer Award y el Premio Charles Stark Draper. También escribió obras fundamentales y participó durante décadas en la estandarización del lenguaje.

Bjarne Stroustrup es actualmente profesor de Informática en la Universidad de Columbia y continúa implicado en la evolución de C++. Parte de su trabajo se centra en mejorar la seguridad del lenguaje sin perder el rendimiento que lo hizo diferente.

Su historia es la de una persona que encontró su campo al llegar a la universidad, trabajó sobre problemas difíciles y supo aprovechar las oportunidades que aparecieron.

Escuchar cualquier consejo de quien lo creó es algo que definitivamente influye en las nuevas generaciones de desarrolladores. Bjarne Stroustrup ha generado especial interés entre los programadores debido a sus consejos sobre las mejores prácticas de programación.

Considerando que la IA está por todos lados para generar código, hay nuevas herramientas y proyectos en marcha, las declaraciones apuntan a que es necesario cambiar el enfoque de los próximos profesionales y los que actualmente prestan sus servicios.

C++ moderno no depende de las últimas funciones, sino de aprovechar el lenguaje como un conjunto coherente

Durante una conversación con DevClass en el marco de la Qt World Summit celebrada en Múnich, Stroustrup explicó que escribir C++ moderno no consiste simplemente en adoptar las características más recientes que llegarán con C++26.

Según el creador del lenguaje, la clave está en utilizar de forma conjunta herramientas y funcionalidades incorporadas a lo largo de décadas de evolución.

Como señaló: "El lenguaje no son solo las últimas características que se le pusieron". Para él, el enfoque correcto pasa por entender C++ como un sistema más coherente, eficiente, seguro y expresivo que en sus primeras etapas.

Uno de los puntos que destacó fue la importancia de escribir código más declarativo y menos propenso a errores. Puso como ejemplo los bucles modernos, donde el desarrollador puede recorrer directamente los elementos de un contenedor sin necesidad de gestionar variables de control manualmente.

En su opinión, este enfoque facilita la optimización por parte del compilador, reduce errores y mejora la legibilidad. También subrayó el valor de la programación genérica y de la deducción automática de tipos, mecanismos que ayudan a obtener el tipo correcto sin introducir conversiones innecesarias ni complejidad adicional.

Otro aspecto fundamental para Stroustrup es la gestión de recursos mediante RAII (Resource Acquisition Is Initialization). Esta técnica permite que los recursos queden asociados a objetos cuyo ciclo de vida está claramente definido por el alcance del programa.

Según explicó, cuando cada recurso tiene un propietario bien identificado y se aprovechan las abstracciones modernas del lenguaje, muchas fugas de memoria desaparecen de manera natural.

Además, recomendó evitar el uso de punteros sin procesar como administradores de recursos y apostar por estructuras modernas como vector, que incluyen información sobre tamaño y tipo, facilitando comprobaciones más seguras.

IA, nuevos lenguajes y compiladores: las preocupaciones de Stroustrup para el futuro

El creador de C++ también detalló qué prácticas considera obsoletas o peligrosas en el desarrollo actual. Entre ellas mencionó el abuso de conversiones de tipos mediante casts, así como la costumbre tradicional de reservar memoria dinámicamente para devolver datos desde una función.

En lugar de ello, defendió las capacidades modernas del lenguaje para mover objetos eficientemente sin coste significativo de rendimiento. Asimismo, destacó ventajas de los módulos introducidos mediante la instrucción import, los cuales buscan superar limitaciones históricas asociadas a #include.

Stroustrup abordó además una cuestión que preocupa cada vez más al sector: la influencia de la inteligencia artificial en la programación. Aunque reconoce que estas herramientas pueden resultar útiles, afirmó tener "serias preocupaciones" sobre su impacto.

También teme que algunos desarrolladores terminen perdiendo capacidad crítica para detectar errores y problemas de diseño al depender excesivamente de las recomendaciones automáticas generadas por asistentes virtuales como Claude Code o Codex.

Respecto a la aparición de nuevos lenguajes que aspiran a competir con C++, incluyendo proyectos inspirados en su filosofía como Carbon de Google, Stroustrup se mostró escéptico sobre la posibilidad de sustituir completamente a un lenguaje tan consolidado.

En su opinión, resulta relativamente sencillo diseñar una alternativa mejor enfocada a un área específica, pero mucho más complicado alcanzar la versatilidad que ha permitido a C++ mantenerse vigente en ámbitos muy diferentes durante décadas.

Por eso mismo es que los expertos recomiendan aprender este ecosistema, y es que hasta ya se está implementando con inteligencia artificial para la ayuda en cuanto al código de programación en diversos proyectos.

Detrás de ese éxito aparece una figura que transformó la manera en que millones de desarrolladores. Guido van Rossum no solo diseñó un lenguaje eficiente, también impulsó toda una carrera con decisiones cruciales y una manera de trabajar particular.

Gracias a su visión es que poco a poco el lenguaje fue evolucionando hasta ser uno de los más importantes hoy en día y por eso conocer una de sus recomendaciones más grandes también podría motivarte.

La idea que convirtió a Python en el lenguaje favorito de millones de desarrolladores

Hay que hablar primero de todo lo que conllevó el comienzo de la carrera de Guido van Rossum, justo cuando dio los primeros pasos en Python durante las vacaciones de Navidad de 1989.

En ese momento era uno de muchos proyectos y difícilmente podía imaginar el impacto que tendría su creación décadas después. En ese entonces trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) de Ámsterdam, buscaba un proyecto personal que lo mantuviera ocupado.

Poco a poco fue forjando este lenguaje de programación con su experiencia con el lenguaje ABC. ¿El objetivo? Dar con una alternativa que pudiera cumplir con muchos de los aspectos que la mayoría de los desarrolladores buscaban en el momento: facilidad de uso, transparencia, versatilidad y practicidad.

Aunque muchos ya usan el ecosistema como uno de los más demandados, pocos se preguntan de dónde viene su peculiar nombre "pitón" en inglés. En sí, fue un homenaje a Monty Python's Flying Circus (1969), el famoso grupo de comedia británico que admiraba.

Van Rossum defendía que el código no debía escribirse únicamente para que lo entendiera una máquina, sino ir más allá. Por ejemplo, que pudiera ser leído sin complicaciones, comprenderlo, aprender y hacer el respectivo mantenimiento con alta efectividad.

De ahí nace una de sus ideas más conocidas: “el código se lee con mucha más frecuencia de lo que se escribe”. Esto ha sido fundamental para la indentación para estructurar programas, ya que otros lenguajes solían depender de símbolos o bloques complejos.

Python apostó por una sintaxis limpia y cercana al lenguaje natural. Esa filosofía alcanzó su máxima expresión en El Zen de Python, una colección de principios escrita por Tim Peters que resume la cultura del lenguaje.

Frases como “Simple es mejor que complejo” y “Debe haber una, y preferiblemente solo una, manera obvia de hacerlo” ya son referencias importantes en toda una generación.

Guido van Rossum: del control absoluto del proyecto a su evolución global

En 1995 surgió de manera informal el papel de Guido van Rossum como Benevolent Dictator For Life (BDFL) o “Dictador Benevolente de por Vida”.

Con esto se reflejaba la confianza que la comunidad depositaba en él para resolver debates técnicos. Durante más de dos décadas, la estabilidad ayudó a consolidar el lenguaje a nivel mundial.

Al mismo tiempo, Van Rossum continuó trabajando en su software y llegó a formar parte de compañías como Google y Dropbox. En el transcurso, uno de los desafíos más relevantes fue la transición de Python 2 a Python 3, una migración compleja que afectó a millones de líneas de código.

El punto de inflexión llegó en 2018, durante la polémica discusión sobre la PEP 572, propuesta que introdujo el operador de asignación conocido popularmente como “operador morsa” (:=). Van Rossum anunció su renuncia al cargo de BDFL por esto y toda la complejidad d ela situación que conllevaba.

En 2020 se incorporó a Microsoft como Ingeniero Distinguido con un objetivo muy concreto: contribuir a que Python fuera más rápido y eficiente.

Hoy, cada vez que utilizas aplicaciones basadas en inteligencia artificial, análisis de datos o servicios web, sigues encontrando la huella de una filosofía que convirtió la simplicidad en una ventaja competitiva y la legibilidad en una herramienta de democratización tecnológica.

Eso sí, la palabra "apagón" puede llevar a pensar que ese día la televisión dejará de funcionar en muchas casas. No será así. El cambio será muy poco a poco y durante bastante tiempo convivirán las emisiones de ahora en HD con las nuevas señales UHD. Si tu televisor es compatible, podrás acceder a ellas. Si no lo es, seguirás viendo los canales como hasta ahora.

La gran duda está en saber qué hay que hacer el 5 de noviembre. En muchos casos será tan simple como volver a buscar los canales desde el menú del televisor. En otros, ni siquiera tendrás que hacer nada ese día si la televisión ya encuentra y guarda las nuevas señales automáticamente.

Eso sí, durante esta primera fase van a convivir emisiones HD y UHD. Por eso, si tienes una televisión antigua, no significa que ese día vayas a quedarte sin TDT.

¿Qué cambia en la TDT el 5 de noviembre de 2026 y qué tienes que hacer?

Lo primero es quitarse esta idea de la cabeza: el 5 de noviembre no se apaga la TDT. El cambio será progresivo. En esta primera fase, el múltiple RGE2 pasará a utilizar DVB-T2 y tendrá capacidad para las nuevas emisiones UHD. RTVE utilizará la mitad de ese espacio, mientras que Atresmedia y Mediaset tendrán una cuarta parte cada una.

Esto permitirá que algunos canales puedan emitir en UHD 4K, pero manteniendo al mismo tiempo sus versiones en HD. Es decir, no vas a perder un canal porque empiece a emitir en 4K. La idea es que ambas señales convivan durante esta primera etapa para que todo el mundo tenga tiempo de adaptarse.

El problema puede aparecer con las frecuencias. Algunos canales como Clan, DKISS, Atreseries, BeMad o Boing pueden cambiar de ubicación dependiendo de cómo se haga la reorganización. Si después del cambio no aparecen donde estaban antes, no significa que hayan desaparecido. En ese caso tendrás que hacer una resintonización de la TDT para que el televisor vuelva a encontrarlos.

¿Y qué pasa con el televisor? Aquí hay una diferencia importante. Que tengas una Smart TV no quiere decir automáticamente que sea compatible con DVB-T2. Una televisión puede tener Netflix, YouTube y todas las aplicaciones del mundo y, aun así, no contar con el sintonizador necesario para recibir las nuevas emisiones UHD.

¿Cómo saber si tu televisor es compatible con DVB-T2 y 4K?

Hay una forma muy sencilla de comprobarlo sin ponerse a buscar el modelo por Internet. Busca La 1 UHD en tu televisión. Si puedes verla correctamente, tu televisor ya tiene el sintonizador DVB-T2 y es capaz de reproducir el formato HEVC, también conocido como H.265.

Como regla general, el Ministerio señala que los televisores comercializados desde 2017 son compatibles con las emisiones UHD, aunque siempre es mejor comprobar las especificaciones concretas del modelo. Además, los televisores que se venden ahora en España tienen que incorporar compatibilidad con DVB-T2 y, en determinados casos, con UHD.

Si tu televisor no es compatible, tampoco hace falta salir corriendo a comprar otro. Puedes seguir viendo las emisiones que continúen en HD durante esta primera fase. Y cuando llegue el momento de dar el salto definitivo, existe otra opción mucho más barata: comprar un sintonizador externo DVB-T2. Es una pequeña caja que se conecta por HDMI al televisor y hace el trabajo del sintonizador nuevo.

¿Cuándo llegará el apagón definitivo de la TDT en HD?

Todavía no hay una fecha definitiva para que toda la TDT pase a DVB-T2 y UHD. El Gobierno ha establecido unas condiciones que deben cumplirse antes de poner en marcha esa segunda fase: al menos el 95% de los televisores de los hogares deberán ser compatibles con DVB-T2 y el 90% tendrá que poder recibir emisiones UHD.

Por tanto, el 5 de noviembre es más bien el comienzo del cambio, no el final de la TDT actual. La televisión seguirá funcionando, pero empezará una transición que irá dejando atrás poco a poco la tecnología HD.

Y en medio de todo esto aparecerá La Séptima. La cadena busca hacerse un hueco entre los grandes canales que ya existen y competir especialmente con La Sexta y Cuatro, pero intentando diferenciarse de ellas con una programación centrada casi por completo en lo que está pasando en cada momento.

Eso no quiere decir que todo vaya a ser información en el sentido clásico de la palabra. La cadena también quiere hablar de deportes, entretenimiento, sociedad y hasta cotilleos cuando tengan interés informativo.

La programación se sabe que estará dividida en cuatro grandes bloques del día. La mañana será de pura actualidad; la sobremesa estará dedicada al análisis; la tarde tendrá un enfoque más dinámico y el prime time buscará un espacio para el debate sobre lo ocurrido durante el día.

El creador de C++ ha decidido asumir un nuevo reto profesional relacionado, precisamente, con la tecnología que marcó su trayectoria, ya que se ha unido a Susquehanna International Group (SIG) como Technical Fellow a tiempo parcial.

La empresa desarrolla sistemas para los mercados financieros y su actividad incluye el trading de alta frecuencia, un entorno en el que el rendimiento del software y la capacidad de responder con muy poca latencia tienen una importancia especial.

Su misión de Bjarne no consiste en crear un nuevo lenguaje, sino que el objetivo es explorar nuevas maneras de aplicar C++ a sistemas cada vez más complejos, aportando su experiencia en diseño de lenguajes, programación y desarrollo de software.

C++ llega al trading de alta frecuencia

Para entender el interés de SIG hay que mirar el tipo de sistemas con los que trabaja. En el trading, las aplicaciones deben procesar información y reaccionar rápidamente, por lo que el uso eficiente del hardware y el control del rendimiento pueden ser factores decisivos.

C++ lleva décadas utilizándose precisamente en ámbitos donde estas cuestiones son importantes. El lenguaje ofrece un elevado control sobre los recursos del ordenador y permite desarrollar aplicaciones en las que el rendimiento es una prioridad, y su nuevo puesto encaja con esa experiencia.

Más que limitarse a programar una aplicación concreta, Stroustrup podrá estudiar cómo aprovechar las capacidades actuales del lenguaje cuando los proyectos aumentan de tamaño y se vuelven más difíciles de diseñar y mantener.

El hecho de que sea un trabajo a tiempo parcial también es relevante, ya que no supone abandonar su actividad académica ni su relación con C++, sino que Stroustrup continuará vinculado al ámbito universitario y al desarrollo del lenguaje.

Bjarne Stroustrup lleva décadas detrás de C++

Stroustrup nació en Aarhus, Dinamarca, en 1950. Estudió Matemáticas y Ciencias de la Computación en la Universidad de Aarhus y posteriormente obtuvo un doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Cambridge en 1979.

Su historia con C++ comenzó en Bell Labs a finales de los años setenta, donde el proyecto partió de una extensión de C conocida inicialmente como C with Classes y terminó convirtiéndose en C++, cuyo primer lanzamiento general llegó en 1985.

Después dirigió el departamento de investigación sobre programación a gran escala de Bell Labs y, en 2002, se incorporó a Texas A&M University, donde permaneció hasta 2014.

Ese mismo año comenzó una etapa profesional en Morgan Stanley, donde trabajó en su división tecnológica y llegó a convertirse en Technical Fellow. Se retiró de esa entidad en 2022.

También ha desarrollado una extensa producción académica y divulgativa, con libros como El lenguaje de programación C++, A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice using C++. A lo largo de su carrera ha recibido importantes reconocimientos por sus contribuciones a la informática.

Más de cuatro décadas después de comenzar a diseñar C++, su nuevo trabajo vuelve a ponerle frente a uno de los retos que han acompañado toda su trayectoria: cómo construir software eficiente y manejable cuando los sistemas son cada vez más grandes y complejos.

Como uno de los más utilizados del mundo, es normal que esté recibiendo constantes actualizaciones, pero una de las más importantes recientemente es la nueva versión 3.15, que incorpora mejoras de rendimiento, nuevas herramientas y cambios pensados para facilitar el proceso.

Si eres programador o estás estudiando para serlo, estas novedades son un salto crucial para todo el ecosistema, especialmente porque hay cambios que merece la pena conocer antes de actualizar todo lo que tengas pendiente.

Python 3.15 mejora el rendimiento y añade funciones históricamente demandadas

El éxito de Python es algo increíble y es que es uno de los pocos lenguajes de hace décadas que se han mantenido intactos en la industria y sigue en constante expansión.

Esta vez, la versión 3.15 llega con nuevos cambios interesantes en comparación con la anterior versión, sobre todo porque ahora existen importaciones "lazy imports" (perezosas) que ha sido una de las características más solicitadas por la comunidad.

Con esta funcionalidad, los módulos no se cargan de inmediato al ejecutar un programa porque solo se hace cuando realmente se utilizan, lo cual se traduce en tiempos de arranque en apps más cortos.

Además, los desarrolladores pueden aplicar este comportamiento incluso a código existente sin necesidad de realizar grandes modificaciones, manteniendo la compatibilidad con la sintaxis tradicional de importación.

Por otro lado, está el nuevo tipo de dato "frozendict", una versión inmutable del clásico diccionario de Python, que, tras crearlo, no se puede cambiar de ninguna manera. A esto se suma el "hashable", que sirve para manipular objetos inmutables.

Junto a él aparece "sentinel()" para la creación de objetos que reemplazan patrones basados en "object()", con el fin de simplificar el desarrollo de las APIs.

Con respecto a la optimización, el nuevo sistema de perfilado estadístico llamado Tachyon ha sido beneficiado con el módulo "profiling.sampling" y una serie de optimizaciones que sirven para recopilar información útil sobre el rendimiento sin tantas complicaciones, siendo mejor que el cProfile.

Paralelamente, el compilador JIT (Just-In-Time) integrado en CPython continúa evolucionando. Según pruebas compartidas por los responsables del proyecto, extraídas de Infoworld, la nueva versión logra mejoras medias de rendimiento de entre el 8% y el 13% dependiendo de la plataforma y la carga de trabajo.

Todo esto incluye las optimizaciones en la infraestructura de trazado, registros y generación de código máquina. Considerando todo esto, son puntos clave a considerar para proyectos de gran magnitud y prepararse para las exigencias tecnológicas próximas.

Más claridad para programar, nuevas herramientas y cambios internos importantes

Python lleva varias versiones refinando los mensajes de error y en Python 3.15 los avisos son todavía más precisos. Por ejemplo, todo se analiza con mayor profundidad y se ofrecen recomendaciones más adecuadas para las distintas situaciones.

De hecho, se detectan métodos habituales en otros lenguajes y sus respectivas alternativas. Por ejemplo, si utilizas accidentalmente "list.push()", el intérprete puede recomendar "append()", evitando pérdidas de tiempo durante la depuración.

Al mismo tiempo están las mejoras en TypedDict y la incorporación de TypeForm, habiendo parámetros closed y extra_items en el primero y expresiones de valores reales optimizadas en el segundo.

Python 3.15 introduce importantes optimizaciones sintácticas y de lenguaje, destacando el desempaquetado en comprensiones mediante los operadores * y **, lo que facilita aplanar listas y combinar diccionarios directamente.

A esto se suman mejoras clave como el nuevo módulo math.integer, la activación de frame pointers por defecto y el establecimiento de UTF-8 como codificación global predeterminada.

Asimismo, amplía el soporte para desarrolladores al habilitar el uso de la Stable ABI en compilaciones free-threaded (sin GIL). En conjunto, esta actualización refuerza la evolución del lenguaje combinando herramientas avanzadas, mayor legibilidad y una experiencia de desarrollo más intuitiva.

¿Qué pasará con Python 3.16? Todavía es muy temprano como para saberlo, pero cada una de las novedades reveladas es suficiente como para determinar que el lenguaje de programación sigue por un buen camino.

El problema no es que Linux no pueda ejecutar estos juegos. De hecho, muchos de los que había ya están resueltos.

El muro está en las tecnologías que Microsoft utiliza en sus juegos de Xbox para PC, especialmente el Xbox Game Development Kit (GDK), los servicios de identificación de Xbox y el sistema de paquetes cifrados que utiliza la aplicación de Xbox.

Ahora, los desarrolladores de Heroic Games Launcher quieren poner fin a todo esto. Su nuevo proyecto, llamado Xodus, está intentando crear las piezas necesarias para que estos juegos puedan ejecutarse en Linux sin depender de las herramientas oficiales de Microsoft.

¿Por qué los juegos de Xbox para PC no funcionan bien en Linux?

Para que te hagas una idea, cuando instalas un juego de Windows en Linux, normalmente no estás haciendo que el sistema se convierta en Windows.

Herramientas como Wine y Proton crean una capa que permite al juego comunicarse con Linux como si estuviera utilizando Windows. Además, proyectos como DXVK y VKD3D ayudan a traducir aspectos gráficos de Microsoft como DirectX para que funcionen con Vulkan.

Con muchos juegos, esto es suficiente. El problema aparece con los más modernos de Xbox para PC. Estos utilizan el GDK de Microsoft y necesitan comunicarse con distintos servicios de Xbox para comprobar que tienes derecho a utilizar el juego. Si esas piezas no están disponibles, el juego puede cerrarse.

A esto se suma otro problema: muchos de estos juegos llegan mediante paquetes MSIXVC, que están cifrados. Por tanto, no basta con instalar el juego y lanzar su ejecutable.

Ahí es donde entra Xodus. El proyecto está trabajando en una implementación abierta de todo lo que necesitan estos juegos para funcionar. Entre ellas está xgameruntime.dll, además de una biblioteca llamada xal-rs, escrita en Rust, que se ocupa de la autenticación con los servicios de Xbox. El proyecto también utiliza versiones modificadas de Wine y Proton.

Xodus ya ha superado algunas de las partes más complicadas para que todo funcione en Linux

Los desarrolladores han confirmado que Xodus ya puede iniciar sesión en los servicios de Xbox, descargar paquetes de juegos y obtener las licencias necesarias.

El siguiente paso es conseguir que el Xbox Gaming Runtime funcione perfectamente a través de Wine. Después llegará la parte que realmente interesa a los jugadores: conseguir que los juegos puedan arrancar y jugarse de forma local en Linux.

Eso significa que todavía no se puede decir que PC Game Pass ya funciona en Linux gracias a Xodus. El proyecto está en desarrollo y todavía tiene trabajo por delante.

¿Qué juegos de Xbox podrían funcionar?

Hay una diferencia que tienes que conocer entre los juegos antiguos de Xbox para PC y los más nuevos. Xodus está centrado sobre todo en los actuales que utilizan GDK y los paquetes MSIXVC. No pretende solucionar desde un principio todos los juegos de Xbox para PC de los últimos años.

Por ejemplo, algunos títulos antiguos basados en UWP utilizan un sistema diferente. En esos casos, el problema puede estar en otras partes de la plataforma de Microsoft. Por eso no todos los juegos que aparecen dentro de Xbox para PC tendrán el mismo camino para llegar a Linux.

Por supuesto, Xodus no es el único proyecto que está siguiendo esta vía. BedrockonLinux 2.0, por ejemplo, está siguiendo también estos pasos para llevar Minecraft Bedrock a Linux y conseguir que el juego pueda comunicarse con Xbox Live.

El resultado de la automatización de los procesos empresariales y el constante uso de opciones como Codex o Claude Code han hecho que millones se pregunten si la inteligencia artificial va a llegar a reemplazar por completo a los profesionales.

En este debate ha entrado el experto Chris Skinner, quien dice que la posible realidad es que en unos años, el "programador tradicional" ya no será del todo útil cuando se tendrán los asistentes virtuales entrenados.

La IA ya escribe una parte importante del código en las grandes tecnológicas

Microsoft, Google y GitHub aceleran la adopción de sistemas de IA para programar, revisar y optimizar código, y esto es justo lo que está haciendo que tanto las empresas como los profesionales involucrados en ellas se preparen para los próximos eventos tecnológicos relacionados con inteligencia artificial.

Chris Skinner abordó el tema en su artículo “Who needs coders when we have AI?”, publicado en su blog The Finanser, donde analiza cómo la IA está avanzando dentro de los gigantes del sector a un punto que definitivamente es increíble.

La discusión nace después de que Satya Nadella, CEO de Microsoft, revelara durante una conversación con Mark Zuckerberg en LlamaCon que entre el 20% y el 30% del código presente en algunos repositorios de la compañía ya es generado por software impulsado por IA.

Destacó que los resultados obtenidos con Python son “fantásticos”, aunque reconoció que el código producido en C++ todavía tiene margen de mejora.

Según recordó Skinner, Sundar Pichai también indicó durante una conferencia de resultados financieros que aproximadamente el 30% del código utilizado por Google ya cuenta con participación de herramientas de inteligencia artificial.

A esto se suma la previsión del director de tecnología de Microsoft, Kevin Scott, quien espera que para 2030 hasta el 95% del código de la compañía sea generado por IA.

Estas estadísticas determinan que la repercusión es más grande de lo que se pensaba porque, aunque se ha concluido que no es algo que va a sustituir por completo a los desarrolladores, a corto plazo, el cambio para la industria entera es más drástico.

Desarrollar software no consiste únicamente en escribir líneas de código, sino en tener un criterio y analizar que todo funcione adecuadamente o mantenga la estructura solicitada, algo que es lo que ayudará a muchos a mantener sus empleos.

En otras palabras, la IA puede acelerar muchas tareas, pero todavía depende de supervisión experta para ofrecer resultados confiables, especialmente cuando se trata de proyectos de gran magnitud.

El futuro no elimina a los programadores, pero sí cambia su papel

Los asistentes virtuales sirven para trabajar con tareas repetitivas y aplicar diversas automatizaciones. Esto engloba generación de código básico, corrección de errores y actividades de depuración.

Con esto es posible ahorrar muchísimo tiempo y ampliar las capacidades como equipo, pero también supone que cada vez se necesitan menos conocimientos básicos en los empleados.

Varios expertos afirman que una de las formas de sobrevivir a este impacto tecnológico es especializarse en áreas determinadas para ser profesionales avanzados y mantener un puesto sin riesgo.

Considerando que estas herramientas permiten que personas con poca experiencia técnica creen aplicaciones y soluciones al instante, es lo más lógico.

De hecho, el experto destaca que, de igual manera, la inteligencia artificial va a seguir requiriendo supervisión humana constante, evaluación de riesgos y juicio profesional.

De hecho, es fundamental comprobar el estado para detectar errores, vulnerabilidades o posibles sesgos que puedan afectar operaciones críticas. Por eso, el especialista señala que los bancos y las empresas ya no solo necesitarán programadores brillantes.

También requerirán profesionales capaces de entrenar, supervisar y mantener sistemas de IA. De hecho, llega a una conclusión llamativa al comparar el presente con un artículo que escribió diez años atrás: antes defendía que los bancos necesitaban “programadores estrella” para sobrevivir, pero ahora sostiene que necesitan “entrenadores de código estrella”. Así que es un cambio de estratégico.

Durante la década de los 70, los matemáticos e informáticos se encontraron con un gran problema: a la par que los datos que procesaban las máquinas seguían aumentando, la búsqueda de estos requería saber cómo estas los guardaban.

En esa misma década, Edgar F. Codd, un matemático británico que trabajaba para IBM, publicó un artículo en el que desarrollaba el concepto de modelo relacional; es decir, con tablas interconectadas –formadas por filas y columnas– que eliminan esta barrera física.

Sus ideas dieron lugar en 1974 a SEQUEL –Structured English Query Language–, de la mano de Donald D. Chamberlain y Raymon F. Boyce, también investigadores en IBM, quienes crearon este para que se pareciera lo máximo posible al inglés, y que cualquier usuario pudiera usarlo.

Curiosamente, por un problema de derechos por otra marca registrada, tuvieron que cambiar al nombre de SQL, como se conoce a día de hoy, tanto por su pronunciación angloparlante como en su versión castellanizada.

Su explosión fue tal que se convirtió en un estándar, con lo cual aunque cambies de sistema, su base seguirá siendo la misma. Y, en la actualidad, continúa siendo esencial para programadores, analistas e investigadores.

La importancia de SQL: 50 años después sigue siendo imprescindible

A diferencia de lo que ocurre con lenguajes como Python o JavaScript, SQL no es un lenguaje de programación de propósito general, sino declarativo; es decir, que no le pides a la máquina una forma concreta de realizar el trabajo, sino que le pides los datos que quieres obtener.

Imagina esto como si tuvieras una tabla de Excel o cualquier hoja de cálculo. Con esto en mente, SQL se comporta de forma muy sencilla para sus diferentes acciones básicas: crear e insertar datos, leerlos, actualizarlos y borrarlos.

Esto es vital para servicios tan rutinarios como acceder a Netflix, ya que muchas plataformas, como esta de streaming, buscan tu usuario en la base de datos al intentar iniciar sesión, con el objetivo de verificar tu contraseña y mostrar tu catálogo personalizado.

Incluso en sectores estratégicos, como finanzas y banca, los registros de SQL son indispensables, ya que es uno de los lenguajes más consistentes y seguros, a pesar de que las inyecciones SQL son bien conocidas por los analistas de ciberseguridad.

Hasta en ese videojuego que guarda un montón de inventario, estadísticas y horas de juego, SQL se convierte en uno de los principales aliados para que todo funciones de forma estable y sin errores.

Si estudias programación o eres un aficionado de este tipo de herramientas, hay varias formas de aprender este lenguaje sin que resulte complicado y, en muchos casos, con un punto de diversión.

Juegos, cursos gratuitos y foros para aprenderlo todo sobre SQL

Comenzar el aprendizaje de SQL es como cualquier otro lenguaje, ya que tendrás que aprender los conceptos esenciales, como pedir datos con SELECT, especificar la tabla con FROM, filtra información con WHERE, así como practicar con operadores matemáticos.

Domina estos términos básicos y verás cómo todo lo siguiente es mucho más sencillo, ya que la comunidad comparte numerosas soluciones a problemas que, seguramente, otros ya han enfrentado. Aquí puedes entrar en comunidades como r/SQL o r/learnsql en Reddit, que son algunas de las más activas.

También en Stack Overflow encontrarás recomendaciones y consejos ante errores muy frecuentes de otros programadores que ya han tenido que lidiar con estos.

Para avanzar hacia búsquedas o filtros más complejos, lo mejor es elegir alguna plataforma que funcione como un videojuego, ya que evitarás tener que ponerte desde el principio con herramientas profesionales, pero dominarás el manejo de SQL.

En este ámbito, SQL Murder Mystery es una de las mejores alternativas que puedes utilizar, ya que tendrás que resolver crímenes cruzando las bases de datos que tiene la policía en sus manos. Es el acercamiento más divertido que puedes tener hacia este lenguaje.

Otra opción es SQLBolt, que cuenta con un tutorial interactivo que divide la teoría a la izquierda –de forma muy resumida para que no se haga muy denso– y los ejercicios en el lado derecho.

Si ya has dominado los anteriores, un escalón por encima en dificultad se encuentra la introducción a SQL de Kaggle, con la que tendrás ejemplos de código real sobre bases de datos masivas en la nube, aproximándose ya a lo que te encontrarías en la vida real.

En la cúspide de los juegos, se encuentra LeetCode, una página que ya te ofrecerá lo mejor para poder superar entrevistas con nivel técnico en el manejo de SQL.

A partir de este punto, cuando sientas que ya has dominado todos estos videojuegos, lo mejor es pasar al mundo de lo real. Y lo mejor de todo: no vas a tener que pagar por licencias ni realizar configuraciones extrañas.

Una de las mejores aplicaciones es DBeaver, que se utiliza para gestionar bases de datos y lo utilizan miles de personas en su rutina.

Pero también puedes optar por un motor de bases de datos ultra ligero, como SQLite, con el que no vas a necesitar instalar nada muy complejo y tampoco requiere de servidores, ya que eso implicaría otro tipo de conocimiento.

Para practicar con cada una de ellas, o la que más te haya gustado, lo mejor es conseguir bases de datos desde Kaggle o Our World in Data, donde encontrarás archivos CSV de todo tipo.

Por ejemplo, puedes acceder a estadísticas de Spotify, datos agregados del cambio climático a lo largo de los años, el precio de las entradas de cine, o cualquier otra temática que se te puede ocurrir.

Simplemente importa este CSV en DBeaver o la que hayas elegido y pon en práctica todos los conocimientos adquiridos de SQL. Notarás que, desde aquel primer juego y conceptos básicos, has alcanzado un nivel profesional para hacer frente a cualquier entrevista.

Algunas de las herramientas más importantes del sistema operativo están empezando a reescribirse en Rust, un lenguaje de programación más moderno que quiere poner fin a muchos de los problemas de seguridad que arrastra el lenguaje C, utilizado desde hace décadas.

La gran diferencia si lo comparamos con otros lenguajes tan top como C o C++ es que Rust tiene mecanismos internos que evitan errores de memoria antes de que se ejecute el programa. En otros lenguajes, estos fallos pueden dar pie a bloqueos, pérdida de datos o incluso vulnerabilidades de seguridad.

El secreto está en su sistema de propiedad y préstamos. Cada dato en Rust tiene un 'dueño' y solo puede ser usado o modificado de manera controlada.

Por así decirlo, cada archivo en tu ordenador tiene una especie de guardián que supervisa que nadie lo toque mientras tú lo estás usando: eso es básicamente lo que Rust hace con la memoria. Gracias a esto, los errores que en otros lenguajes son inevitables se eliminan antes de que aparezcan.

El cambio ya ha comenzado en Ubuntu. La distribución ha convertido sudo-rs en la implementación por defecto del conocido comando sudo y también está incorporando uutils, un proyecto que sustituye poco a poco varias herramientas de GNU Coreutils, como cp, mv, ls, cat, mkdir o rm, por versiones desarrolladas en Rust.

Lo curioso es que probablemente no notes absolutamente nada. Seguirás escribiendo los mismos comandos de siempre y el sistema seguirá funcionando igual. Esa es precisamente la idea. Se busca mejorar la seguridad sin obligar a los usuarios a aprender otra forma de utilizar Linux.

¿Por qué Linux está sustituyendo C por Rust?

Una gran parte de los desarrolladores llevan tiempo utilizándolo por su eficiencia, rapidez y flexibilidad con el uso de las bibliotecas correspondientes. Junto a Python, se ha convertido en una manera de crear código con mayor productividad.

C solía ser uno de los preferidos para este tipo de trabajos exigentes que conllevan complementos, pero según el informe State of Python 2025 de JetBrains, el uso de Rust en extensiones binarias pasó del 27% al 33% en tan solo un año.

Esto quiere decir que ha superado a su contrincante más cercano, ya que esas cifras quieren decir que “entre un cuarto y un tercio de todo el código nativo que se sube a PyPI para nuevos proyectos usa Rust”.

Por supuesto, no se puede negar que C ha sido uno de los lenguajes más importantes de la historia. Gracias a él existen Linux, Windows y gran parte del software que usas todos los días. Es rápido, muy eficiente y te da un control enorme sobre el hardware. Precisamente ahí está también su principal problema.

Cuando un programa está escrito en C, el desarrollador tiene que gestionar manualmente la memoria del ordenador. Si comete un pequeño error, aunque sea muy difícil de detectar, puede aparecer una vulnerabilidad que un ciberdelincuente termine aprovechando años después.

Rust intenta evitar precisamente ese tipo de situaciones. El propio lenguaje viene con controles que detectan muchos de esos errores antes incluso de que el programa llegue a ejecutarse. Es decir, ayuda al desarrollador a no cometer fallos desde el principio.

Ni qué decir que esto no significa que Rust sea el santo grial de la programación. Un programa puede seguir teniendo errores o problemas de funcionamiento. Lo que sí consigue es reducir bastante las vulnerabilidades.

Por último, Rust no es todavía el lenguaje más famoso y amado en el sector, pero está ganando fuerza muy poco a poco entre programadores y empresas de tecnología de talla mundial.

Además, cuenta con el respaldo de grandes compañías tecnológicas como Google, Meta, Microsoft, ARM, AWS y Huawei, que forman parte de la Rust Foundation y promueven su uso en proyectos serios y de alto rendimiento. De forma simple y lógico, esto facilita mucho que Rust se use en proyectos importantes.

Pero Bjarne Stroustrup, creador del lenguaje de programación C++, no lo ve así. En una entrevista con Hackernoon defendió que las matemáticas siguen siendo una de las mejores formas de aprender a pensar.

Según explica, su valor no está en memorizar fórmulas para usarlas toda la vida, sino en desarrollar una habilidad que sigue siendo esencial en cualquier profesión, ya que ayuda a aprender a razonar, analizar problemas y encontrar soluciones.

Las matemáticas ayudan a desarrollar una forma de pensar que va mucho más allá de los números

Stroustrup sostiene que el tiempo dedicado a las matemáticas “nunca, o casi nunca, es tiempo perdido” porque obligan a analizar una situación, buscar patrones y construir soluciones paso a paso. Ese proceso mental, explica, resulta mucho más valioso que el simple hecho de aprender una operación concreta.

“El tiempo dedicado a las matemáticas nunca, o casi nunca, es tiempo perdido. Las matemáticas son una de las mejores maneras de entrenar nuestro cerebro, especialmente cuando se combinan con la informática, de modo que nuestros errores se hacen evidentes enseguida. Las matemáticas nos enseñan a ser precisos y a no creer en ideas simplificadas o simplemente falsas”.

Durante la conversación también defendió que las matemáticas representan una de las mejores maneras de entrenar el cerebro. A su juicio, esa capacidad de razonamiento acompaña a las personas durante toda su vida y puede aplicarse mucho más allá de las aulas o de una carrera relacionada con la informática.

Aprender a razonar seguirá siendo más útil que aprender una herramienta concreta

A lo largo de la entrevista, Bjarne Stroustrup insistió en que el conocimiento evoluciona constantemente, ya que aparecen nuevos lenguajes de programación, cambian las tecnologías y la inteligencia artificial introduce formas diferentes de trabajar casi cada año.

Sin embargo, considera que existe una habilidad mucho más duradera. Saber analizar un problema, dividirlo en partes más pequeñas y encontrar una solución lógica continúa siendo fundamental, independientemente de la tecnología que se utilice.

Por eso cree que aprender únicamente una herramienta concreta nunca debería ser el objetivo principal. Lo realmente importante es adquirir una forma de pensar que permita adaptarse a cualquier cambio tecnológico.

Otra de las ideas más interesantes que dejó durante la entrevista es que programar no consiste únicamente en escribir instrucciones para que las ejecute un ordenador.

Antes de empezar a desarrollar un programa, hay que comprender el problema, estudiar distintas alternativas y decidir cuál es la mejor solución. Solo después llega el momento de convertir ese razonamiento en código.

En ese proceso, las matemáticas desempeñan un papel importante porque acostumbran al cerebro a trabajar con lógica, analizar situaciones complejas y resolverlas de manera ordenada.

Quién es Bjarne Stroustrup, el ingeniero que creó C++

Bjarne Stroustrup es un informático e ingeniero danés conocido por crear C++, uno de los lenguajes de programación más influyentes de las últimas décadas. Lo desarrolló a comienzos de los años ochenta como una evolución del lenguaje C, con el objetivo de ofrecer más herramientas para crear programas sin perder rendimiento.

Con el paso del tiempo, C++ se ha convertido en una tecnología ampliamente utilizada para desarrollar sistemas operativos, motores de videojuegos, aplicaciones de alto rendimiento y numerosos proyectos de ingeniería.

Por ello, su reflexión sobre las matemáticas va más allá de una asignatura del colegio, sino que es una defensa del pensamiento lógico como una habilidad que continúa siendo esencial, incluso en una época en la que la inteligencia artificial parece capaz de hacerlo casi todo.

Con esto es posible que haya un consumo innecesario de ancho de banda, rastreo de actividad y ralentización de conexiones. Por esa razón, cada vez más usuarios buscan alternativas de bloqueadores a nivel de red.

De aquí ha surgido un nuevo proyecto desarrollado por el ingeniero egipcio conocido como ZedAxis, que plantea una perspectiva distinta. Todo se ha logrado con una diminuta placa de bajo coste para bloquear cientos de miles de dominios publicitarios.

¿Quieres saber cómo es posible conseguir este resultado? Solo se tuvieron que invertir 5 euros para restringir la publicidad excesiva de internet, sin necesidad de instalar extensiones o aplicaciones en cada equipo.

Un ESP32-C3 de apenas 5 euros que funciona como bloqueador DNS

Imagínate poder hacer un bloqueo de anuncios efectivo con un dispositivo que parece un pendrive y que puedes conectar directamente al router WiFi para que comience a funcionar.

Todo eso con un presupuesto de solo 5 euros. Para ello, tal y como se puede ver en el vídeo, el proyecto de ZedAxis se ha basado en una placa ESP32-C3 SuperMini, un microcontrolador muy económico que incorpora conectividad WiFi, Bluetooth 5.0 y alimentación mediante USB-C.

Básicamente, es todo lo que se requiere para hacer que haya un buen funcionamiento para lograr estos objetivos. A diferencia de soluciones más conocidas basadas en Raspberry Pi, esta alternativa es económica, incluso más que opciones de pago como apps y extensiones para Chrome u otros navegadores.

Según la documentación del desarrollador, el dispositivo actúa como un "DNS sinkhole", es decir, intercepta las consultas DNS y bloquea aquellas que coinciden con dominios relacionados con publicidad o seguimiento digital.

La instalación también resulta relativamente sencilla. El creador mostró el funcionamiento en un vídeo publicado en YouTube, donde conecta la placa a un puerto USB de un router y gestiona la configuración desde un panel web.

El sistema incluye descubrimiento mediante mDNS, actualizaciones OTA (Over The Air) y acceso remoto a la administración del dispositivo. De este modo, se mantiene actualizado sin tener que conectar la placa de nuevo.

El código fuente se encuentra disponible en GitHub bajo licencia MIT, lo que facilita que cualquier usuario pueda estudiar su funcionamiento, adaptarlo o incluso construir su propia versión.

La técnica que permite almacenar 537.000 dominios en solo 4 MB

La parte más llamativa del proyecto es la estrategia empleada para gestionar la lista negra porque es capaz de almacenar más de 500.000 dominios dentro de una memoria flash de apenas 4 MB.

Esto es realmente impresionante porque guardar los nombres completos de los dominios consumiría demasiados recursos. La manera en la que el programador pudo resolver el problema es por medio de una técnica basada en hashes FNV-1a de 40 bits.

Debido a esto, se consigue que todos los identificadores sean más compactos y, al hacer esta transformación, se almacenan directamente en la memoria flash.

Cuando llega una consulta DNS, el sistema calcula el mismo hash y realiza una búsqueda binaria para comprobar si el dominio está incluido en la lista negra.

Gracias a este enfoque, alrededor de 141.000 dominios pueden ocupar solamente unos 0,7 MB de almacenamiento flash, utilizando cerca de 50 KB de RAM para las comprobaciones, siendo innecesario disponer de PSRAM adicional.

Aunque el proyecto menciona la posibilidad de manejar hasta 537.000 dominios, en configuraciones reales suele limitarse a unas 250.000 entradas para reservar espacio destinado a actualizaciones OTA y otras funciones futuras.

Más allá del ahorro económico, el trabajo de ZedAxis llama la atención por la increíble optimización de software que se ha logrado en el proceso.

El anuncio lo ha hecho Dave Plummer, uno de los desarrolladores históricos de Microsoft. Fue uno de los que desarrolló el Administrador de tareas original en la época de Windows XP y ahora está trabajando en una versión para macOS escrita desde cero.

Por supuesto, y teniendo en cuenta que este nunca da puntada sin hilo, también ha lanzado una gran crítica al Monitor de Actividad de Apple, la herramienta que viene instalada en todos los Mac y que imita, en cierta forma, a Windows. Según Plummer, esa aplicación es bastante mediocre y se queda a medio gas a la hora de ofrecer lo que muchos usuarios necesitan.

Lo más curioso es que Microsoft ha dado permiso al desarrollador para utilizar el código fuente del antiguo Administrador de tareas de Windows XP como referencia. Eso sí, la nueva aplicación no reutiliza ese código. Está desarrollada completamente desde cero en Swift, el lenguaje de programación utilizado para crear aplicaciones nativas en macOS.

¿Por qué Dave Plummer quiere llevar el Administrador de tareas de Windows a un Mac?

Aunque resulta un tanto extraño, no podemos negar que este es el niño mimado de Plummer. Su gran creación y, por supuesto, una de las pocas herramientas que persisten en Windows 11 y que sigue siendo de gran utilidad.

Si bien es cierto que Apple ya incluye una herramienta para controlar el rendimiento del ordenador, quienes han utilizado Windows saben que el Administrador de tareas hace bastante más que enseñarte el uso de la CPU o de la memoria.

Con el paso del tiempo se ha convertido en una especie de centro de control del sistema. Desde ahí puedes cerrar aplicaciones bloqueadas, ver qué programas arrancan al encender el ordenador y habilitarlo o deshabilitarlo, ver servicios del sistema, analizar el consumo de recursos o revisar qué proceso está haciendo que el equipo funcione más despacio.

El Monitor de Actividad de macOS también permite ver mucha de esta información, pero su organización y la forma de presentar los datos son diferentes. Plummer cree que muchos usuarios preferirían una interfaz más parecida a la de Windows, especialmente aquellos que trabajan con ambos sistemas operativos o que han cambiado hace poco de sistema operativo.

Nadie se lo ha pedido, pero parece que estos son motivos suficientes para ponerse manos a la obra.

De momento sigue en fase beta y su intención es publicarla gratis en la Mac App Store para que cualquiera pueda probarla. Incluso ha bromeado diciendo que "la primera dosis siempre es gratis", aunque tampoco descarta publicar el código si en algún momento deja de trabajar en el proyecto.

¿Qué ofrecerá esta nueva herramienta para macOS?

Aunque todavía no está terminada, las primeras imágenes que se han podido ver de la futura herramienta dejan entrever una interfaz que se parece bastante al Administrador de tareas de Windows. Cuenta con la misma idea de fondo: que puedas ver rápidamente el rendimiento del ordenador y otros datos sobre tu PC.

Por ejemplo, parece que habrá todo tipo de gráficos de actividad del disco, información sobre memoria, procesador y procesos activos.

Uno de los aspectos que más está cuidando es precisamente la experiencia visual. El propio Plummer ha explicado que sigue afinando los indicadores de actividad porque, al actualizarse 60 veces por segundo, algunos gráficos parpadean demasiado y quiere conseguir un resultado más limpio.

Todo apunta a que no será una copia exacta del Administrador de tareas de Windows. El objetivo parece ser trasladar su filosofía a macOS respetando el funcionamiento del sistema de Apple.

Se ha comprobado que cuando estos asistentes recomiendan paquetes de software para diferentes tareas de programación, con frecuencia incluyen alguno que no existe. Es una alucinación.

El HalluSquatting se aprovecha de este software inventado para engañar al agente de IA, y conseguir que instale malware. Vamos a ver cómo funciona.

Qué es el HalluSquatting

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv University, y las empresas Technion e Intuit han identificado esta nueva forma de hackear un PC.

En sus pruebas han descubierto que Cursor, Gemini, GitHub Copilot y compañía tienden a invertarse nombres de paquetes de software que no existen, con un increíble ratio de entre el 80 y el 100%. Aún más asombroso es que varias de estas IA se inventan el mismo nombre, seguramente porque han sido entrenadas con los mismos datos (falsos).

El HalluSquatting consiste en rastrear y probar la IA que genera código, para identificar el software falso que se inventa. Entonces el hacker crea en GitHub y otros repositorios, un software con ese mismo nombre.

Como para estos asistentes de IA esa herramienta imaginaria es real, la descarga por su cuenta. O lo hace el propio usuario porque se lo ha recomendado la IA. Si se usa un agente de IA, puede hacerlo por su cuenta sin que el usuario se entere.

Una vez instalado en el PC, estos investigadores han probados dos variantes. Por un lado, ese software falso descarga un malware que infecta el PC.

Otra versión aún más peligrosa, es la que genera prompts que le dice a la IA que copie ficheros, rastree contraseñas, y otras tareas de espionaje o robo de datos. El antivirus no detecta nada porque ese software falso no tiene malware, y los prompts que genera parece un uso estándar del usuario: copiar ficheros, ver fotos, enviarlas a cierto sitio. Pero en realidad se están enviando a los ciberdelincuentes.

Estos investigadores han enviado toda la información del HalluSquatting a las compañías de IA antes de hacer público el descubrimiento, así que se supone que ya lo están parcheando... si se puede... Pero es un aviso de que, con la IA, nos adentramos en territorio desconocido. Abre nuevos horizontes, pero también nuevas formas de hackear, mucho más complicadas de detectar que un simple virus.

Partiendo de la base de que no existe un lenguaje perfecto para todo el mundo, aquí la elección depende de lo que quieras hacer en el futuro, ya sea desarrollar páginas web, crear videojuegos, trabajar con inteligencia artificial o automatizar tareas.

Para cada caso hay un lenguaje perfecto, pero, aun así, hay algunos que sobresalen si hablamos de aprender cómo funciona el sector desde cero.

El desarrollador NikorasuGzz, que comparte contenido sobre programación en redes sociales, ha creado un ranking con los tres lenguajes que considera más fáciles para quienes empiezan sin base alguna.

¿Cuáles son los lenguajes de programación más fáciles de aprender si empiezas desde cero?

Según explica NikorasuGzz, Python ocupa el primer lugar por una razón muy sencilla: su sintaxis es muy fácil de entender. El código es limpio, utiliza pocas líneas para realizar muchas tareas y permite centrarse en aprender la lógica de programación sin pelearse todo el tiempo con código y reglas complicadas.

Por supuesto, esta facilidad no significa que sea un lenguaje mediocre. Todo lo contrario.

Hoy en día, Python se utiliza en sectores como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el análisis de datos, la automatización de procesos, la ciberseguridad o el desarrollo de aplicaciones. Además, cuenta con una de las comunidades de desarrolladores más grandes del mundo.

El segundo puesto de la lista es para JavaScript. Aunque al principio puede parecer algo más complicado que Python, es obligatorio para cualquiera que quiera dedicarse al desarrollo web.

Gracias a él puedes crear páginas interactivas o aplicaciones que funcionan directamente desde el navegador.

En tercera posición aparece C#, un lenguaje creado por Microsoft que lleva muchos años ocupando los podios. Es especialmente conocido porque es la base de Unity, uno de los motores gráficos más utilizados para crear videojuegos, aunque también tiene su utilidad en aplicaciones, software de escritorio y servicios en la nube.

¿Por qué Python también es uno de los lenguajes mejor pagados?

Que este lenguaje sea tan amado y popular también se debe a que vive uno de los momentos de mayor demanda y todo gracias a la inteligencia artificial.

Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Pandas o NumPy han convertido a Python en una herramienta vital para investigadores, científicos de datos y desarrolladores de IA. A eso hay que sumar que muchas compañías ya utilizaban este lenguaje antes del boom de esta tecnlogía.

De ahí que este se haya convertido en un objeto de deseo a la hora de revisar los currículums de los desarrolladores. Hay otros lenguajes por los que se paga aún más, pero este, por volumen, está más solicitado.

Estos son los lenguajes de programación más amados por los desarrolladores

En este caso, y en cuanto a los lenguajes de programación más queridos y deseados, parece que Rust enamora a la mayoría de los desarrolladores.

Rust sigue siendo el lenguaje más querido, con un 87 % de desarrolladores que afirman querer seguir utilizándolo. Este también empata con Python como la tecnología más deseada por los desarrolladores, con TypeScript en un cercano segundo lugar.

Rust se creó para garantizar un alto rendimiento similar al que ofrecen C y C++, pero haciendo hincapié en la seguridad del código, cuya falta es el gran punto a mejorar de estos dos lenguajes. Sin embargo, Rust tiene de su parte algo más que esto.

El secreto está en su sistema de propiedad y préstamos. Cada dato en Rust tiene un 'dueño' y solo puede ser usado o modificado de manera controlada.

Por así decirlo, cada archivo en tu ordenador tiene una especie de guardián que supervisa que nadie lo toque mientras tú lo estás usando: eso es básicamente lo que Rust hace con la memoria. Gracias a esto, los errores que en otros lenguajes son inevitables se eliminan antes de que aparezcan.

Además, cuenta con el respaldo de grandes compañías tecnológicas como Google, Meta, Microsoft, ARM, AWS y Huawei, que forman parte de la Rust Foundation y promueven su uso en proyectos serios y de alto rendimiento. De forma simple y lógica, esto facilita mucho que Rust se use en proyectos críticos.

Por otro lado, su integración en sistemas como Linux es muy clave. Rust ha sido aprobado formalmente como uno de los lenguajes para desarrollar partes del núcleo del sistema operativo junto a C.

Y dentro de ese enorme ecosistema, Python se ha convertido en uno de los favoritos de los programadores en todo el mundo, donde su éxito no llegó por casualidad.

El lenguaje destaca por utilizar una sintaxis sencilla y fácil de leer, lo que permite crear programas sin tener que escribir grandes cantidades de código ni enfrentarse a una curva de aprendizaje demasiado complicada.

Además, cuenta con una comunidad gigantesca y miles de herramientas preparadas para todo tipo de tareas. Es una pieza fundamental en campos como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la automatización o el análisis de datos.

Sin embargo, esa comodidad tiene un coste. Cuando los programas necesitan realizar cálculos complejos o procesar grandes volúmenes de información, Python puede quedarse atrás frente a otros lenguajes diseñados para obtener el máximo rendimiento.

El problema de programar con dos lenguajes diferentes

Durante años, muchos desarrolladores han tenido que convivir con una situación incómoda. Utilizaban Python porque era rápido para crear y mantener proyectos, pero cuando llegaba el momento de ejecutar las partes más exigentes del software, tenían que recurrir a otros lenguajes como C, C++ o Fortran.

Este problema se conoce habitualmente como la necesidad de utilizar “dos lenguajes”: uno que permita desarrollar fácilmente y otro que ofrezca la velocidad necesaria cuando el rendimiento es prioritario.

La idea de crear Julia surgió precisamente para eliminar esa separación. Sus creadores querían desarrollar una herramienta que permitiera escribir código de forma sencilla, pero que también pudiera competir en velocidad con lenguajes mucho más cercanos al hardware.

Julia nació para unir facilidad y rendimiento

Julia comenzó a desarrollarse alrededor de 2009 por Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah y Alan Edelman. El lenguaje fue presentado públicamente en 2012 con el objetivo de crear una alternativa capaz de ofrecer productividad para los programadores sin renunciar al rendimiento.

A diferencia de otros lenguajes de programación que necesitan elegir entre facilidad o velocidad, Julia fue diseñada desde el principio para intentar conseguir ambas características.

Uno de sus elementos clave es su sistema de compilación justo a tiempo, conocido como JIT. En lugar de ejecutar el código directamente como hacen algunos lenguajes interpretados, Julia puede convertir partes del programa en instrucciones optimizadas para el procesador mientras se está ejecutando.

Es importante destacar que esto permite aprovechar mejor el hardware y, sobre todo, reducir la diferencia de velocidad frente a lenguajes compilados tradicionales.

Cabe señalar que la ventaja de Julia aparece especialmente en tareas donde hay que realizar muchos cálculos matemáticos o trabajar con grandes cantidades de datos.

En determinados escenarios científicos y técnicos, puede ofrecer mejoras enormes frente a Python, incluso hasta 1.000 veces más rápido, de acuerdo con las últimas pruebas, llegando a multiplicar su velocidad en algunos casos concretos.

Pero su rendimiento depende del tipo de programa, la forma en la que está escrito y las herramientas utilizadas. Sin embargo, esa capacidad para acercarse a lenguajes de alto rendimiento es una de las razones por las que ha llamado la atención de los expertos.

Un lenguaje pensado para ciencia, inteligencia artificial e ingeniería

Julia ha encontrado especialmente su espacio en áreas donde la velocidad es fundamental. Se utiliza en investigación científica, simulaciones, ingeniería, análisis numérico, inteligencia artificial y computación de alto rendimiento.

Su atractivo está en permitir que profesionales que trabajan con problemas complejos puedan desarrollar soluciones sin tener que abandonar la comodidad de un lenguaje moderno.

Aun así, sustituir a Python no es una tarea sencilla, ya que este lenguaje de programación tiene una ventaja enorme gracias a décadas de desarrollo, una comunidad muy amplia y un ecosistema de librerías que resulta difícil de igualar.

Así que Julia no llega para acabar con Python, sino para resolver uno de sus mayores problemas: la diferencia entre programar fácilmente y ejecutar rápido.

Mientras Python seguirá siendo una de las herramientas principales para millones de desarrolladores, Julia representa una alternativa interesante para quienes necesitan combinar simplicidad con un rendimiento elevado.

El futuro de ambos lenguajes probablemente no será una batalla donde uno elimine al otro, sino una convivencia donde cada uno encuentre su lugar según las necesidades del proyecto.

Ahora es posible describir una función con palabras normales y pedir a una herramienta que prepare el código, ejecute pruebas y proponga una solución que después revisará un programador.

Esta manera de desarrollar software ha reducido mucho el tiempo necesario para convertir una idea en algo funcional.

Sin embargo, también ha hecho más evidente un problema que la tecnología no puede resolver por sí sola, que construir un producto es cada vez más fácil, pero encontrar una buena razón para hacerlo sigue siendo igual de complicado.

Ryan Hendler, programador e ingeniero, lo explicó durante una entrevista concedida a The Australian Financial Review: “He aprendido que el hecho de que programar sea ahora tan fácil y que puedas construir lo que quieras no significa que vaya a funcionar”.

La IA puede escribir el código, pero necesita que alguien marque el camino

Hendler utiliza agentes de inteligencia artificial para avanzar en distintas tareas mientras él no está delante del ordenador. Antes de terminar su jornada, prepara encargos relacionados con nuevas funciones, errores o cambios en el producto.

Las herramientas continúan trabajando durante la noche y, a la mañana siguiente, le presentan propuestas que incluyen código y pruebas.

Eso no significa que la IA publique los cambios sin control; el experto debe revisar cada resultado, comprobar que responde a lo solicitado y decidir si tiene la calidad necesaria para incorporarse al producto.

Así que la máquina acelera la ejecución, pero la responsabilidad sigue estando en manos del profesional. En este caso, el llamado vibe coding funciona de una manera parecida.

En lugar de empezar escribiendo instrucciones, el usuario explica con lenguaje natural qué quiere conseguir, mientras que la IA interpreta la petición y genera buena parte del código.

De este modo, cuanto mejor sea el contexto que recibe, al final, mayores serán las posibilidades de que entregue una solución útil para acelerar el trabajo.

El trabajo del programador se está alejando del teclado

Cabe señalar que la adopción de estas herramientas de IA también ha transformado la jornada de Hendler. “El 90 % de mi tiempo se dedica ahora a hablar con los clientes o con el equipo”, aseguró.

Su trabajo ya no consiste principalmente en producir líneas de código, sino en entender los problemas que afectan a los usuarios y decidir cuáles merecen una solución.

Este cambio resulta importante porque una aplicación puede funcionar perfectamente desde el punto de vista técnico y, aun así, fracasar. Puede abrirse sin errores, cumplir todas las instrucciones del desarrollador y no ofrecer nada que la gente necesite. En ese caso, el código funciona, pero el producto no.

La IA permite probar más ideas y descartarlas antes, aunque también facilita caer en la tentación de construir por construir. La velocidad deja de ser una ventaja cuando no existe una necesidad clara detrás.

La experiencia sigue siendo necesaria para detectar lo que puede fallar

Dar instrucciones precisas se ha convertido en una habilidad esencial, donde una petición vaga puede generar una función aparentemente correcta que no encaja con el resto del sistema o resuelve un problema distinto.

En este caso, el programador debe definir el resultado esperado, explicar los límites, así como establecer cómo se comprobará que todo funciona. También necesita experiencia para anticipar riesgos que no aparecen en una primera demostración.

Una herramienta de IA puede crear una función en pocos minutos, pero no siempre comprende qué ocurrirá cuando la utilicen miles de personas o cómo afectará a otras partes del producto.

La advertencia de Hendler resume bien esta nueva etapa: ya no basta con demostrar que algo puede construirse. Lo verdaderamente importante es saber si merece la pena hacerlo.

El usuario ssloy ha publicado en la plataforma GitHub un proyecto de código abierto que contiene un motor de renderización completo en miniatura, pero completamente operativo, que funciona solamente con 500 líneas de código en el lenguaje C++.

Lo ha llamado tinyrenderer, literalmente, renderizador diminuto en inglés, y se está convirtiendo en un recurso muy popular para los estudiantes de programación de todo el mundo.

Más que para su uso como renderizador, tinyrenderer está pensado para que lo utilicen las personas que quieren aprender los básicos de la programación gráfica, ya que condensa el funcionamiento de herramientas mucho más complejas, según recoge Northeast Times.

La dificultad de aprender programación gráfica

La programación gráfica se considera un desafío porque requiere comprender conceptos complejos como las canalizaciones de renderizado, los sombreadores y los cálculos matemáticos.

A menudo implica dominio de lenguajes de programación como C++, que se considera el estándar en industrias gráficas como la de los videojuegos, y conocimiento de API gráficas como DirectX u OpenGL.

Para iniciarse en la programación gráfica, se requiere un conocimiento básico o intermedio de álgebra lineal. En concreto, es necesario aprender sobre vectores y matrices. Estos son conceptos fundamentales que no solo permiten manipular la geometría (por ejemplo, triángulos, modelos), sino también lograr que un renderizador parezca tridimensional.

Lo más habitual es que los estudiantes de programación pasen entre 10 y 20 horas de programación antes de producir sus primeros motores de renderizado propios. Esta herramienta acelera el proceso, pero su autor recomienda no copiar el código directamente, pese a la creciente tendencia a depender de software colaborativo y de inteligencia artificial para el vibe coding.

Cómo funciona tinyrenderer

En sus solo 500 líneas de código C++, la herramienta que se ha publicado ahora en GitHub soporta varias de las principales funciones que se pueden llevar a cabo con cualquier renderizador gráfico.

Según la documentación del proyecto, entre estos procesos se encuentran la rasterización de triángulos, el sombreado o la interpolación de colores. El punto de partida es un patrón triangular con texturas y permite obtener una imagen TGA, una imagen básica con colores RGB y escala de grises.

Evidentemente, se trata de una herramienta muy básica con la que solamente se pueden subir imágenes y guardar el proyecto, así como cambiar el color de un pixel, pero no dibujar líneas, triángulos ni formas nuevas. En su lugar, se centra en la simplicidad y eficiencia para permitir aprender los conceptos.

"Este proyecto tiene como objetivo demostrar que no hacen falta cientos de miles de líneas de código para realizar un renderizado básico. Es una prueba de concepto que pone de manifiesto la simplicidad y la eficiencia", como ha asegurado el autor de tinyrenderer.

Greg Kroah-Hartman lleva décadas enfrentándose a esa realidad y ahora cree que Rust puede aliviar buena parte de ese trabajo. El responsable de mantener las versiones estables de Linux comenzó mirando este lenguaje con desconfianza.

C le parecía suficiente y no entendía por qué debía cambiar una herramienta que conocía perfectamente, pero después de probar Rust, terminó reconociendo que quienes se lo recomendaron tenían razón: programar podía volver a ser divertido.

Y es que este lenguaje traslada al compilador comprobaciones que en C dependen casi por completo de la atención del desarrollador. Eso permite dedicar menos tiempo a perseguir errores pequeños que después terminan en fallos de seguridad.

“Rust es realmente divertido. Hace que programar sea divertido. Elimina muchas preocupaciones del compilador, que puede solucionar muchos problemas, y hace que el código sea un poco mejor”.

Rust no simplifica Linux, pero elimina preocupaciones innecesarias

Cabe señalar que el kernel trabaja directamente con la memoria, el hardware, los procesos y los permisos del sistema. Por ello, un fallo en ese nivel puede bloquear el ordenador, corromper datos o abrir una vulnerabilidad.

Aunque C ofrece el control y el rendimiento necesarios, al final también obliga a gestionar manualmente operaciones delicadas. Si el compilador no puede garantizar que una operación es segura, detiene el proceso hasta que el desarrollador la corrija.

Eso no convierte el desarrollo del kernel en una tarea sencilla. Rust requiere aprendizaje y también permite utilizar bloques `unsafe` cuando es necesario acceder directamente al hardware. La diferencia está en que muchos fallos mecánicos dejan de llegar a las revisiones humanas.

Kroah-Hartman explica que ya no necesita mantener en la cabeza cada detalle relacionado con la propiedad de los punteros o la liberación de recursos, ya que puede centrarse en comprobar si el código hace realmente lo que debe hacer.

Linux corrige demasiados errores que podrían evitarse antes

Durante el Open Source Summit India 2026, Kroah-Hartman señaló que Linux gestiona alrededor de 13 vulnerabilidades identificadas al día y mantiene desde hace más de una década un ritmo cercano a nueve cambios por hora.

No lo planteó como una señal de abandono, sino como una muestra de la enorme escala del proyecto, donde muchos de estos problemas proceden de errores corrientes, como un puntero sin comprobar, un bloqueo que no se libera o una ruta de salida que deja recursos abiertos.

Según su estimación, Rust habría evitado aproximadamente el 80 % de las vulnerabilidades que ha visto durante los últimos 25 años. El resto serían fallos de lógica, precisamente aquellos en los que preferiría concentrar el esfuerzo de los mantenedores.

Tampoco sustituye las pruebas ni la revisión, ya que un programa puede estar libre de errores de memoria y aun así comportarse mal, pero su aportación consiste en retirar del camino una gran cantidad de problemas repetitivos antes de que entren en Linux.

El cambio ya afecta a los nuevos controladores

Es importante mencionar que Kroah-Hartman considera que Rust ha dejado de ser un experimento dentro del kernel. Algunos subsistemas podrán aceptar nuevos controladores únicamente si están escritos en este lenguaje, mientras C seguirá sosteniendo millones de líneas que funcionan correctamente y no tendría sentido reescribir.

Uno de los ejemplos más importantes es Binder, el sistema que permite comunicarse con los procesos de Android. Linux mantiene implementaciones en C y Rust, pero Kroah-Hartman anticipa que la primera desaparecerá y que la versión desarrollada en Rust terminará sosteniendo los futuros dispositivos Android.

También señaló que el movimiento supera al kernel, donde Git y otros proyectos están empezando a adoptar Rust. Por ello, lo que quiere dar a entender es que el lenguaje ya ha demostrado que puede convivir con tecnologías veteranas sin obligarlas a empezar desde cero.

Linux crece a una velocidad que obliga a sus responsables a revisar y corregir miles de cambios. Si el compilador puede impedir una parte importante de los errores antes de que lleguen a ellos, el resultado será un kernel más seguro y un trabajo menos agotador.

Así que Rust no hace divertida la programación porque elimina la dificultad, sino porque permite dedicar la atención a crear soluciones en lugar de repetir las mismas comprobaciones una y otra vez.

Y es que para millones de personas que quieren aprender a programar, desarrollar aplicaciones, automatizar tareas o adentrarse en esta tecnología, el lenguaje creado por Guido van Rossum se ha convertido en la opción más habitual.

Este fenómeno no se limita a una moda pasajera ni a la popularidad de herramientas como ChatGPT. Según David Delony, experto en programación y colaborador de How-To Geek, Python ocupa hoy un papel muy similar al que desempeñó BASIC durante la revolución de los ordenadores personales, y afirma que si algo existe, probablemente puedas instalar Python en ello.

Cabe señalar que detrás de su afirmación hay una historia que conecta los primeros años de la informática con la actual carrera por desarrollar sistemas de inteligencia artificial cada vez más avanzados.

Python se ha convertido en el nuevo BASIC de la programación

Cuando David Delony afirma que Python puede instalarse prácticamente en cualquier cosa, no se refiere literalmente a cualquier objeto. Lo que intenta transmitir es la extraordinaria capacidad de adaptación que ha demostrado este lenguaje durante décadas.

Funciona en ordenadores con Windows, macOS y Linux, pero también está presente en servidores empresariales, dispositivos educativos, pequeños equipos electrónicos, sistemas de automatización industrial, laboratorios científicos y plataformas utilizadas para entrenar modelos de inteligencia artificial.

Si existe, probablemente puedas instalar Python en ello.

Pocos lenguajes han logrado expandirse a tantos ámbitos diferentes. Mientras algunas tecnologías quedan asociadas a sectores muy concretos, Python ha conseguido convertirse en una herramienta transversal capaz de encajar en casi cualquier entorno.

Esta presencia explica por qué muchos desarrolladores lo consideran una especie de lenguaje universal. Un estudiante puede utilizarlo para aprender programación, un investigador para analizar datos científicos y una gran empresa para construir infraestructuras tecnológicas.

BASIC abrió el camino décadas antes

Para comprender la comparación que establece Delony, es necesario retroceder varias décadas atrás. Y es que durante los años setenta y ochenta, BASIC fue uno de los lenguajes de programación más populares del mundo.

Su nombre procede de las siglas de Beginner’s All-purpose Symbolic Instruction Code y fue concebido con un objetivo muy concreto: permitir que cualquier persona pudiera aprender a programar sin enfrentarse a una complejidad excesiva.

En una época en la que los ordenadores personales comenzaban a llegar a los hogares, BASIC ofrecía una puerta de entrada accesible para millones de usuarios.

De hecho, muchos equipos incluían el lenguaje preinstalado en su sistema, lo que permitía escribir y ejecutar programas desde el primer momento. Para toda una generación, aprender informática significaba aprender BASIC.

Python heredó las virtudes que hicieron grande a BASIC

Aunque ambos lenguajes pertenecen a épocas muy distintas, comparten varias características fundamentales. Python destaca por una sintaxis clara y fácil de leer. Incluso quienes nunca han programado pueden comprender rápidamente la estructura básica de un programa.

Esta simplicidad reduce la barrera de entrada y permite centrarse en la lógica en lugar de memorizar reglas complejas. Este enfoque recuerda al papel que desempeñó BASIC en los primeros años de la informática. Por ello, ambos han servido para acercar la programación a personas sin experiencia.

Sin embargo, Python ha conseguido ir un paso más allá, ya que mientras muchos usuarios abandonaban BASIC al enfrentarse a proyectos más complejos, Python acompaña al desarrollador desde sus primeros ejercicios hasta aplicaciones profesionales utilizadas por grandes organizaciones.

Esa continuidad constituye una de las claves de su éxito. El mismo lenguaje que sirve para aprender conceptos básicos puede utilizarse posteriormente para crear aplicaciones web, automatizar procesos empresariales o desarrollar sistemas avanzados de análisis de datos.

Qué es Python y por qué se ha convertido en un fenómeno mundial

Python fue creado por Guido van Rossum y apareció a principios de la década de 1990. Desde sus orígenes se diseñó con una filosofía muy concreta: hacer que el código fuera sencillo de leer, mantener y reutilizar.

Con el paso de los años, esa filosofía atrajo a una comunidad cada vez mayor de desarrolladores, ya que, a diferencia de otros lenguajes que exigen largos periodos de aprendizaje, este permite obtener resultados útiles en poco tiempo.

Su crecimiento también se explica por la enorme cantidad de bibliotecas y herramientas disponibles, donde estas extensiones permiten añadir funcionalidades sin necesidad de desarrollar cada componente desde cero.

Gracias a ello, Python ha encontrado espacio en sectores tan diversos como la investigación científica, la educación, la ciberseguridad, la automatización de procesos, el desarrollo web o la administración de sistemas.

La versatilidad que describe Delony no es una exageración, sobre todo porque pocos lenguajes modernos pueden presumir de una presencia tan amplia en ámbitos tecnológicos tan diferentes.

La inteligencia artificial ha impulsado todavía más su liderazgo

Aunque Python ya era extremadamente popular antes del auge reciente de la inteligencia artificial, esta revolución tecnológica ha reforzado aún más su posición. Gran parte de las herramientas utilizadas para crear modelos de aprendizaje automático y sistemas de IA funcionan sobre bibliotecas desarrolladas para Python.

Tecnologías ampliamente utilizadas por investigadores, universidades y empresas se apoyan en este ecosistema para procesar datos, entrenar algoritmos y construir aplicaciones inteligentes.

Como consecuencia, miles de personas que se acercan por primera vez a la inteligencia artificial terminan aprendiendo Python, ya que el lenguaje se ha convertido en la vía más habitual para acceder a uno de los sectores con mayor crecimiento de la industria tecnológica en la actualidad.

Esto ha provocado un fenómeno poco común: un lenguaje de programación que ya era popular ha encontrado una nueva generación de usuarios gracias a una revolución tecnológica diferente.

La comparación entre BASIC y Python ayuda a entender por qué este último ocupa una posición tan destacada en la actualidad. Ambos lograron acercar la programación a millones de personas, pero Python ha conseguido ampliar ese papel hasta convertirse en una herramienta esencial para profesionales y empresas.

Esta discusión está lejos de terminar, pero dentro de todo este contexto, están proyectos de gran magnitud como el kernel de Linux que muestra una perspectiva pragmática. De hecho, es Linus Torvalds, el creador, quien ha dicho que su trabajo no es "anti-IA" como muchos piensan.

En vez de ir en contra de este tipo de tecnología, recomienda analizar bien su uso porque, si bien es uno de los mayores temores dentro del sector, tiene sus beneficios y negarse al cambio solo es una barrera para avanzar.

Linus Torvalds defiende el uso de la IA desde una perspectiva práctica

Linus Torvalds ha hablado en varias ocasiones de la inteligencia artificial y toda la situación que se está generando con respecto a esta herramienta en la programación, siendo uno de los veteranos más admirados del sector.

Desde que el famoso ingeniero de software finlandés ha sido tajante con los "anti-IA", la polémica ha ido creciendo cada vez más. Todo ha comenzado con una conversación en las listas de correo del kernel de Linux sobre Sashiko.

Se trata de una herramienta de IA que sirve para inspeccionar los parches propuestos y así detectar problemas antes de que puedan llegar a formar parte del código del sistema principal.

Lo bueno de esta opción es que no modifica el código ni aprueba cambios por sí sola, sino que requiere de intervención y supervisión para determinar si las soluciones que selecciona son las correctas.

Ante las críticas de algunos desarrolladores que creen que el uso de estos asistentes puede aumentar el volumen de falsos positivos o generar trabajo extra para los mantenedores, Torvalds respondió de manera contundente.

"Me doy cuenta de que a algunas personas realmente no les gusta la IA, pero esta es un área en la que estoy dispuesto a poner mi pie absolutamente como mantenedor de alto nivel".

También añadió que “la IA es una herramienta, al igual que otras herramientas que utilizamos. Y es claramente útil”, determinando así que mantiene una postura a favor, pero no "a ciegas" sobre esta tecnología.

Es decir, a lo que se refiere es que, mientras sea utilizada adecuadamente en las circunstancias necesarias, puede ser una ventaja realmente grande para los equipos de trabajo. Ahora, si hay una dependencia, ahí sí que se puede poner un pero.

Según explicó, el objetivo es garantizar que los modelos de lenguaje ayuden a los mantenedores en lugar de crearles más inconvenientes de los que hay.

De hecho, dejó claro que nadie estará obligado a utilizar estas herramientas, aunque tampoco respaldará intentos de impedir que otros desarrolladores las empleen dentro de sus flujos de trabajo.

El mérito técnico pesa más que el miedo a las nuevas herramientas

El aspecto más relevante de sus declaraciones es que Torvalds sostuvo que Linux existe para construir tecnología de calidad y que todas las decisiones deben ser tomadas si hay buenos resultados. que las decisiones dentro del proyecto deben tomarse en función de los resultados obtenidos.

"En la comunidad del kernel hacemos código abierto porque da como resultado una mejor tecnología" es lo que dijo sobre el tema, agregando que también y "tomamos decisiones basadas principalmente en el mérito técnico. No tengo miedo a las nuevas herramientas".

Tener miedo es solo una barrera para avanzar hacia el futuro y eso es lo que quiere dar a entender el ingeniero del pingüino Tux. Diversos informes señalan que el proyecto puede aceptar contribuciones creadas con ayuda de inteligencia artificial siempre que el autor humano asuma la responsabilidad.

Aunque hay muchos asistentes virtuales enfocados en programación, Sashiko representa un enfoque diferente con su revisión técnica. Por lo tanto, adaptarse poco a poco a esto es lo que va a garantizar trabajo, estabilidad y buena praxis de la IA.

Ahora, una nueva predicción de Elon Musk ha vuelto a encender la conversación al sugerir que la programación tradicional podría dejar de ser necesaria mucho antes de lo que muchos especialistas imaginan.

Básicamente, la profesión de programador como se conoce está "obsoleta". El magnate insiste en que este 2026 será el final.dd los desarrolladores si no se adaptan a los nuevos roles necesarios de la industria informática.

Musk anticipa el fin de la programación tradicional impulsado por la IA

La informática está mutando significativamente debido a la influencia de la inteligencia artificial. Grandes figuras como el padre de Claude Code advierten sobre los cambios en los roles de programación que van a ser cruciales para el futuro.

Ahora, el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, aseguró durante una reciente conferencia que el desarrollo de software mediante lenguajes como Python, JavaScript, Rust y similares, podría estar llegando a su etapa final.

No quiere decir que sea el fin 100% del sector entero, sino que está pasando una por transición. Según explica el magnate dueño de Space X y Neuralink, la inteligencia artificial avanzará hasta el punto de generar directamente el código máquina o binario necesario para ejecutar aplicaciones, eliminando el paso intermedio que actualmente realizan los programadores.

“Creo que, en realidad, las cosas tal vez se muevan incluso a finales de este año hasta el punto de que ni siquiera te molestes en codificar. La IA simplemente crea el binario directamente... [La codificación tradicional es] un paso intermedio que en realidad no será necesario, probablemente a finales de este año, diría yo”.

La visión del empresario encaja con la estrategia que Tesla mantiene alrededor de la conducción autónoma, los robots humanoides Optimus, la infraestructura Dojo y los futuros sistemas de IA que dependen de ciclos de desarrollo cada vez más automatizados.

Aunque la predicción parece extrema, llega en un momento en el que varias compañías ya muestran resultados concretos. Tesla sostiene gran parte de su narrativa de crecimiento sobre inteligencia artificial y autonomía, mientras que Microsoft y Google han convertido las herramientas de generación de código en piezas clave de sus ecosistemas empresariales.

El objetivo común es aumentar la productividad de los equipos de ingeniería y reducir el tiempo necesario para crear, probar y desplegar software a gran escala.

Anthropic, Microsoft y Google muestran señales de una transformación acelerada

Parte de la atención generada por las declaraciones de Musk proviene de datos recientes publicados por Anthropic en el informe oficial “When AI builds itself”.

La compañía reveló que durante mayo de 2026 más del 80% del código incorporado a su base de software fue escrito por Claude, su modelo de inteligencia artificial. Además, indicó que sus ingenieros integraron aproximadamente ocho veces más código por día que en 2024.

El informe también señala que las capacidades de la IA continúan creciendo rápidamente. Anthropic afirma que la duración de las tareas que los modelos pueden completar de manera fiable se ha duplicado aproximadamente cada cuatro meses.

Según la empresa, Claude Opus 4.6 ya es capaz de gestionar tareas equivalentes a unas 12 horas de trabajo humano continuo. La compañía considera que el código generado por IA se encuentra actualmente cerca del nivel de calidad producido por desarrolladores humanos y espera que incluso pueda superarlo durante los próximos meses.

Mientras tanto, Microsoft también se beneficia de esta tendencia. La compañía controla GitHub Copilot, una de las herramientas de asistencia para programación más utilizadas del mercado.

Durante la presentación de resultados del tercer trimestre fiscal de 2026, Satya Nadella informó que el negocio de inteligencia artificial de Microsoft superó una tasa anualizada de ingresos de 37.000 millones de dólares, un crecimiento interanual del 123%. Además, las obligaciones comerciales pendientes de ejecución alcanzaron los 627.000 millones de dólares.

Google tampoco se queda atrás. La empresa continúa impulsando Gemini y AlphaCode como parte de su estrategia en programación asistida por IA, respaldada por el rápido crecimiento de Google Cloud.

La carrera ya no se centra únicamente en crear mejores modelos conversacionales, sino en construir sistemas capaces de desarrollar software de manera cada vez más autónoma.

Aun así, la desaparición total de los programadores sigue siendo un escenario discutible. Incluso Anthropic reconoce que los ingenieros humanos continúan desempeñando funciones esenciales relacionadas con la dirección estratégica, la toma de decisiones, la validación de resultados y la definición de objetivos.

En lugar de desaparecer, muchos especialistas consideran que el trabajo evolucionará hacia tareas de supervisión, arquitectura de sistemas y coordinación de agentes inteligentes.

Lo que sí parece evidente es que el mercado laboral tecnológico ya está sintiendo el impacto. Los despidos vinculados a la adopción de inteligencia artificial han aumentado durante 2026 y numerosos perfiles técnicos enfrentan una redefinición de sus responsabilidades.

Por ahora, la afirmación de Musk debe interpretarse más como una señal de la dirección en la que avanza la industria que como una certeza absoluta.

Sin embargo, el creciente volumen de inversión en IA por parte de Tesla, Microsoft, Google y Anthropic demuestra que el desarrollo de software está entrando en una etapa de transformación profunda cuya velocidad podría sorprender incluso a los profesionales más experimentados.

Parece una herramienta realmente compleja que solo sirve para programadores.

Sin embargo, y aunque nunca hayas creado una aplicación, GCC ha tenido un papel vital para que muchos de los programas que utilizas todos los días lleguen a funcionar en tu ordenador.

De hecho, hace posible Linux tal y como lo conoces. No tiene una interfaz bonita, no la abrirás para hacer nada en tu día a día y probablemente no sabrás que está instalada en tu PC. Pero sin ella todo sería mucho más complicado.

¿Qué es GCC en Linux?

La forma más sencilla de entender GCC es pensar en él como un traductor. Los programadores escriben aplicaciones utilizando lenguajes como C o C++, que están creados para que las personas puedan leerlos y entenderlos con facilidad. El problema es que el procesador de un ordenador no habla ese idioma.

Un ordenador solo entiende instrucciones en lenguaje máquina, es decir, una sucesión de unos y ceros que indican exactamente qué debe hacer en cada momento.

Aquí es donde entra GCC, cuyas siglas significan GNU Compiler Collection. Su misión consiste en traducir el código escrito por un desarrollador a un lenguaje que el procesador pueda ejecutar. Por eso se conoce como un compilador, aunque en realidad GCC es un conjunto de compiladores compatibles con distintos lenguajes de programación.

Y aunque GCC nació en los años 80, lejos de quedarse anticuado, sigue cambiando y mejorando. Cada nueva versión trae soporte para estándares actuales de programación, optimizaciones para procesadores y mejoras para generar código más rápido.

¿Qué significa exactamente 'compilar'?

Compilar no es más que el proceso de convertir un programa escrito por una persona en un programa que pueda ejecutar el ordenador. Piensa por un momento que un desarrollador escribe miles de líneas de código para crear lo que sea. Ese archivo todavía no sirve para que un usuario lo abra haciendo doble clic.

Antes tiene que pasar por un compilador como GCC, que analiza el código, detecta posibles errores y genera el archivo ejecutable. Una comparación sería pensar en una receta de cocina.

La receta explica cómo preparar un plato, pero no es el plato en sí. GCC sería el cocinero que sigue todas esas instrucciones y entrega el resultado final. Sin ese paso, el ordenador no sabría qué hacer con el código fuente.

Aunque GCC lleva casi 40 años vivo, sigue siendo un proyecto muy vivo.

Y para prueba, un botón: una de las últimas pruebas ha llegado gracias a una desarrolladora de Intel, que descubrió que modificando una única línea del compilador era posible obtener mejoras de rendimiento de hasta un 12% en procesadores modernos de Intel y AMD.

Para entender bien qué es lo que realmente ha sucedido, imagina cómo trabaja un procesador moderno de Intel o AMD cuando abres un programa.

Los chips actuales intentan ser inteligentes y adelantarse a las órdenes para ir más rápido. Cuando el código llega a un momento donde debe elegir entre dos opciones, el procesador no se para a esperar la respuesta. Lo que hace es adivinar el camino más probable. Si acierta, perfecto, pero si se equivoca, ya no responde tan rápido como se esperaba.

La desarrolladora descubrió que los procesadores actuales sufren mucho más con estos fallos de lo que se pensaba. Al ser chips tan modernos y complejos, volver atrás para tomar el camino correcto atasca todo y hace que el PC pierda tiempo.

La solución la encontró al buscar la línea de código que calcula el riesgo de estos saltos en el programa GCC y le sumó un 3. Con este pequeño ajuste, el sistema se ha vuelto más desconfiado y prefiere mandar tareas seguras en lugar de jugar a la lotería.

Como resultado de ese pequeño cambio, las pruebas de rendimiento demuestran que los chips de Intel y AMD tardan menos tiempo en resolver cálculos complejos porque ya no pierden el tiempo corrigiendo decisiones equivocadas.

El cambio ya ha sido aceptado por los responsables del proyecto de software, pero se lanzará de forma oficial con la llegada de la versión GCC 17 el próximo año 2027.

Python se ha convertido en uno de los lenguajes con mayor transición hacia esta tecnología, pero independientemente del ecosistema, el impacto es rápido y contundente.

Por mucho que se luche contra la inteligencia artificial en este ámbito, el cambio debe darse sí o sí para las profesiones. Para poder adaptarse a esta nueva velocidad de trabajo, hay que actuar diferente como desarrolladores, según explica el experto Charlie Mash.

¿A qué se refiere con esto? El debate actual con respecto a los modelos de IA es amplio, pero este especialista toca un punto particular que parece estar pasando por alto, cuándo podría ser crucial para el futuro de los empleados.

La IA escribe más código, pero la supervisión humana gana importancia

Boris Cherny (creador de Claude Code) no es el único que ha dejado de escribir código con la implementación de la inteligencia artificial, pues Charlie Marsh, fundador de Astral (Ruff y uv), se suma a la lista.

Después de que su empresa fuera adquirida, pasó a formar parte del equipo Codex de OpenAI y ahora admite que ya no trabaja manualmente como antes. La gran parte del trabajo en cuanto a escritura de codificación se la encarga a la inteligencia artificial.

Según European Central Station, en una conversación con Ryan Peterman en The Peterman Pod, el experto indica que no solamente es una tecnología que ha cambiado considerablemente la velocidad, sino que también ha generado una preocupación adicional al tener que supervisar profundamente lo que se genera con los prompts.

"Charlie, cuando enviabas PR antes, podíamos aprobarlos después de un vistazo rápido; ahora tenemos que estar 100% concentrados al revisar, porque este código fue generado automáticamente por ti con IA."

La ayuda de la IA es buena, pero hasta cierto punto, porque se tiene que invertir tiempo en comprobar que todo esté bien. Por eso, para Marsh, la automatización no elimina la necesidad de análisis, validación y criterio técnico.

Esto ha hecho que el método de trabajo de la programación esté cambiando drásticamente tras la generación de código masiva. Se pueden obtener miles de líneas en tan solo unos pocos minutos, pero el enfoque de los trabajadores ahora se dirige a determinar que las funciones sean correctas y solucionar posibles errores.

En otras palabras, el trabajo se desplaza de la producción al control de calidad. Al mismo tiempo, otro de los problemas es que el gasto de la revisión no ha disminuido con el mismo ritmo en el que está creciendo la magnitud del trabajo.

Por ejemplo, los mantenedores deben dedicar mucho tiempo a la inspección de código y el autor que ejecuta los prompts o estructura el proyecto aprende menos. Esto crea varios inconvenientes en la industria que podrían estar pasando desapercibidos.

La velocidad ya no basta: comunicar y construir comunidad también es esencial

Marsh piensa que ya no es suficiente simplemente con aumentar la productividad cuando el riesgo de que la calidad del código es grande. En paralelo, hay inconvenientes como la disminución del aprendizaje de los programadores y el mantenimiento más grande para las empresas.

En sí, escribir líneas de programación ya no es el núcleo de la profesión y esta perspectiva se alinea con otras de varios expertos que han hablado sobre el cambio que está llegando a la industria con estos asistentes virtuales.

Según el experto, en realidad el futuro de los desarrolladores se va a centrar en la capacidad de revisar, comunicar, priorizar y dirigir sistemas en lugar de limitarse a producir código.