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.

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.

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.

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.

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.

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.

Hay que tener claro que no es un producto propio de OpenAI. Work Louder ya tiene un producto similar de marca “blanca”. Esta versión limitada, que solo se venderá hasta que se agote el stock, ha sido personalizada por OpenAI para hacerlo compatible con Codex, de forma que no hay que instalar apps o drivers: al conectarlo al PC, Codex lo reconoce automáticamente.

Se trata de un teclado inalámbrico que no sirve para teclear, sino para controlar las tareas y agentes de IA que uses con Codex. Es completamente personalizable, así que puede usarse con otras IA.

Así funciona Codex Micro de OpenAI

Estamos ante un miniteclado con 12 teclas, un minijoystick y un botón giratorio. Las seis teclas superiores son transparentes, para que puedas ver la luz LED. A estos botones les asignas una tarea o agente de IA de Codex que estés utilizando en cada momento.

Un código de luces te informa sobre cómo evoluciona cada tarea: Blanca significa que está en espera, Morada que está pensando, Verde que ha terminado, Amarillo que espera una instrucción humana, y Rojo que ha ocurrido un error. Al tocar la tecla, se abre la ventana de ese agente o tarea en el monitor. Es una forma rápida de controlar el flujo de trabajo y mantener todo vigilado.

Las otras seis teclas dan acceso a diferentes funciones de Codex o el PC, como aceptar cambios, rechazar resultados, pulsar para hablar, iniciar nuevas conversaciones, activar acciones personalizadas al instante y mucho más.

Estas seis teclas inferiores se pueden extraer. Hay 32 teclas disponibles que representan tareas populares cuando se emplean agentes de IA, o se genera código.

El botón giratorio permite ajustar la potencia de “pensamiento” de Codex: baja al mínimo para tareas sencillas, y súbelo para que la IA se esfuerce al máximo.

Finalmente, el minijoystick actúa como un minicursor para moverte por menús o elegir opciones.

Este teclado Codex Micro de OpenAI y Work Louder parece bastante práctico cuando utilizas IA generativa de código, pero no es barato. Cuesta 230 dólares, unos 200 euros, y ya está a la venta en su página web, en unidades limitadas.

Justo por esto es que hay que tener cuidado, porque la popularidad que tiene actualmente la está convirtiendo en uno de los objetivos de los cibercriminales. Se ha detectado una campaña maliciosa que usa repositorios públicos para esparcir malware en millones de equipos.

Los hackers están creando imitaciones de programas como WinRAR, Malwarebytes, Postman, Krita y otros que normalmente usas a diario para engañarte y hacer que infectes por tu propia cuenta el sistema.

La mayor parte de los esfuerzos de los piratas informáticos están enfocados en robo de información y virus, pero aunque GitHub está eliminando parte de todo el código infectado, hay algo sumamente importante que debes saber para cuidarte de estos riesgos.

Una campaña masiva utilizó repositorios falsos para distribuir malware

¿Has usado GitHub? Es importante que prestes atención a la situación actual por la que está pasando la famosa plataforma de repositorios. Descargar e instalar programas desde aquí no siempre es seguro.

La firma de ciberseguridad Arctic Wolf identificó una operación que utilizó 292 repositorios falsos de GitHub para imitar software legítimo. Todo apunta a un acto malicioso de los ciberdelincuentes que consiste en engañar a los usuarios para que infecten los ordenadores con virus sin darse cuenta.

Esta táctica es tan peligrosa debido a que las diversas apps se hacen pasar por proyectos relacionados con software de seguridad, servicios de criptomonedas, utilidades para desarrolladores, plataformas de correo seguro, herramientas para macOS e incluso servicios de gaming.

La investigación comenzó después de que la compañía detectara que uno de sus propios productos estaba siendo suplantado dentro de esta campaña iniciada el 26 de junio.

Según el informe, tras encontrar e investigar las coincidencias, en cada uno de estos repositorios sospechosos se encontraba un archivo README que contenía enlaces que dirigían a las víctimas hacia páginas diseñadas para distribuir malware.

El phishing estaba pensado para transmitir confianza al replicar con exactitud cada uno de los elementos visuales, insignias y botones de las interfaces de las empresas para que los usuarios pudieran seguir el proceso "como siempre".

“Cuando el usuario ejecuta el ejecutable, gup.exe carga lateralmente libcurl.dll, que decodifica y ejecuta reflexivamente un ladrón de información integrado completamente en la memoria”.

Además de esto, se descubrió que la mayoría utilizaba una plantilla HTML y JavaScript reutilizada entre las distintas marcas. “Su script del lado del cliente analiza la ruta URL en dos segmentos”, es lo que dice la compañía sobre el modus operandi, destacando que esto fue lo que hicieron para adaptar la apariencia.

Por otro lado, esta carga maliciosa llegaba mediante un archivo ZIP de gran tamaño cuyo nombre cambiaba aproximadamente cada minuto. Dentro del paquete se encontraban un archivo libcurl.dll modificado y una copia legítima y firmada de WinGUP, renombrada según el software que se estaba imitando.

Con esto, solo hacía falta que se ejecutara para que se aplicara la "carga lateral de DLL" y así empezar a inyectar el malware sin levantar sospechas de la plataforma o el sistema operativo.

BoryptGrab apunta a navegadores, criptomonedas y credenciales sensibles

El malware identificado presenta características asociadas a una variante de la familia BoryptGrab, un infostealer diseñado para recopilar información durante una única ejecución.

Utilizando el mismo método, la misión de los hackers era conseguir credenciales, cookies, datos de pago y datos almacenados en más de 19 navegadores web, además de 32 marcas de billeteras de criptomonedas.

Archivos en el escritorio o en carpetas de documentos cuyos nombres sugieren que contienen contraseñas, copias de seguridad, billeteras digitales o frases de recuperación de los afectados, también están en el punto de mira.

Algunas de las plataformas vinculadas al inconveniente han sido las sesiones de Telegram, tokens de Discord, credenciales de Steam y la app de mensajería Max de Meta.

Arctic Wolf señala que el malware puede eludir mecanismos de cifrado vinculados a apps basadas en Chrome mediante la inyección directa de código en el proceso del navegador.

Los investigadores no lograron atribuir la operación a un grupo específico, aunque consideran probable que el operador hable ruso y que el móvil principal sea económico.

A pesar de que los desarrolladores de GitHub ya se encuentran eliminando gran parte de los repositorios maliciosos, todavía quedan decenas y por eso el equipo de Artic Wolf recomienda verificar siempre la autenticidad de los proyectos sobre fuentes oficiales antes de instalar.

Es así como lo ven programadores de carne y hueso que, a pesar de su juventud y de tener ganas de comerse el mundo en su ámbito profesional, están viendo cómo el que decían que era el sector estrella ha dejado de ser tan atractivo.

Así lo refleja un reportaje reciente escrito por Manuel Nieto para El Mundo, en el que ha expuesto la situación en la que se encuentran los programadores e informáticos en un escenario en el que cada vez cuesta más iniciarse como tal.

"El programador junior está desapareciendo", ha explicado Esteve Almirall, profesor de ESADE y experto en inteligencia artificial, que ha resuelto la duda de por qué esto está sucediendo. "Lo que antes requería un ejército de programadores para realizar tareas mecánicas o compilaciones preliminares simples, hoy lo hace un modelo en horas y con mayor calidad", ha matizado.

La IA limita la incorporación de nuevos perfiles profesionales

Esta cabecera se ha hecho eco de las conclusiones abordadas por un reciente estudio realizado por la Universidad de Stanford (Estados Unidos), que señala que el empleo joven en este ámbito se ha estancado desde finales de 2022.

Esto coincide con el lanzamiento de ChatGPT, el chatbot de inteligencia artificial impulsado por OpenAI, que llegó a manos de los usuarios el 30 de noviembre de 2022 y transformó la manera en que nos relacionamos con la tecnología.

Este informe también sostiene que en los puestos de empleo en los que tiene presencia la IA, los trabajadores de entre 22 y 25 años sufrieron una caída del 6%. Esta situación, no obstante, no mejora con la edad, debido a que los trabajadores de entre 35 y 49 años registraron un aumento de entre el 6% y el 9%.

En cualquier caso, queda demostrado que la IA puede frenar la incorporación de perfiles junior en las empresas y que esto puede suponer una barrera para quienes buscan su primer empleo. Sin un trabajo previo como junior, se complica alcanzar puestos senior.

Ser programador hoy es una profesión de riesgo

Lo que apuntaban como el trabajo del futuro, que es la informática y sus distintas ramas, ha dejado de ser el camino al éxito. En cualquier caso, las matriculaciones relacionadas con este ámbito han incrementado un 55% desde 2016, lo que evidencia que los estudiantes aún tienen fe en la programación.

No obstante, los que ya están metidos en ella, creen que actualmente es una profesión complicada. "Cuando yo daba charlas hace dos años y los padres me preguntaban qué debían estudiar sus hijos para tener un futuro estable, yo siempre respondía informática", ha reconocido José Varela, que pertenece al área de Digitalización e IA de la UGT.

Varela no es el único que cree que la informática es una profesión de riesgo, ya que otras de las personas entrevistadas en el reportaje hablan de éste como un sector de riesgo. Al menos, actualmente con el auge de la IA

"Es muy complicado ahora mismo conseguir trabajo y lo sé porque tengo amigos que han trabajado en empresas informáticas y los han echado y otros que han tenido que cambiar de rumbo", ha añadido José Manuel González, estudiante de ingeniería informática de la Universidad de Cádiz.

Sobre ello, Jesús Pérez, estudiante de un doble grado en desarrollo web y móvil, ha insistido en que anteriormente "te prometían que con esta carrera ibas a tener el futuro al alcance de tu mano". En su caso, esto no ha sido así, debido a que "con el grado solo no basta para conseguir empleo".

La IA de Anthropic se ha convertido en una de las más influyentes del momento gracias a la gran influencia de Mythos en el mundo de la ciberseguridad, pero su impacto está siendo enorme también en la programación, como destacan sus creadores, permitiendo que cualquiera pueda programar incluso sin formación.

Ahora, Anthropic ha anunciado el lanzamiento de la primera beta para el sistema operativo Linux, su herramienta de inteligencia artificial, cuya aplicación ya estaba disponible para Windows 11 y macOS, como recoge la página de soporte de la compañía.

La experiencia de Claude es similar a la del resto de sistemas operativos, ya que pese a estar en beta en Linux, incluye las pestañas Chat, Cowork y Claude Code, esta última la más popular para escribir código informático a través del vibe coding, incluso para personas sin formación técnica en programación.

Otras funciones que se encuentran disponible en la beta de Claude son las sesiones paralelas, la revisión de diferencias visuales, un terminal y editor integrados y la vista previa de la aplicación en vivo.

Sin embargo, al tratarse de un software que aún no es definitivo, aún hay varias características que no pueden utilizarse o que no funcionan correctamente, como es habitual en estos casos.

Por ejemplo, no esperes encontrar Computer Use, el modo que permite funcionar a la IA como un agente que controla otras aplicaciones de tu ordenador, ni tampoco el dictado por voz.

Algunos medios especializados reportan también problemas en las notificaciones y la opción Quick Entry, aunque es probable que Anthropic los soluciones a medida que trabaja en el desarrollo.

Requisitos para usar Claude en Linux

Si quieres ser uno de los primeros en utilizar Claude Code y el resto de funciones de la inteligencia artificial de Anthropic para trabajar y programar a través de la aplicación en fase beta, la compañía estdounidense ha compartido una lista de requisitos mínimos que tu equipo debe cumplir.

La primera es que la versión del sistema operativo esté actualizada al menos a Ubuntu 22.04 o posterior, o Debian 12 o posterior. En Debian la compatibilidad puede ser mayor, pero no se ha comprobado.

Asimismo, la beta de Claude para Linux solo funciona en sistemas con arquitecturas x86_64 o ARM64, las más habituales de la actualidad.

Durante mucho tiempo estos han estado prácticamente a la par y por eso es que muchos ordenadores los comparan. Por eso, la decisión de elegir cuál aprender es complicada, ya que también hay varios factores como el rendimiento, el coste de mantenimiento, la velocidad y estabilidad.

Sumando el auge de la inteligencia artificial, hay que seleccionar con prudencia. Este paso va a ser crucial para determinar cómo vas a aplicar el desarrollo web, programación de sistemas, videojuegos, análisis de datos y otros puestos.

Si quieres conocer las diferencias entre las propuestas de Bjarne Stroustrup y Guido van Rossum, este artículo seguramente es todo lo que necesitas.

C++ y Python nacen con filosofías completamente distintas

Antes de adentrarte de lleno en los lenguajes de programación, tenías que entender que cada uno cuenta con sus ventajas y desventajas o enfoques determinados en ciertos tipos de desarrollo.

Por esto mismo es que es importante que tengas en cuenta las diferencias que hay entre Python y C++. Empecemos por la primera, pues C++ nació como una evolución del propio C, el cual estaba enfocado en aplicaciones y sistemas.

De aquí parte también su programación centrada en tipado estático, compilación nativa y gestión explícita de recursos. Por eso es que muchos proyectos de gran magnitud utilizan esta opción en la actualidad.

En cuanto a Python, fue diseñado para priorizar la simplicidad, la legibilidad del código y ser versátil. La documentación oficial explica que Guido van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa como sucesor del lenguaje ABC, buscando una experiencia de programación más limpia y productiva.

Este ecosistema funciona con tipado dinámico y mecanismos automáticos de gestión de memoria. Considerando esto, C++ se utiliza para desarrollo profundo que es más exigente, mientras que Python es un lenguaje de menor complejidad y mayor rapidez, destinado a diversos proyectos.

Ahora, esto no quiere decir que uno sea mejor que otro directamente, sino que responden a necesidades distintas en el ámbito de la programación y por eso es que tienes que saber bien cuáles son tus objetivos para decidirte por uno.

Si prestas atención a la tabla compartida, probablemente ya tengas una idea de lo que requieres para tus estudios.

Rendimiento, memoria y productividad

No hay nada más fundamental que el rendimiento en un lenguaje de programación y es que cada detalle cuenta cuando se realizan trabajos a gran escala.

En este caso, no hay duda de que destaca C++ al tener la capacidad de compilar directamente a código máquina, siendo capaz de aprovechar el procesador y minimizar la sobrecarga durante las ejecuciones necesarias.

Por ejemplo, muchos lo prefieren para motores gráficos, software de infraestructura y entornos embebidos, especialmente porque la gestión de memoria marca una diferencia importante debido a que tiene un control más preciso en asignación y liberación de recursos.

Con todas estas ventajas, tienes la posibilidad de crear aplicaciones optimizadas y estructuras de alta calidad, pero también hay que tener en cuenta que hay riesgo de errores si no se administra correctamente el proceso de construcción.

Python, por su parte, el enfoque está orientado a la recolección automática de memoria, algo que sirve para que se reduzcan los fallos comunes y el desarrollo sea un poco más "sencillo".

Aquí es donde la productividad juega un papel importante porque la sintaxis limpia y el ecosistema de bibliotecas que ofrece es algo que definitivamente sirve para ahorrar tiempo.

Si ya has escuchado sobre los frameworks que te encuentras aquí, entonces probablemente conozcas herramientas como NumPy, Pandas, Django, FastAPI o PyTorch.

Estos son hechos que hacen de Python una opción viable para inteligencia artificial, automatización y análisis de datos. De hecho, por esto mismo es que se ha ganado un lugar en el top de los mejores lenguajes de programación de la historia.

¿Cuánto más rápido es C++ que Python?

Tal y como se puede apreciar, ambos brindan productividad a su manera, por lo que es normal preguntarse cuál es de verdad más rápido.

En realidad, no hay una cifra que sirva para todos los escenarios, pero cuando se trata de tareas intensivas de procesamiento, C++ suele ser lo que has buscado.

La razón principal es que Python, en su implementación más común, CPython, ejecuta código a través de un intérprete que introduce una sobrecarga inexistente en un programa compilado en C++.

Esto quiere decir que es más rápido en operaciones matemáticas, simulaciones, motores de videojuegos y algoritmos altamente exigentes.

Sin embargo, hay que recordar que muchas aplicaciones Python utilizan bibliotecas de núcleos que se implementan en C y C++, por lo que puede adaptarse al combinar una experiencia de desarrollo rápida con niveles de rendimiento aceptables para los proyectos actuales.

En otras palabras, depende del método de trabajo al que estés acostumbrado o el que te parezca mejor de acuerdo a la comodidad que buscas.

¿Qué lenguaje es mejor para ti? La respuesta depende de lo que necesitas

Ahora que conoces un poco más de Python y C++, ¿cuál sería el mejor para ti? Varios actores dependen de esta decisión. Para simplificarlo, es necesario ponerse en contexto de lo que podrías necesitar para tus trabajos u objetivos.

Si quieres aprender programación, aprender cómo crear apps web, automatizar procesos, generar proyectos de inteligencia artificial y otras cosas por el estilo, Python sigue siendo una opción versátil y recomendable con una curva de aprendizaje a la que es fácil adaptarse.

Actualmente, es uno de los lenguajes más demandados en la industria y se espera que siga así durante varios años. Para trabajar en videojuegos, redes de alto rendimiento, computación científica avanzada o software donde cada milisegundo cuenta, C++ ofrece ventajas difíciles de igualar.

Aquí tienes un control directo de hardware y optimización de código a nivel preciso. Eso sí, requiere además esfuerzo de aprendizaje, pero una vez que lo dominas, el potencial de tus trabajos será realmente grande.

A partir de aquí, la elección queda a tu disposición, pero recuerda que muchas empresas ya no plantean este debate de comparar directamente porque Python y C++ suelen convivir dentro del mismo proyecto.

Esa combinación permite aprovechar las fortalezas de ambos mundos. Por eso, la pregunta correcta no es cuál es mejor en términos absolutos, sino cuál resuelve mejor el problema que tienes delante.

Si tu prioridad es desarrollar rápido, Python probablemente sea la mejor respuesta. Pero, si necesitas el máximo rendimiento posible, C++ sigue siendo uno de los estándares de referencia de la industria.

Los modelos de IA han influido tanto en el desarrollo de proyectos que el padre de Claude Code, Boris Cherny, ha admitido que ha pasado medio año sin escribir en una sola línea de código como solía hacerlo hace un tiempo, antes de que llegaran los asistentes virtuales.

Este tipo de cosas es justo por lo que muchas personas tienen miedo de perder el trabajo ante plataformas como GitHub Copilot y similares. Sin embargo, el mismo creador del generador de código de Claude cree que, en vez de reducir los equipos de programación, podía llegar a multiplicarlos por 100.

¿Cómo sería esto posible y qué sentido tendría en la industria de la informática? Parece que, si todo toma un buen rumbo, el destino de los desarrolladores estará a salvo.

La predicción de Boris Cherny: más programadores, pero menos “ingenieros” tradicionales

¿Qué pasará con la gobernación en solo unos años? En realidad, nadie lo sabe exactamente, pues muchos expertos tienen opiniones tan buenas como malas al respecto.

Por ejemplo, el método de trabajo que se ha vuelto una tendencia llamado Programadores X10 está dando mucho de qué hablar porque consiste en multiplicar la productividad de un desarrollador 10 veces implementando la inteligencia artificial.

Como consecuencia, se están reduciendo los equipos de trabajo y probablemente eso va de la mano con el temido desempleo masivo.

Ahora imagínate que sea un "Programadores X100", pues eso no está tan lejos de la realidad. Aquí es donde juega un papel importante la filmación de Cherny, quien dice que las personas que se dedican a esta profesión podrían multiplicarse por 100, en vez de ser sustituidas.

"No creo que vayamos a llamarlos ingenieros. Pero si hablamos de personas que escriben código, o que utilizan agentes para escribir código, creo que habrá 100 veces más ingenieros de los que hay hoy".

Según las estadísticas de JetBrains, actualmente existen aproximadamente 20,8 millones de programadores en la industria (2025), por lo que hacer esta multiplicación del padre de Claude, daría como resultado 2.080 millones de desarrolladores.

La verdadera pregunta es: ¿por qué se multiplicarían y no se reducirían? Pareciera que, lamentablemente, tendría más sentido que hubiera menos. De por sí, el crecimiento del sector se ha ido dando de manera exponencial año tras año.

Desde la perspectiva de Cherny, la realidad es que va a haber una transición durante este lapso de tiempo. En entrevistas recientes, explicó que lleva más de seis meses sin escribir manualmente una sola línea de código y que el 100% del código que aparece bajo su nombre durante ese período ha sido generado por Claude.

Durante una conversación en Lenny's Podcast compartida por European Central Station, Cherny anticipó que el título de “ingeniero de software” podría ser olvidado y en vez de usar este término, lo más probable es que haya perfiles más cercanos al concepto de “builder” o constructor.

La razón de esto se debe a que programar ya no requiere que se domine cada detalle técnico desde cero y esto podría motivar a muchos a dedicarse al desarrollo.

No es como antes, que se tenía que pasar por un proceso de aprendizaje más extenso y profundo. Si no sabes algo, se lo preguntas a la IA o, incluso, le indicas que te haga exactamente lo que necesitas. Esto hace una diferencia realmente grande, pero el verdadero impacto se verá reflejado alrededor de 2030, según Cherny.

Eso quiere decir que la programación no va a desaparecer, sino que será más accesible y se utilizará junto con otras disciplinas, siendo una posible esperanza de que se mantengan los trabajos.

A diferencia de otros lenguajes de programación modernos, es el que más ha destacado por estar asociado a rendimiento, eficiencia y código confiable. Lo ves cada vez más en tendencias tecnológicas, comparativas frente a C++ o Python y rankings globales de desarrolladores.

Ahora aparece en debatos sobre el kernel de Linux y otros sectores, por lo que se ha convertido en una apuesta estratégica para las grandes empresas.

Por esto mismo, entender qué es Rust y por qué ha generado tanta popularidad es clave para comprender la industria si eres programador o planeas estudiar la profesión.

Cómo Rust pasó de proyecto personal a fenómeno global del código abierto

La historia de Rust comienza como muchas innovaciones tecnológicas: con un problema cotidiano. En 2006, Graydon Hoare, ingeniero de Mozilla, se frustró al encontrar repetidamente averiado el ascensor de su edificio.

Mientras subía 21 pisos a pie, reflexionó sobre algo que muchos desarrolladores conocen bien: gran parte de los fallos de software provienen de errores en la gestión de memoria.

Ese momento desencadenó la idea de crear un lenguaje que combinara dos objetivos aparentemente contradictorios: velocidad extrema y seguridad en memoria.

Los lenguajes tradicionales como C y C++ permiten construir software muy eficiente, pero también facilitan errores críticos. De hecho, Microsoft ha estimado que aproximadamente el 70% de sus vulnerabilidades están relacionadas con fallos de memoria en este tipo de código.

Rust nace para resolver ese dilema. Hoare lo desarrolla inicialmente como un proyecto personal dentro de Mozilla, que decide apoyarlo oficialmente en 2009. Tras años de evolución, Rust 1.0 se lanza en mayo de 2015, marcando el inicio de su adopción real en la industria.

Desde entonces, el crecimiento ha sido constante. Hoy es un lenguaje de código abierto impulsado por una comunidad global, con contribuciones de empresas como Google, Microsoft y Amazon, además de cientos de desarrolladores independientes.

Su popularidad no es casualidad. Según la encuesta anual de Stack Overflow, Rust se ha mantenido durante años como el lenguaje “más amado” por los desarrolladores, con niveles de satisfacción superiores al 80%. Este dato refleja algo importante: quienes lo usan no solo lo entienden, sino que prefieren seguir trabajando con él.

¿Por qué Rust es clave en el futuro del software y Linux?

Para entender el impacto de Rust, necesitas mirar su propuesta técnica. Este lenguaje introduce un sistema de “propiedad” de la memoria que garantiza que cada dato tenga un único dueño y reglas estrictas sobre cómo se utiliza.

Esto elimina clases completas de errores, como desbordamientos de memoria o accesos inválidos, antes de que el código siquiera se ejecute.

El resultado es una combinación poco común: rendimiento cercano al de C o C++ sin necesidad de recolectores de basura, y con seguridad integrada desde el diseño.

Esta característica lo ha convertido en una opción ideal para software crítico, sistemas embebidos, infraestructura cloud y ahora también para el propio ecosistema Linux, donde empezó a integrarse como alternativa complementaria a C para mejorar la seguridad del kernel.

El interés no se limita al ámbito técnico. Grandes empresas tecnológicas ya lo utilizan en producción. Discord logró multiplicar por diez el rendimiento de un servicio clave tras migrarlo a Rust, mientras que Cloudflare ha mejorado la velocidad de su red y reducido su consumo de recursos al adoptarlo en su infraestructura.

Dropbox, Microsoft y Amazon también lo consideran estratégico para el futuro de sus plataformas. Incluso los gobiernos están impulsando su adopción.

La Casa Blanca recomienda el uso de lenguajes seguros en memoria para reducir ciberataques, señalando explícitamente a Rust como una de las mejores alternativas para reemplazar tecnologías más vulnerables.

Considerando todo esto, representa un cambio de paradigma en programación de sistemas. No reemplaza completamente a lenguajes clásicos, pero redefine las expectativas con que la velocidad ya no tiene que significar riesgo.

Por eso, lo que empezó como un proyecto paralelo dentro del ecosistema open source hoy se posiciona como uno de los lenguajes más valiosos y prometedores del mundo.

Aunque Python, JavaScript o Rust también son importantes en la actualidad, gran parte de la infraestructura tecnológica sigue dependiendo directa o indirectamente de C.

Lo curioso es que su nombre es peculiar porque no se parece a ningún otro y esto a veces genera dudas a aquellos que están estudiando desde cero sus funcionalidades.

Una de las preguntas que más suelen surgir es si existió realmente un lenguaje B antes que C. ¿Hubo una versión A? ¿Qué ocurrió con la letra D? Cuando empiezas a ver su historia desde esta perspectiva, entiendes que ese pequeño proyecto dentro de Bell Labs ha sido más complejo y extenso de lo que se piensa.

De BCPL a B: el origen de la letra C

¿Por qué C se llama así? Para poder entender esto hay que remontarse a la década de 1960, una época en donde la empresa Bell Labs se consideraba como uno de los centros de investigación más importantes de todo el planeta.

Allí trabajaban figuras como Ken Thompson y Dennis Ritchie. Los mencionados expertos constantemente trabajaban en el desarrollo de sistemas operativos o herramientas de programación, logrando avances importantes para toda la industria tecnológica.

Según el histórico artículo de Dennis Ritchie sobre la evolución del lenguaje, C nació entre 1969 y 1973 en paralelo al desarrollo temprano de Unix. Su antecedente directo fue B, y este a su vez provenía de BCPL.

BCPL (Basic Combined Programming Language), fue diseñado por Martin Richards en 1966 como una simplificación de CPL (Combined Programming Language). Este era categorizado como un lenguaje sencillo y sin tipos, pues la idea de su composición era que fuera más fácil el proceso de generar compiladores y software.

En un punto, Thompson requería de una herramienta que fuera más práctica para trabajar en Unix, pero no había ninguna que cumpliera con las exigencias del momento. Por esto mismo es que utilizó los principios del BCPL para finalmente crear B.

Esto no representaba una secuencia alfabética iniciada previamente por un lenguaje A, ya que era la simplificación derivada de BCPL, dejando a C como un sucesor directo tras el primer nombre.

Cómo B evolucionó hasta convertirse en C

Para los primeros sistemas Unix, B era un aspecto fundamental, pero todavía tenía limitaciones al no tener tipos y, además, las computadoras comenzaban a evolucionar.

Esto llevó a que se necesitaran mejoras grandes para que se pudieran aprovechar los recursos de hardware y expandir las capacidades.

De esta manera, los tipos de datos fueron incorporados para que la memoria fuera más eficiente y vieron un control más preciso en la información que se almacenaba. Así, C evolucionó desde el lenguaje sin tipos BCPL y por eso esas novedades se convirtieron en las características cruciales.

Un dato interesante es que no siempre fue tan popular y al comienzo fue conocido solo como "Nueva B" debido a que se consideraba como una actualización. Cuando de verdad se marcaron diferencias, tuvieron que nombrarlo y la decisión se nota que fue sencilla: seguir a la siguiente letra del alfabeto.

En 1973, Unix fue reescrito en gran medida en C, un acontecimiento histórico porque demostró que un sistema operativo podía construirse con un lenguaje de alto nivel sin sacrificar rendimiento.

¿Hubo una A antes de B y C?

Tal y como se ha contado, la decisión del alfabeto no fue tomada como el primer paso durante el desarrollo de estos lenguajes. Es algo que se fue dando a medida que llegaron las evoluciones de los sistemas y el hardware.

No existió un lenguaje de programación llamado "A" dentro de una secuencia oficial. Si se busca un verdadero ancestro en esta línea evolutiva, el candidato más sólido es ALGOL (Algorithmic Language), surgido a finales de los años 50.

Aunque su nombre no fue elegido por la primera letra del abecedario, funcionó como la base conceptual de la que nacieron CPL, BCPL y, posteriormente, los lenguajes B y C.

¿Qué pasó con el lenguaje D?

A pesar de que no existió oficialmente una "A", la "D" si sucedió cuando Bjarne Stroustrup buscó expandir las capacidades de C añadiendo programación orientada a objetos durante los años 70.

Todos esperaban que esta nueva evolución fuera llamada con la siguiente letra del abecedario, pero en 1983, el desarrollador lo nombró como C++, que es el que actualmente se conoce en muchos infraestructuras que dependen de él.

Por lo visto, este título fue un ingenioso guiño al operador de incremento (++), mientras que era una buena opción para demostrar los avances de C.

Pero la historia no termina ahí, pues en 2001 Walter Bright sí creó el lenguaje D con el objetivo de corregir las limitaciones de C++ manteniendo su eficiencia de bajo nivel.

Por un tiempo tuvo una comunidad sólida, pero nunca llegó a consolidarse tan popular como lo hizo C++. Este es sin duda uno de los detalles informáticos poco conocidos que merecen estar en un museo de programación.

Durante años, ser buen programador se asociaba a dominar lenguajes, escribir código rápido y resolver tareas técnicas con soltura. Aunque esta habilidad sigue siendo importante, al final ya no basta por sí sola.

La inteligencia artificial puede acelerar todo tipo de trabajos, lo que obliga a replantear qué significa ser un buen ingeniero de software. En este contexto se entiende la idea de Naresh Agarwal.

Su frase apunta a un cambio de fondo: el ingeniero que sobreviva a la IA no será necesariamente el mejor escribiendo código desde cero, sino quien pueda convertir ese código en software real, estable y útil.

La IA está cambiando el trabajo de programar

Cabe señalar que la inteligencia artificial no ha eliminado la programación, pero sí ha reducido el valor de algunas tareas repetitivas, donde hoy una herramienta puede crear todo tipo de trabajo en programación.

Para muchos equipos de desarrollo, esto supone trabajar más rápido, pero el problema es que generar código no equivale a construir un buen sistema.

Un modelo de IA puede dar una solución que parece correcta, pero que introduce fallos de seguridad, no escala bien, rompe una arquitectura existente o funciona solo en un caso muy concreto.

Aquí es donde el criterio humano sigue siendo decisivo, ya que la inteligencia artificial puede acelerar la primera versión de una respuesta, pero el ingeniero debe saber si esa respuesta se puede usar de verdad.

Cuando Agarwal afirma que no sobrevivirá simplemente el mejor programador, no está diciendo que programar deje de importar. Lo que plantea es que escribir líneas de código será una parte cada vez más pequeña del valor profesional.

El ingeniero que gane peso será quien entienda sistemas completos, por lo que debe saber cómo se conectan una aplicación, una base de datos, una API, la nube, la red, la seguridad y la experiencia del usuario.

Del mismo modo, debe detectar qué puede fallar cuando el software pasa de una prueba local a un entorno real. En otras palabras, la pregunta ya no es solo “¿puedes escribir esto?”. La pregunta es: “¿Puedes asegurarte de que esto funcione bien, sea seguro y tenga sentido dentro del producto?”.

¿Quién sí sobrevivirá a la IA?

El perfil que saldrá reforzado será el ingeniero con fundamentos sólidos. Conocer sistemas distribuidos, redes, bases de datos y sistemas operativos permite entender por qué una aplicación se cae, por qué una consulta tarda demasiado o por qué una decisión aparentemente pequeña puede convertirse en un problema enorme.

También sobrevivirá quien tenga experiencia real en producción, ya que aporta un criterio que una herramienta automática no sustituye. Por ello, la teoría ayuda, pero la experiencia enseña dónde suelen romperse las cosas.

Otro punto clave será aprender a trabajar con IA sin obedecerla a ciegas. Un buen ingeniero debe saber pedir, revisar, probar, refinar y cuestionar, por lo que si acepta todo lo que genera una herramienta, se convierte en un simple intermediario.

La IA también empuja a los programadores a entender mejor para qué se construye cada cosa. Por eso el ingeniero del futuro tendrá que comunicarse mejor; no bastará con cerrar tareas, tendrá que explicar riesgos y asumir responsabilidad sobre lo que llega a producción.

¿La IA va a sustituir a los humanos? Es una de las preguntas frecuentes entre los programadores, considerando que el sector de la informática es uno de los que más ha recibido cambios tras la llegada de los asistentes virtuales.

Sam Altman, CEO de OpenAI, se ha dejado de rodeos y comienza a "despedirse" de los desarrolladores, agradeciendo que hayan empezado con las bases hasta llegar a este punto de la tecnología.

Por un lado, es prometedor, pero por otro, también genera incertidumbre ante aquellos que todavía no saben qué pasará con los nuevos cambios en elos lenguajes de programación.

El “agradecimiento” de Sam Altman que suena a punto de inflexión

La automatización empresarial sigue escalando y los programadores siguen temiendo sobre el futuro de los proyectos que requieren códigos de lenguajes especializados.

Un buen prompt y puedes tener fragmentos estructurados de Python, Rust y otros ecosistemas en cuestión de segundos. En varias circunstancias, Altman ha resaltado lo que implica la IA para la programación.

En la mayoría parecen "advertencias" porque el sector laboral está cambiando de una manera inesperada. Parece que en este punto, ya no hay vuelta atrás y el CEO de OpenAI opta por comenzar a "despedirse" agradecidamente de aquellos que estuvieron desde los inicios de la programación hasta ahora.

“Estoy muy agradecido a las personas que escribieron software extremadamente complejo carácter por carácter. Ya parece difícil recordar cuánto esfuerzo realmente requirió. Gracias por llevarnos a este punto”.

La frase parece ser dirigida a lo complejo que era crear un proyecto desde cero antes de la llegada de la inteligencia artificial. Aunque por un lado es como un reconocimiento al trabajo histórico de los ingenieros, muchos también lo han tomado desde otra perspectiva.

En una interpretación mucho más profunda, cuando Altman habla de “este punto” y de que “ya parece difícil recordar” el esfuerzo, sugiere implícitamente que esa etapa de escribir código manualmente empieza a quedar atrás.

Considerando que en la actualidad ya es casi un requisito que trabajes con asistentes virtuales como GitHub Copilot, mayormente para las tareas básicas o aumentar la productividad (con supervisión), esta ventaja de generar un código completo en cuestión de segundos impacta fuertemente con los métodos tradicionales.

En otras palabras, se está redefiniendo el rol tradicional del programador y lo que hace unos pocos años era común, ahora está pasando a ser "anticuado" o al menos así es como se está viendo en la industria actual.

Por esto mismo es que parte de la comunidad interpreta el mensaje como una especie de “elogio fúnebre” para la profesión, una despedida simbólica de la era del código escrito a mano para darle paso a una nueva era tecnológica que millones ya veían venir.

El siguiente paso no está en escribir código, sino en aprender a usar la IA

Según Business Insider, en un evento reciente, Altman también afirmó que la IA podría funcionar como una utilidad básica, similar a la electricidad o el agua, que se consume y se paga según uso.

Si la inteligencia artificial se convierte en un servicio ubicuo, el valor no estará en escribir código desde cero, sino en saber cómo utilizar esa inteligencia para resolver problemas y no todo el mundo está preparado para ello.

Definir objetivos, supervisar resultados y ajustar procesos es una de las partes que más se van a tener en cuenta durante los próximos años, mientras que también va a ser necesario optar por especializaciones, ya que las tareas básicas probablemente sean absorbidas por los agentes de IA.

En fin, aunque el tono del mensaje del CEO de OpenAI pueda ser de agradecimiento, también funciona como marcador de transición hacia un nuevo mundo laboral.

Este enfoque explica por qué terminó siendo tan popular entre estudiantes, científicos, empresas y desarrolladores que necesitaban avanzar sin perder claridad. Durante una entrevista publicada por el CWI, Guido van Rossum, creador de Python, resumió su forma de entender la informática declarando que prefería escribir código antes que artículos.

Cabe señalar que no era un desprecio a la investigación, sino una manera de decir que su lugar estaba en construir herramientas útiles. Para él, una buena idea no tenía que quedarse en un texto académico; también podía demostrar su valor funcionando en manos de otras personas.

Donde la programación era lenta, apareció una salida más práctica

La historia de Python empieza en el CWI, el instituto donde Van Rossum trabajó como programador. Allí entró en contacto con un equipo formado por Lambert Meertens, Leo Geurts y Steven Pemberton, que trabajaba en ABC, un lenguaje pensado para que personas sin gran experiencia pudieran programar con más facilidad.

ABC no logró despegar como se esperaba debido a que llegó en un momento complicado, con microordenadores que no encajaban bien con sus necesidades y una comunidad de Unix poco dispuesta a adoptarlo. Aun así, dejó la idea de que un lenguaje podía ser más amable sin dejar de ser serio.

El punto decisivo llegó durante el proyecto Amoeba, un sistema operativo distribuido en el que escribir apps en C resultaba demasiado pesado para ciertas tareas. Van Rossum necesitaba algo más ágil, pero no quería renunciar a la claridad. De este modo, empezó a construir un lenguaje que heredaba parte del espíritu de ABC, aunque adaptado a un entorno más realista para los programadores de la época.

Es importante mencionar que Python no nació como un proyecto cerrado, sino como una herramienta hecha por alguien que quería programar mejor. Esa es la clave de la frase sobre preferir código antes que artículos, ya que Van Rossum tenía una vocación aplicada: probar, ajustar, compartir y mejorar.

“Durante el proyecto Amoeba me di cuenta de que si tuviéramos que escribir todas las aplicaciones necesarias en el lenguaje de programación C, sería muy laborioso. Por lo tanto, empecé a preguntarme si podría escribir una versión mejorada de ABC”.

Usenet hizo que Python encontrara una enorme comunidad

A diferencia de ABC, Python pudo circular por Usenet, donde el código fuente llegaba a usuarios de otros países sin depender de canales lentos. Esa difusión temprana permitió que más gente lo probara, lo comentara y lo adoptara.

Con los años, Van Rossum siguió ligado al lenguaje desde distintos lugares, incluidos CNRI, Google y Dropbox. En 2019, el CWI anunció que le concedería la Dijkstra Fellowship, un reconocimiento a una trayectoria marcada por hacer herramientas que otros puedan usar de verdad.

“Espero que la nueva generación de programadores tomen tantas decisiones diferentes como sea posible. Al fin y al cabo, no todo el mundo puede ganarse la vida como desarrollador de lenguajes de programación o como experto en IA. Cualquiera que se esfuerce lo suficiente puede encontrar un trabajo interesante en todo tipo de áreas, siempre y cuando tenga el talento necesario, por supuesto”.

No hay duda de que Python cambió la programación porque entendió algo muy humano: si una herramienta es clara, útil y fácil de compartir, puede llegar mucho más lejos que una buena teoría encerrada en un papel.

Hace unos años, muchos programadores podían especializarse en un lenguaje de programación y trabajar durante mucho tiempo sin mirar demasiado más allá. Pero hoy la situación ha cambiado.

Y es que la IA ha entrado en apps web, móviles, servidores, herramientas, análisis de datos, buscadores, asistentes, robots y sistemas empresariales. Por eso ya no basta con preguntarse cuál es el lenguaje más popular, sino cuál sirve mejor para el problema que se quiere resolver.

Hay muchos lenguajes, pero no todos están pensados para lo mismo. Por ello, si eres programador y quieres trabajar con IA en 2026, estos son los nombres que conviene tener muy presentes y aprenderlos para sumar experiencia a tu curriculum vitae.

Python

Python es el lenguaje más importante para empezar en IA porque combina sencillez, comunidad y un ecosistema enorme de herramientas. Se usa para aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, análisis de datos y ajuste de modelos.

Su gran ventaja está en librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, Hugging Face Transformers o LangChain, que permiten construir proyectos avanzados sin empezar desde cero.

C++

C++ no suele ser el lenguaje más cómodo para principiantes, pero sigue siendo clave cuando la IA necesita rendimiento extremo. Aparece en robótica, coches autónomos, videojuegos, sistemas de baja latencia e inferencia en tiempo real.

Cabe señalar que su valor está en el control de memoria, así como en la capacidad de exprimir el hardware, algo esencial cuando un modelo debe responder muy rápido o ejecutarse con recursos limitados.

Java

Java tiene sentido en inteligencia artificial porque muchas empresas ya funcionan sobre grandes sistemas construidos con este lenguaje de programación y con la plataforma JVM.

No siempre es la opción más moderna para experimentar, pero resulta útil para integrar modelos en banca, seguros, comercio electrónico, servicios internos o apps Android. Su fortaleza está en la estabilidad, la escalabilidad y la facilidad para encajar IA dentro de infraestructuras existentes.

R

El lenguaje de programación R destaca en análisis estadístico, investigación académica, bioinformática, estudios clínicos, economía y ciencia de datos.

No es el lenguaje más habitual para desplegar grandes sistemas de IA en producción, pero sigue siendo muy valioso cuando lo importante no es solo predecir, sino interpretar los datos y entender por qué un modelo ofrece determinados resultados.

Julia

En cuanto a Julia, este combina una sintaxis relativamente clara con un rendimiento alto, lo que la hace interesante para simulaciones, modelos numéricos, investigación científica, clima, biología computacional y problemas matemáticos complejos.

Es importante destacar que su papel en inteligencia artificial es especialmente útil cuando el aprendizaje automático se cruza con cálculos intensivos, pero también con grandes modelos científicos.

JavaScript

JavaScript es fundamental cuando la inteligencia artificial debe llegar a una web o funcionar directamente en el navegador, ya que permite crear demos interactivas, herramientas educativas, asistentes web, filtros en tiempo real o funciones inteligentes dentro de una aplicación online.

Con tecnologías como TensorFlow.js, ONNX Runtime Web o LangChain.js, la IA puede acercarse al usuario sin depender siempre de una aplicación de escritorio.

Scala

Otro lenguaje de programación interesante y que puede servir mucho es Scala, que destaca cuando el problema principal no es solo crear un modelo, sino procesar enormes cantidades de datos.

Su relación con Apache Spark lo convierte en una opción fuerte para pipelines distribuidos, motores de recomendación, detección de fraude, análisis en tiempo real y sistemas donde la IA necesita alimentarse de grandes volúmenes de información.

Rust

No cabe duda de que Rust está creciendo porque ofrece rendimiento cercano a C++ con más seguridad de memoria, y esto lo hace atractivo para servidores de inferencia, herramientas de modelos grandes, edge computing, WebAssembly y componentes críticos donde un fallo puede ser costoso.

Es importante señalar que este lenguaje no sustituye en nada a Python para aprender inteligencia artificial, pero puede ser clave en la parte que sostiene los sistemas por debajo.

Lisp y Prolog

Lisp y Prolog pertenecen a una tradición más clásica de la inteligencia artificial. Aunque no son los primeros lenguajes que aprendería alguien que empieza hoy, siguen siendo relevantes en sistemas expertos.

Es útil aprenderlo para reglas lógicas, razonamiento verificable y proyectos donde la IA debe explicar mejor sus conclusiones. Su importancia está menos en la moda actual y más en la forma de estructurar problemas complejos.

Mojo

Por último se encuentra Mojo, que se trata de un lenguaje de programación más reciente, creado por Modular y presentado en 2023, que intenta combinar la comodidad de Python con compilación nativa y más velocidad.

Todavía tiene un ecosistema pequeño y menos oportunidades laborales que otros lenguajes consolidados, pero resulta interesante porque busca resolver una de las grandes limitaciones de Python en IA: su rendimiento en tareas críticas.

Cómo ayudan estos lenguajes al trabajo real de un programador

Cabe mencionar que la inteligencia artificial ya no es una especialidad aislada para expertos avanzados o grandes tecnológicas, sino que cada vez más programadores tienen que integrar modelos en productos, automatizar procesos internos, analizar datos o añadir funciones inteligentes a apps existentes.

En este escenario, cada lenguaje aporta una pieza distinta. Por ejemplo, Python permite empezar rápido y trabajar con los principales frameworks. JavaScript acerca la IA a la web. Java facilita su entrada en empresas con sistemas ya consolidados. C++ y Rust ayudan cuando el rendimiento y la fiabilidad son esenciales.

R, Julia y Scala cubren análisis estadístico, ciencia y datos masivos. Lisp, Prolog y Mojo recuerdan que la IA no solo va de modelos populares, sino también de razonamiento, eficiencia y nuevas formas de construir software.

La clave no es aprenderlos todos a la vez, sino que lo sensato es empezar por Python y después elegir el siguiente según el camino profesional. Además, si quieres crear aplicaciones web con IA, JavaScript tiene mucho sentido.

Pero si te interesa la robótica o el rendimiento, C++ o Rust serán más útiles. Para datos masivos, Scala encaja mejor, pero para estadística, R sigue siendo fuerte, y en cuanto a computación científica, Julia puede marcar la diferencia.

No hay duda, la IA está cambiando el trabajo de los programadores porque obliga a pensar más allá del lenguaje favorito de cada uno. Ya no se trata solo de escribir código, sino de entender modelos, datos, rendimiento, despliegue e integración en productos reales.

Python seguirá siendo la puerta de entrada más clara en 2026, pero no será suficiente para todos los casos. La IA necesita varias herramientas, y conocer el papel de cada lenguaje puede ayudarte a elegir mejor qué aprender, qué usar y hacia dónde orientar tu carrera como programador.

Este es un lenguaje de consulta estructurado –Structured Query Language, de ahí sus siglas– que nació hace ya más de 50 años, durante la década de los 70, para solucionar un gran problema que tenían las máquinas, como era la búsqueda de información en un mar de datos.

Ante el gran crecimiento de los datos en ordenadores gigantes que seguían transformándose, Edgar F. Codd, un matemático de IBM, propuso un nuevo concepto, el modelo relacional, para que buscar fuera tan fácil como se hace en una tabla con filas y columnas.

Gracias a esta idea, Donald Chamberlin y Raymond Boyce crearon el lenguaje que permitiría llevar a cabo este modelo para la búsqueda; al ser un lenguaje declarativo, básicamente cualquier analista o programador solo tiene que buscar qué información necesita y no el método, algo que antes de SQL era obligatorio.

Pero con la explosión de datos de principio del siglo XXI, mayormente causadas por la aparición de redes sociales con una importante base de datos, SQL se llegó a quedar incluso corto, por lo que tuvo que aparecer NoSQL.

Aunque muchos dijeron que NoSQL acabaría con SQL, el tiempo ha demostrado que pueden convivir perfectamente, ya que algunos negocios siguen prefiriendo las bases de datos relacionales frente a las no relacionales (NoSQL).

La importancia de SQL para las grandes plataformas

Imagina que fueras un analista de datos y tuvieras que revisar algo entre la grandísima cantidad de datos de YouTube –perfiles de usuario, reproducciones en vídeos, listas de reproducción o metadatos–. Sin SQL, esta tarea sería prácticamente imposible.

En su caso concreto, aunque pasar a NoSQL habría sido una solución bastante óptima para gestionar todas sus bases, lo cierto es que sus ingenieros decidieron optar por un sistema relacional clásico, como es MySQL.

Pero para evitar los problemas derivados de gestionar –y tener que buscar– tantísimos datos, crearon una tecnología bautizada como Vitess, una especie de intermediario inteligente que es capaz de realizar e interpretar consultas SQL.

Tiempo después, la plataforma más importante de streaming de vídeo, optó por compartir el código de Vitess, por lo que otras muchas plataformas y organizaciones usan este mismo modelo, como Slack, Pinterest o GitHub, entre muchas otras.

El caso de Netflix es algo diferente, ya que cuenta con un motor conocido como Trino, que es capaz de analizar datos inmediatos –ese minuto exacto en el que paraste una serie– mediante sistemas NoSQL, como Cassandra, mientras que todos los datos menos "rápidos" se gestionan mediante la nube de Amazon.

A su vez, Netflix desarrolló el conocido Apache Iceberg, que funciona junto a Trino para gestionar las tablas de datos de la mejor manera posible: los analistas pueden con ello realizar consultas SQL sobre una cantidad ingente de datos. De ahí que su algoritmo de recomendación sea uno de los mejores.

Al igual que hizo Netflix, otras plataformas como Uber decidieron adaptar este tipo de lenguaje y de consulta para su propia infraestructura; como es entendible, pedir un transporte no es lo mismo que seleccionar una nueva serie o vídeo para pasar un rato.

Uber se enfrentaba al gran problema de que, ante una inconsistencia en los datos, el servicio no acabara cobrando al usuario o que, por el contrario, el pasajero acabara pagando 2 veces por el mismo trayecto, algo fatal para el negocio.

Al principio, Uber se encargó de diseñar Schemaless –que guardaba datos flexibles en MySQL–, pero tuvo que avanzar hacia Docstore ante la gran demanda global creciente, siendo capaz de procesar miles de millones de peticiones.

Esta es quizá una de las técnicas más avanzadas a nivel tecnológico para la gestión de estas bases de datos masivas, algo en lo que Uber ha hecho especial hincapié para conseguir que el servicio que ofrecen sea el mejor posible.

Aunque quizá saber cómo funciona una plataforma como Meta –Facebook, Instagram WhatsApp– sea el mejor ejemplo del gran presente y futuro de SQL, ya que gestionan bases de datos totalmente increíbles para cualquier persona normal.

La compañía de Mark Zuckerberg utiliza Presto, que está basado en las consultas en SQL, y permite que los analistas puedan realizar consultas en numerosos discos al mismo tiempo, en apenas unos segundos.

Curiosamente, está también respaldado por la Linux Foundation y es uno de los más potentes a nivel de gestión y consulta de datos de todos los tiempos, llegando a procesar en la escala de los exabytes –miles de petabytes–, lo que demuestra que SQL aún no ha encontrado su límite y continúa siendo el mejor lenguaje para realizar este tipo de tareas.

Y este potente lenguaje no se queda solo aquí, ya que también está representado por PostgreSQL en plataformas como Spotify, detrás de las listas como el descubrimiento semanal para los usuarios, una tecnología de las más aburridas, pero de las más robustas, en palabras de la propia plataforma de streaming de audio.

Si reservas algún viaje también durante este verano y has usado Airbnb, también esta usa MySQL para todas las reservas, además de los pagos dentro de la plataforma. SQL es tan básico en tal caso que, sin él, probablemente 2 personas podrían reservar el mismo alojamientos para fechas idénticas.

E incluso la todopoderosa Amazon usa SQL para sus servicios de almacenamiento en la nube, aunque con una base de datos NoSQL –conocida como DynamoDB– para tareas tan básicas como la velocidad en el proceso de compra.

Por todo esto, aunque SQL pueda resultar un lenguaje anticuado o "aburrido", quizá sea uno de los más fiables en todo el mundo. Con la capacidad de que las grandes firmas de la industria apuesten por él casi sin dudarlo.

Sin embargo, la llegada de la inteligencia artificial está cambiando esa realidad. De hecho, hoy basta con describir lo que se quiere crear para que una herramienta sea capaz de escribir gran parte del código.

Cabe mencionar que este cambio es el que llevó a Boris Cherny, uno de los programadores más importantes de la industria, a lanzar una de las reflexiones más comentadas sobre el futuro de la programación.

Ahora cualquier persona puede programar

Durante una charla en la conferencia Fortune Brainstorm Tech, Boris Cherny, creador de Claude Code y uno de los responsables de esta herramienta desarrollada por Anthropic, aseguró que antes había unos 50 millones de personas en el mundo que sabían programar y que ahora prácticamente cualquiera puede hacerlo.

Puede sonar exagerado si se interpreta de forma literal, pero su significado es muy diferente, ya que el experto no sostiene que todas las personas se hayan convertido de repente en programadores profesionales.

Lo que quiere explicar es que la inteligencia artificial ha reducido enormemente la barrera de entrada para desarrollar software en todos los niveles.

En lugar de escribir cada línea de código manualmente, ahora es posible pedir a un modelo de IA que cree una aplicación, diseñe una página web o automatice una tarea utilizando instrucciones escritas en lenguaje natural. La herramienta traduce esa petición en código y el usuario puede revisarlo, modificarlo o seguir desarrollándolo.

“Muchas mañanas me despierto y Claude ya tiene las solicitudes de extracción que ha generado, verificadas de principio a fin, y me trae capturas de pantalla”.

Qué es Claude Code y cómo está cambiando la forma de desarrollar software

Cabe señalar que Claude Code es un asistente de programación creado por Anthropic para ayudar a los desarrolladores durante todo el proceso de creación de software.

Además de generar código, también puede revisar proyectos ya existentes, detectar errores, proponer mejoras, explicar cómo funciona un fragmento de programación o automatizar tareas repetitivas que antes requerían mucho tiempo.

De hecho, el propio Boris Cherny reconoce que hace meses dejó de escribir código a mano para muchas de sus tareas diarias, y en su lugar, utiliza Claude Code para generar buena parte del trabajo.

Ahora, dedica más tiempo a revisar los resultados, comprobar que funcionan correctamente, así como a decidir cómo debe evolucionar cada proyecto.

El valor del desarrollador ya no está únicamente en escribir código, sino en saber plantear el problema adecuado, evaluar las respuestas de la inteligencia artificial y garantizar que el resultado sea fiable.

La IA ya está empezando a asumir algunas tareas de programación

La evolución de estos modelos también está modificando el mercado laboral, y es que las herramientas actuales son mucho más capaces que hace apenas unos años.

En la actualidad, ya pueden crear funciones completas, corregir errores, traducir código entre distintos lenguajes, generar documentación o preparar pruebas para comprobar que un programa funciona correctamente.

Eso está haciendo que algunas tareas básicas, especialmente las más repetitivas y mecánicas, empiecen a ser realizadas por la inteligencia artificial en lugar de por programadores con menos experiencia.

Sin embargo, ese escenario no significa que los desarrolladores vayan a desaparecer. Los proyectos complejos siguen necesitando profesionales capaces de diseñar la arquitectura del software.

Más que sustituir a los programadores, la inteligencia artificial está cambiando la forma en la que trabajan y ampliando el número de personas capaces de crear software.

Eso fue lo que ocurrió con Python, en el cual su creador, Guido van Rossum, no partió de una gran estrategia comercial, sino que quería un lenguaje más cómodo para programar, más claro al leerlo y menos pesado que otras opciones de su entorno.

Durante una entrevista, de acuerdo con el portal Unocero, Van Rossum explicó el origen de Python: “No me gustaba Perl 3 tampoco, por lo que decidí crear mi lenguaje inspirado en ABC y C. Tomé todo lo que me gustaba de ABC y quité todo lo que me disgustaba, muchas veces copiándolo de C”.

La declaración del programador resume muy bien cómo nació uno de los lenguajes de programación más usados del mundo, que fue a partir de experiencia, descarte y sentido práctico.

Python nació porque Guido van Rossum necesitaba trabajar de otra manera

Cabe señalar que Guido van Rossum trabajaba en el CWI, el Centro para las Matemáticas y la Informática de Países Bajos. Allí participó durante varios años en ABC, un lenguaje pensado para facilitar el aprendizaje de la programación.

Más tarde estuvo vinculado a Amoeba, un sistema operativo distribuido, donde escribir herramientas en C podía resultar más lento y menos cómodo para ciertas tareas.

Ese contexto explica mucho mejor el nacimiento de Python, donde Van Rossum no buscaba crear un lenguaje difícil para expertos, sino una herramienta que permitiera escribir programas con menos fricción.

En pocas palabras, quería conservar la claridad de ABC, pero sin quedarse encerrado en sus limitaciones. También necesitaba la solidez y el contacto con el sistema que ofrecía C.

Es importante mencionar que no significa que Python sea una copia de otros lenguajes de programación. Significa que su desarrollo fue una mezcla inteligente de ideas que ya existían.

De ABC tomó el interés por la legibilidad. Es decir, la idea de que el código debe entenderse con facilidad, incluso por alguien que no lo escribió. Esa filosofía terminó siendo una de las grandes señas de identidad.

Lo que no le convencía lo dejó fuera o lo rediseñó. Van Rossum entendía que un lenguaje pensado solo para enseñar podía quedarse corto cuando se quería usar en proyectos más amplios. Por eso Python debía ser sencillo, pero también útil para resolver problemas reales.

De C aprovechó soluciones más prácticas y cercanas al funcionamiento del sistema, ya que era un lenguaje mucho más extendido en entornos técnicos, con más control y mejor encaje para construir herramientas potentes.

ABC fue el punto de partida que hizo posible Python

ABC fue un lenguaje creado con una intención educativa que buscaba que programar resultara menos intimidante para los principiantes. Su sintaxis era más limpia que la de otros lenguajes y estaba pensada para que la persona se centrara en la lógica del programa.

Para Van Rossum, ABC fue un aprendizaje decisivo que le mostró que un lenguaje podía ser más amable. También le enseñó qué cosas no funcionaban cuando se quería ir más allá del uso educativo.

“Comparado con otros lenguajes, excepto tal vez Scratch, la sintaxis y comportamiento de Python es la más intuitiva y fácil de aprender”.

Python heredó la obsesión por la claridad, pero fue diseñado para servir en muchos más escenarios. Podía usarse para aprender, automatizar tareas, crear herramientas y desarrollar proyectos.

La clave de Python fue hacer que el código se pudiera leer mejor

Python terminó destacando por una idea sencilla: el código lo leen las máquinas, pero también las personas. Cuando un programa crece, otros desarrolladores tienen que entenderlo, corregirlo y mantenerlo.

Si el lenguaje ayuda a que esa lectura sea más natural, todo el trabajo mejora. Esa apuesta explica por qué se convirtió en una puerta de entrada para aprender a programar y, al mismo tiempo, en una herramienta usada en proyectos profesionales.

Van Rossum creó Python mirando hacia otros lenguajes, pero con una intención propia. Tomó lo que servía, quitó lo que estorbaba y construyó una herramienta que hizo la programación más clara para millones de personas.

Las decisiones del gigante de Redmond conllevan despidos masivos de hasta el 30% de la empresa encargada del sector de los videojuegos.

La nueva ronda de recortes que afecta directamente a Xbox (a pesar de que no se vincula directamente con la inteligencia artificial) y a varios de sus estudios más importantes, incluyendo a Bethesda, Double Fine, Ninja Theory, Obsidian Entertainment e Id Software.

Aunque la compañía no ha detallado públicamente todas las cifras por estudio, distintos informes y testimonios de desarrolladores comienzan a mostrar una perspectiva más amplia de lo que se conocía hace tan solo unos días.

Obsidian e Id Software son los estudios más golpeados por la reestructuración de Xbox

En vista de que Game Pass tiene cuatro millones de usuarios menos que hace dos años y que hay una crisis interna advertida por la propia CEO de Xbox, Asha Sharma, no parece que sea prudente hacer despidos masivos o al menos eso es lo que se ve a simple vista.

En realidad, Microsoft lleva un rato haciendo este tipo de cambios y es que en 2025 se registraron más de 9.000 despidos. ¿Qué pasará con el desarrollo de futuros videojuegos? Ahora hay una nueva oleada de aproximadamente 4.800 trabajadores que han quedado fuera del proyecto.

Esto implica que el talento especializado que durante años construyó algunas de las sagas más reconocidas del sector probablemente ya no esté completo y es lo que le preocupa a muchos jugadores.

Si la cantidad mencionada ya parecía demasiado, a medida que pasan los días se conocen más detalles sobre el efecto específico dentro de Xbox.

Según información publicada por Kotaku y recogida posteriormente por diversos medios especializados, entre 60 y 70 trabajadores de Obsidian Entertainment habrían sido "echados a la calle".

Los recortes afectarían a perfiles de diferentes áreas, incluyendo productores, artistas, diseñadores, programadores, especialistas de control de calidad y escritores.

Entre los nombres más destacados está el director de arte de The Outer Worlds y artista de personajes de Fallout: New Vegas, Daniel Alpert, quien ha confirmado su retiro del equipo después de trabajar más de dos décadas en diversos proyectos. Destacó el agradecimiento por el crecimiento de su carrera profesional y se despidió.

“Si bien este no fue el resultado que esperaba, no puedo evitar sentirme increíblemente agradecido por el tiempo que pasé allí. Obsidian no fue solo un lugar de trabajo, fue donde construí una carrera, formé amistades duraderas y tuve la oportunidad de trabajar junto a algunas de las personas más talentosas y apasionadas de la industria”.

A. K. Fedeau, diseñador narrativo de Obsidian, también señaló en LinkedIn: “Lamento mucho anunciar que fui uno de los desarrolladores afectados por los despidos de Obsidian hoy” y habló sobre su gran trayecto en el equipo con Avowed y Company of Heroes 3.

La lista lamentablemente no termina ahí porque Id Software (Doom y Quake) también ha recibido el golpe de los cambios. Scott Miller, fundador de 3D Realms, ha confirmado que “la mayoría, si no todos” los programadores del estudio habrían sido despedidos durante esta reestructuración.

Posteriormente, aclaró en redes sociales que la información recibida indicaba que una gran parte del equipo de desarrollo se encontraba entre los afectados por los recortes.

Aunque Microsoft no ha confirmado oficialmente esas cifras, otros testimonios como el de Jeff Gardiner, antiguo líder de proyecto en Bethesda Game Studios, revelan que la situación es más grande de lo que parece.

En su post, menciona que alrededor de 95 trabajadores perdieron el empleo en el equipo. Las declaraciones son reforzadas por el periodista Jason Schreier, quien dijo que tanto Id Software como ZeniMax Online Studios realizaron reducciones significativas.

Según Bloomberg, Bethesda planea priorizar franquicias como Fallout, The Elder Scrolls, Doom, Quake y Wolfenstein para mantener las series más fuertes de la compañía.

La salida de veteranos y equipos especializados ha generado incertidumbre entre los gamers. Sin embargo, es posible que pronto salga información por parte de la compañía para aclarar dudas sobre el futuro de Xbox.

Y es que la rapidez con la que herramientas como Claude, ChatGPT o GitHub Copilot generan código ha alimentado ese debate y ha hecho que muchos profesionales miren al futuro con cierta preocupación.

En especial, quienes llevan décadas en el sector y sienten que el mercado cambia más deprisa que nunca. Sin embargo, mientras algunos puestos evolucionan, también empiezan a aparecer otros nuevos.

Uno de ellos es el de Forward Deployed Engineer, más conocido como FDE, un perfil que se ha convertido en uno de los más cotizados dentro de la industria tecnológica.

Los FDE son el nuevo perfil que las empresas buscan gracias a la inteligencia artificial

El auge de la IA ha cambiado las necesidades de las empresas. Antes bastaba con contratar programadores capaces de escribir buen código. Ahora el reto es integrar modelos de inteligencia artificial en procesos reales para resolver problemas concretos.

Aquí entra en juego el FDE, cuyo trabajo consiste en actuar como enlace entre la empresa y la tecnología. Analiza cómo funciona el negocio, identifica qué tareas pueden mejorarse mediante IA y desarrolla soluciones adaptadas a cada cliente.

Significa que no se limita a programar, sino que también participa en el diseño del proyecto, trabaja junto a los clientes para entender sus necesidades y supervisa que la implantación de la inteligencia artificial produzca resultados útiles.

Durante años, una parte del sector tecnológico ha dado prioridad a perfiles jóvenes especializados en las herramientas más recientes y la llegada de la inteligencia artificial parecía reforzar esa tendencia, alimentando el temor de muchos desarrolladores con más de 35 años.

Sin embargo, el perfil FDE cambia bastante esa perspectiva, donde las empresas valoran la experiencia acumulada, porque este puesto exige tomar decisiones técnicas, comprender proyectos y comunicarse con clientes que, en muchos casos, no tienen conocimientos de programación.

En otras palabras, la experiencia deja de verse como un obstáculo para convertirse en una ventaja competitiva. Quienes llevan años desarrollando software suelen tener una visión más amplia del negocio y eso resulta fundamental cuando se trabaja con inteligencia artificial.

El trabajo mejor pagado no consiste en escribir más código, sino en saber aplicar la IA

Cabe señalar que la inteligencia artificial ya puede generar funciones completas, corregir errores o automatizar parte del desarrollo. Eso significa que escribir código deja de ser el único valor diferencial.

El Forward Deployed Engineer (FDE) aporta algo que la IA todavía no puede ofrecer por sí sola: criterio. Decide qué modelo utilizar, cómo integrarlo dentro de una empresa, qué procesos merece la pena automatizar y qué solución encaja mejor en cada situación.

Precisamente por esta combinación de conocimientos técnicos, capacidad de análisis y trato directo con los clientes, este perfil se ha convertido en uno de los más demandados del sector.

La oferta de profesionales sigue siendo reducida y eso explica que muchas compañías ofrezcan salarios muy elevados para atraer a estos especialistas.

No cabe duda de que la inteligencia artificial está transformando el trabajo de los programadores, pero no necesariamente significa el final de la profesión.

Todo apunta a que el mercado se dirige hacia perfiles capaces de combinar experiencia, visión estratégica, así como un dominio total de estas nuevas herramientas.

En ese escenario, los FDE representan una de las mayores oportunidades para quienes quieren seguir creciendo en plena revolución de la inteligencia artificial.

Hasta hace poco, desarrollar una app exigía saber programar, entender lenguajes y pelearse con errores difíciles de interpretar. Ahora, con herramientas como Claude, una persona puede describir lo que necesita y convertir esa idea en una app funcional.

Cabe señalar que sorprende, pero se puede, y no en cualquier proyecto ni con cualquier nivel de complejidad, pero sí en herramientas pequeñas pensadas para resolver un problema concreto.

Tal y como comentan desde How-To Geek, Dibakar Ghosh lo comprobó al crear una aplicación para Windows inspirada en Gwenview, una de sus herramientas favoritas de Linux.

Una app de Linux que no encontraba equivalente en Windows

Ghosh echaba de menos Gwenview, un visor de imágenes del ecosistema KDE Plasma que muchos usuarios de Linux utilizan para revisar fotos de forma rápida y hacer ajustes sencillos sin abrir un editor.

Permite navegar por carpetas de imágenes, ampliar archivos, rotarlos, recortarlos y hacer pequeñas modificaciones. Es una app ligera, muy cómoda para quien trabaja con muchas capturas o fotografías.

El problema es que esa experiencia no estaba disponible en Windows tal como él la quería, pero en lugar de resignarse a usar otra alternativa, decidió crear su propia versión para el sistema de Microsoft.

La diferencia es que no lo hizo como lo habría hecho un programador de toda la vida, escribiendo cada parte del código desde cero, sino guiando a Claude mediante instrucciones.

Crear una aplicación hablando con una IA

Claude funciona como un asistente de inteligencia artificial desarrollado por Anthropic que puede entender instrucciones complejas, generar código, explicar errores, proponer mejoras y ayudar a organizar un proyecto.

Su gran ventaja es que permite empezar desde el lenguaje natural: el usuario describe qué quiere construir y la IA traduce esa idea en una solución.

En el caso de Ghosh, el proceso consistió en explicar a Claude qué tipo de aplicación quería: una herramienta para Windows inspirada en Gwenview, centrada en visualizar imágenes y trabajar con ellas de forma rápida.

Después llegó la parte importante, que era probar el resultado, detectar fallos, pedir cambios y repetir el proceso hasta obtener una versión útil.

Esto no significa que Claude haga magia, ya que la IA puede escribir código, pero alguien tiene que decidir qué debe hacer la aplicación, comprobar si funciona y corregir el rumbo cuando algo falla.

Según Ghosh, utilizó la herramienta de IA en un contexto asociado a un plan de pago de 20 dólares, pero conviene matizarlo, ya que eso no significa que crear una app cueste siempre esa cantidad exacta.

El coste depende del plan elegido, del tiempo dedicado, pero sobretodo de las herramientas usadas durante el proceso. Al final, el resultado fue una aplicación funcional para Windows que cubría la necesidad que tenía: contar con una alternativa propia a Gwenview.

No era un producto comercial ni una prueba de que cualquiera pueda crear software profesional en unos minutos, pero sí un ejemplo claro de cómo la IA reduce la barrera de entrada.

Claude no elimina a los programadores, pero cambia quién puede crear software

El caso de Dibakar Ghosh muestra que la IA permite que usuarios sin conocimientos avanzados de programación puedan crear prototipos, utilidades personales y pequeñas apps adaptadas a su forma de trabajar.

Aun así, los programadores siguen siendo necesarios, donde una app requiere seguridad, mantenimiento, buen rendimiento, así como actualizaciones. Claude puede acelerar el camino, pero no sustituye el criterio profesional en proyectos complejos.

La lectura más interesante no es que los programadores vayan a desaparecer, es que crear software empieza a estar al alcance de más personas. Quien tenga una necesidad puede intentar construir la suya con ayuda de una IA.

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.

Utilizar asistentes virtuales para generar código es cada vez más común, pero ¿hasta qué punto? La automatización con estos agentes se está volviendo crucial para las grandes empresas y en muchos trabajos es requisito saber cómo utilizar la IA para aportar a la productividad de los proyectos.

A pesar de que ya hay una adopción importante a nivel mundial y que en el futuro va a ser de lo más normal, muchos programadores siguen teniendo miedo sobre lo que le depara a los puestos de trabajo.

La verdadera pregunta que se están haciendo los expertos es: ¿qué significa ser programador en la era de la inteligencia artificial? La respuesta ha sido más impactante de lo que parece.

¿Es el fin del código como identidad profesional?

No es un cambio sencillo, pues la inteligencia artificial ha llegado para modificar un método de trabajo que llevaba años consolidándose. Ahora ya no se tiene que escribir todo el código desde cero y esa es una de las cosas que ha dicho ahora Sam Altman, el CEO de OpenAI.

Un grupo de expertos ha estado compartiendo su experiencia con respecto a esta nueva forma de trabajar. Uno de ellos es Adam Janes, ha destacado que lo más difícil de asimilar de todo esto es que ahora debe encargarse de otras cosas que normalmente no solía hacer antes de esta tecnología.

La forma en la que lo describe determina que la transición se está convirtiendo en un patrón creciente en el sector que está afectando tanto a empresas como a los propios trabajadores que deben llevar a cabo sus actividades en los proyectos

“En lugar de ello, dedica más tiempo a redactar especificaciones en inglés que describen lo que debería hacer un software. La IA expulsa el código. Lo revisa y lo perfecciona”.

Un claro ejemplo de esto es lo que ha sucedido con Spotify, donde se ha confirmado que los ingenieros más experimentados no han escrito "ni una sola línea de código" desde diciembre de 2025, según indica el propio codirector ejecutivo Gustav Söderström.

Esto corresponde a la manera en la que se ha realizado la transición de forma exponencial. Es decir, utilizar inteligencia artificial en programación ya se está convirtiendo en algo habitual.

¿Cómo no? En vez de programar manualmente y dedicar muchos minutos y horas, los desarrolladores involucrados solamente tienen que supervisar los sistemas de inteligencia artificial que generan o despliegan código de forma automática.

Por supuesto, también está el factor de evitar que haya alucinaciones o problemas en el proyecto que puedan afectar a largo plazo. "Es un gran cambio. Es real y está sucediendo rápidamente", mencionan desde el informe compartido por Business Insider. Esto está pasando en meses y no en años, y eso es justamente lo que es impresionante sobre este tipo de avances.

La IA significa un cambio irreversible que redefine el futuro del desarrollo

¿Por qué ya no hay vuelta atrás? Pues lo que marca un punto de inflexión en la industria es que ya no es lo mismo de antes. Janes explica que durante años, escribir código fue una habilidad central en los programadores.

No solamente era un requisito, sino que también era de prestigio y diferenciación. En efecto, esta época la describe como la era en la que sentía una "verdadera sensación de artesano".

Todo eso cambió y los desarrolladores deben enfrentarse a una nueva realidad. Adaptarse a lo nuevo es crucial, claro está. Sin embargo, esta transición ha sido realmente drástica para muchos.

Ahora, parece que la calidad de un programador no solamente se rige por su conocimiento ante los lenguajes como Python, Rust y demás, sino también por la manera en la que se definen las instrucciones en los asistentes virtuales, las estructuras de soluciones ante problemas y el uso correcto de estas nuevas herramientas.

Este cambio no es fácil de asimilar. Annie Vella, desarrolladora con una larga trayectoria, recuerda cómo empezó a programar desde niña y la satisfacción que le producía ver sus líneas de código cobrar vida. Hoy vive un conflicto claro.

Por un lado, reconoce que la IA le permite avanzar más rápido y resolver problemas complejos. Por otro, siente que algo se pierde: “La satisfacción proviene más de la fricción que ya no existe tanto”.

Al mismo tiempo, el psicólogo Mike Brooks explica que el esfuerzo y los desafíos son fundamentales para sentir propósito en el trabajo. “Evolucionamos para luchar por sobrevivir. Tenemos que tener desafíos”.

Cuando la inteligencia artificial elimina esa fricción y ofrece resultados casi instantáneos, la recompensa emocional disminuye. El trabajo se vuelve más eficiente, pero también menos intenso en términos de experiencia personal.

Aun así, el futuro no apunta a la desaparición del empleo en este sector, sino a una transformación que se irá dando con el pasar de los años.

Las ofertas de empleo y los cambios que se están haciendo en las grandes empresas de Silicon Valley demuestran justo lo contrario: los desarrolladores son hoy más necesarios que nunca.

Microsoft, una de las empresas que más está invirtiendo en la IA, es el ejemplo perfecto. A pesar de los despidos, donde muchas compañías han usado la automatización como excusa para recortar plantilla, el empleo en las áreas técnicas está aguantando mejor que cualquier otro departamento.

Un análisis de SignalFire, que ha analizado a millones de empleados en más de 80 millones de empresas y más de 650 millones de personas, afirma que la ingeniería de software fue la profesión más resistente de todo 2025.

Mientras que el ritmo de contratación en las grandes tecnológicas cayó un 25% si se compara con los niveles de 2019, las contrataciones de ingenieros apenas bajaron un 11%.

"Durante los últimos cinco años, la historia sobre la IA y los empleos en software ha sido la misma: los asistentes de programación llegarían primero para los ingenieros, desmantelando la profesión desde sus cimientos. En realidad, los datos de talento y contratación de los últimos 15 meses muestran que el tan temido 'Apocalipsis del Código de la IA' no se ha materializado", comentan en el análisis.

De hecho, los desarrolladores representaron el 55% de todas las nuevas contrataciones hechas en 2025 por compañías como Alphabet, Meta, Apple, Amazon, Netflix, Nvidia o Microsoft. Para que te hagas una idea, en 2019 este porcentaje era del 46%.

"Contrariamente a la narrativa dominante de que los ingenieros de software son los que más tienen que perder con la automatización de la IA, nuestros datos muestran que los ingenieros se encuentran entre las funciones menos afectadas en 2025. En lugar de reducir la fuerza laboral técnica, las herramientas de IA están, de hecho, aumentando el valor de los ingenieros", afirman.

¿Qué está pasando con el empleo en programación y por qué la IA no está destruyendo puestos de trabajo?

Si la IA fuese capaz de sustituir el talento de estas personas de la noche a la mañana, la contratación de desarrolladores habría sido la primera en caer.

Asher Bantock, director de investigación de SignalFire, comenta lo siguiente: "El argumento que se da para muchos despidos es siempre la IA, concretamente en lo que respecta al desarrollo de código; dicen que un solo ingeniero puede hacer ahora el trabajo de muchos. Pero lo que vemos sobre el terreno es inconsistente con ese discurso".

Es cierto que tampoco se puede negar que hay bastantes CEO de grandes tecnológicas que no paran de hablar de un apocalipsis laboral.

El propio Dario Amodei, CEO de Anthropic, llegó a comentar que la automatización podría llevarse por delante la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial y disparar el desempleo hasta el 20% en cuestión de cinco años. Pero las predicciones van por un lado y la realidad por otro.

El propio responsable de economía de Anthropic, Peter McCrory, quiso calmar un poco las aguas al confesar que todavía no se están viendo estos efectos provocados por la IA.

Y, sin ir más lejos, Jensen Huang, CEO de Nvidia, ha salido a la palestra varias veces para acabar con esa idea: "Alguien dijo que la IA iba a destruir todos los puestos de trabajo de ingeniería de software", comentaba. Su visión es totalmente opuesta: ahora que todos sus empleados utilizan agentes de IA para picar código, "los ingenieros de software están más ocupados que nunca".

La velocidad del trabajo aumenta y se facilita, pero la lista de tareas pendientes de todas estas compañías y todo lo que tienen preparado para el futuro es, por así decirlo, infinita. Siempre hay algo nuevo que diseñar, un fallo que corregir o una plataforma que mejorar.

Python lo ha conseguido, pero su creador, Guido van Rossum, sostiene que ese éxito ha venido acompañado de un problema constante, que es evitar que el propio crecimiento del lenguaje termine convirtiéndose en una amenaza.

Para él, diseñar un lenguaje de programación consiste en encontrar un equilibrio permanente entre incorporar nuevas capacidades y conservar la simplicidad que permite a millones de personas utilizarlo sin dificultades.

Cuando mejorar un lenguaje también significa hacerlo más complejo

La idea de Van Rossum es sencilla de entender, ya que cada nueva característica que se añade a un lenguaje suele resolver un problema concreto y aportar ventajas a determinados usuarios, pero el inconveniente es que ninguna función llega sola.

Cada incorporación añade nuevas reglas, nuevos comportamientos, nuevas excepciones, así como nuevas formas de hacer las cosas. De manera aislada, estos cambios parecen pequeños, pero cuando se acumulan durante años, terminan aumentando la complejidad general del sistema.

Por eso considera que Python es una especie de experimento continuo, donde el objetivo consiste en comprobar cuánto puede crecer un lenguaje sin llegar a un punto en el que resulte difícil de comprender, mantener o evolucionar.

El problema no afecta únicamente a quienes empiezan a programar, sino que también repercute en los desarrolladores experimentados, en los responsables de mantener el lenguaje y en las empresas que construyen herramientas sobre él.

Cabe mencionar que cuanto más complejo es un sistema, más difícil resulta garantizar que siga funcionando correctamente en el futuro. De hecho, la evolución de Python demuestra que es posible ampliar las capacidades de una tecnología sin abandonar sus principios fundamentales.

Y es que a lo largo de los años, este lenguaje ha incorporado funciones destinadas a responder a nuevas necesidades, pero intentando preservar la claridad que lo caracteriza, por lo que esta filosofía ha sido clave para su adopción masiva.

Muchas personas comenzaron a utilizar Python precisamente porque resultaba más accesible que otras alternativas, pero mantener esa facilidad de uso mientras se adapta a sectores tan exigentes como la inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad constante.

El creador de Python lleva décadas enfrentándose al mismo problema

Guido Van Rossum creó Python a finales de los años ochenta con una idea muy clara. Quería desarrollar un lenguaje de programación potente, pero también fácil de leer, aprender y mantener.

Frente a otras alternativas que acumulaban complejidad con el paso del tiempo, Python apostó desde el principio por una sintaxis clara, pero sobre todo, por una filosofía centrada en la legibilidad.

Aquella decisión acabó convirtiéndose en una de las razones de su éxito, ya que hoy el lenguaje se utiliza en inteligencia artificial, machine learning, automatización, análisis de datos, investigación científica y desarrollo de aplicaciones.

Su crecimiento ha sido enorme, pero precisamente aquí aparece el desafío que preocupa a su creador: cualquier producto tecnológico exitoso se enfrenta tarde o temprano al mismo dilema de crecer sin convertirse en algo difícil de gestionar.

En realidad, mantener un sistema comprensible cuando millones de personas dependen de él suele ser mucho más complicado que seguir añadiendo funciones. Python continúa siendo uno de los lenguajes más importantes del mundo precisamente porque intenta resolver ese problema cada día.

Sea como sea, los lenguajes de programación han tenido que ir adaptándose poco a poco a este cambio y uno de los que se posiciona con mejor futuro es Python.

Sí, podrías hacer muchísimos cursos de este ecosistema, Rust o cualquier otro, pero los profesionales con años de experiencia en la industria recomiendan no solamente quedarse con estos estudios, sino ampliar los conocimientos a una nueva habilidad que es casi imprescindible.

¿Crees que la inteligencia artificial ha reemplazado tu empleo? Después de que conozcas la skill que deberías añadir a tu portafolio, dejarás de tener tanto miedo a la tecnología con la que puedes generar código desde cero con prompts.

El aprendizaje automático como extensión natural de Python

¿Has trabajado alguna vez con Python? Si lo has hecho, lo más probable es que hayas hecho uso de alguna de las bibliotecas populares como NumPy para la computación numérica en matrices o Pandas para la manipulación de datos en casi cualquier flujo de trabajo.

Así nunca las hayas implementado, seguro que has escuchado de ellas, y es que estas herramientas no solo son útiles, sino que forman el núcleo operativo del aprendizaje automático moderno.

Bibliotecas como scikit-learn ofrecen una API clara para aplicar algoritmos clásicos, mientras que PyTorch es uno de los frameworks más empleados en investigación y producción. Yendo más allá, Transformers de Hugging Face sirve para trabajar con modelos de lenguaje avanzados con pocas líneas de código.

Considerando esto, el mencionado ecosistema es buscado por su ventaja acumulativa difícil de replicar. La alta versatilidad que tiene y todo lo que brinda bajo un buen conocimiento es clave para seguir desarrollando los proyectos de los próximos años.

Por eso, Python es uno de los lenguajes de programación que dominan en 2026, pero no solamente eso. Con las habilidades adecuadas, podrías convertir tu perfil de programador en uno esencial para el futuro.

De hecho, BNO News comparte que los expertos recomiendan aprender aprendizaje automático junto a Python porque es el camino lógico. Se explica que desarrollar ambas habilidades (teoría y práctica) es crucial para lograr implementaciones de modelos reales (LLM) desde el principio.

La revolución de los modelos de lenguaje exige nuevas competencias en la industria

El auge de los modelos de lenguaje ha reforzado aún más esta relación. Si te interesa construir aplicaciones con inteligencia artificial, trabajarás casi siempre en Python.

LangChain o LlamaIndex están diseñadas específicamente para crear apps basadas en LLM y gestionar datos. A este nuevo ecosistema se le está conociendo como "Python-first" y se debe a que se desarrolla todo inicialmente en este lenguaje antes que en cualquier otro.

Esto incluye modelos de código abierto más relevantes, como Llama o Mistral. ¿Quieres estar al día en el sector de la programación? Entonces tienes que moverte dentro de este entorno y prepararte con conocimientos avanzados.

Hay especialistas que indican que agregar estas habilidades a tu repertorio también abre puertas a roles de alto nivel como científico de datos o ingeniero de machine learning, con mejores condiciones y mayor proyección.

En otras palabras, no te limites solo a aprender Python de forma aislada. Integra el aprendizaje automático y la práctica con herramientas reales en la misma formación. Eventualmente, dará sus frutos, más ante el crecimiento de los proyectos con inteligencia artificial.

Este lo tiene muy claro y hasta asegura que, en un plazo de tres o cuatro años, es bastante probable que ya no tengan a ninguna persona dedicada exclusivamente al desarrollo de software dentro de sus oficinas.

Todo esto va a ser sustituido por el ya famoso vibe coding. Esta técnica consiste en usar a ChatGPT y otras IA de forma totalmente natural y hablada para generar fragmentos de código o programas completos con apenas unas indicaciones. La idea es ahorrar tiempo y evitar pensar tanto en detalles demasiado técnicos y tediosos.

Ahora, en vez de estar pegados a escribir líneas y líneas de código, los desarrolladores pueden pasar a ser gestores, diseñadores de proyectos y supervisores de la calidad del código que generan las máquinas.

Eso sí, a pesar de todo esto, Klein ha querido mandar un mensaje de tranquilidad a su plantilla. Al contrario que otras compañías como Atlassian o WiseTech Global, que sí han anunciado rondas importantes de despidos provocadas por la automatización de la IA, la multinacional alemana no tiene planes de que cambie nada.

Parece que la idea no es recortar personal para ahorrar dinero a corto plazo, sino reubicar a sus empleados en nuevos puestos especializados.

Programar sin programar gracias a la IA podría salirles muy caro

Si bien es cierto que el vibe coding está permitiendo que todo tipo de personas con mínimos conocimientos en programación puedan adentrarse en este mundo, algunos expertos se han posicionado totalmente en contra de esta moda.

Tal y como se explica un programador en The Register, para él, la programación aún es una tarea que necesita de pensamiento crítico y cuidado para que el código sea legible y se pueda mantener en el tiempo. Y aunque usa herramientas de IA de vez en cuando, reconoce que los resultados pueden ser vagos o incluso llenos de errores.

"Las herramientas de IA siempre dan respuestas con seguridad y contundencia. Incluso con respuestas deficientes o incompletas, ¡no dejan lugar a dudas! Cualquiera con algo de experiencia sabe que incluso los mejores planes a veces fallan, que la vida nunca es tan segura. Quizás sea solo mi impresión, pero la alegre seguridad de las herramientas de IA resulta irritante... y preocupante", comenta.

Aclara que, si bien para tareas muy sencillas o repetitivas la IA puede darte buenos resultados y acelerar partes del trabajo, cuando se trata de código para aplicaciones más complicadas o que deben mantenerse por años, esto cambia.

Para él, el consejo es sencillo: la IA debe ser una herramienta para complementar el trabajo humano, no para sustituirlo. El programador debe estar en el asiento del conductor, entender el código y tomar decisiones.

Esto es algo que también comparte Adam Conway, de XDA Developers, que quiso poner a prueba qué tan buena es la IA a la hora de programar y no tiene ninguna duda: es horrorosa.

Al revisar el código generado por ChatGPT, especialmente usando GPT-5, encontró todo tipo de errores que pueden suponer un problema grave si se implementan en una aplicación. En su opinión, el vibe coding demostró que sin supervisión, la IA puede producir código con vulnerabilidades.

Tras sus pruebas y al ver esta cantidad de fallos, este reconoce algo bastante curioso y cierto: la culpa no es tanto de la IA, sino de asumir como humanos que ella puede reemplazar nuestro conocimiento.

Para este, el vibe coding debe usarse solo como una herramienta de ayuda, como un extra para mejorar el trabajo del programador, no como un sustituto total.

Si hablamos de los mejores lenguajes de programación, sin duda te vas a conseguir este en la lista. La eficiencia y seguridad de esta opción están en la boca de todos, incluso ante el avance de la inteligencia artificial con la generación de código.

La comparación entre Rust vs C++ o Rust vs Java crece cada vez más con los hitos que alcanza dicho ecosistema y es uno de los que tiene más demanda en España. Pero, ¿cómo fue que Graydon Hoare lo creó? La idea surgió de una forma más peculiar de lo que imaginas.

El origen de Rust y su evolución desde un proyecto personal

La historia de Rust va más allá de simplemente sentarse frente a un ordenador a escribir código. En realidad, fue una idea que respondía a un problema cotidiano.

Graydon Hoare, desarrollador en Mozilla, se enfrentó a un fallo de software que dejó inutilizable el ascensor de su edificio, por lo que tenía que encontrar una manera de solucionar el incidente.

Esto hizo que pensara en la fiabilidad del software moderno, por lo que le llegó un pensamiento de iniciar un proyecto paralelo con el fin de crear una manera de hacerle frente a los errores críticos que tanto dolor de cabeza estaban dando en la época.

La mayoría de los problemas estaban vinculados a la gestión de memoria, por lo que en su portátil comenzó lo que le abrió un nuevo camino: una propuesta de código abierto que ahora es una de las más influyentes del sector de la informática.

Durante sus primeros años, Rust evolucionó bajo el paraguas de Mozilla, que impulsó su desarrollo con el objetivo de crear aplicaciones más seguras y rápidas.

Este apoyo permitió perfeccionar una de sus características como el sistema de propiedad de memoria para deshacerse de recolectores de basura, tal y como se indica en la documentación oficial.

En 2015, Rust alcanzó su primera versión estable que fue clave para una adopción masiva y expandirse como uno de los lenguajes más importantes.

La comunidad creció significativamente en unos pocos años y organismos como la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos incluyeron a Rust en sus recomendaciones de lenguajes seguros.

Este respaldo institucional, sumado al interés de gigantes tecnológicos, hizo que se posicionara con una reputación impecable al ser una herramienta confiable que está lista para los proyectos del futuro.

Qué hace especial a Rust frente a otros lenguajes de programación

Rust destaca principalmente por su enfoque en la seguridad de memoria sin sacrificar rendimiento, siendo una gran competencia para lenguajes como C y C++.

El riesgo de errores críticos es grande ante el uso de memoria, tanto que puede provocar vulnerabilidades o inestabilidades impredecibles. Con las reglas estrictas del proyecto de Hoare, se evita todo esto antes de ejecutar el programa, siendo un gran beneficio.

Eso sí, lenguajes como Java o C# resuelven estos problemas con recolectores de basura, pero a costa de mayor consumo de recursos. Por esto mismo es que Rust tiene un equilibrio único donde elimina mecanismos automáticos y mantiene el control de la eficiencia d ela memoria que siempre ha sido una molestia.

Empresas como Microsoft, Amazon y Dropbox han adoptado dicho ecosistema en diferentes áreas, desde servicios en la nube hasta herramientas internas.

Incluso Linux ha empezado a integrar Rust como lenguaje complementario en el kernel, lo que representa un cambio significativo en un entorno históricamente dominado por C.

Esto ya se ha discutido un montón de veces y se debe a que la inteligencia artificial generativa marca un punto de inflexión. Por eso la verdadera pregunta es: ¿está en riesgo el aprendizaje profundo de la programación? Al menos esta es la incógnita que plantea el profesor universitario experto en el tema, Craig McNeile.

Según comenta, el talento humano frente a los modelos del lenguaje es un tema delicado y por eso se ha vuelto una preocupación grande que los alumnos lleguen a depender demasiado de la IA para escribir código, ya que en el futuro podría convertirse en una verdadera limitación en cuanto a infraestructura.

Aprender a programar en la era de la automatización del código es un verdadero desafío, según McNeile

El uso de herramientas como ChatGPT o asistentes de código ha transformado la forma en la que se estudian diversas profesiones. Una de las más afectadas es el sector de la programación, pues las carreras de informática que requieren el aprendizaje de código están cambiando drásticamente.

¿Por qué? Debido a que con estos asistentes virtuales es posible generar fragmentos de código completo a partir de instrucciones en el lenguaje natural, la base que se aprende en las universidades o cursos parece que está quedando en el olvido.

Si bien esto ha reducido las barreras iniciales, acelera los procesos y mejora la motivación de los estudiantes, según McNeile, esta nueva facilidad plantea nuevos riesgos reales.

Desde el lenguaje ensamblador hasta Python, cada avance ha sido clave para simplificar el desarrollo de software, pero la programación no consiste solo en tener algo funcional, sino en comprender los conceptos de control, lógica algorítmica y resolución de problemas para prepararse adecuadamente ante los proyectos.

En efecto, es una perspectiva que da la mano con muchas otras opiniones de expertos, las cuales mencionan que el criterio, la supervisión y la manera de poder resolver los problemas que se presenten en las líneas son cruciales para no ser reemplazado.

¿Por qué una compañía querría algo que la IA ya puede hacer? Tu valor como profesional está en la especialidad y las habilidades, no en depender de un asistente virtual.

El especialista advierte que, si no pasas por el proceso de aprender desde cero a escribir programas, te pierdes de muchas cosas que seguro que van a ser fundamentales en el futuro.

Como ejemplo, alguien que solamente utiliza prompts al principio y no entiende de verdad cómo funciona el código, sea cual sea el lenguaje de programación, pierde la capacidad de interpretar, depurar y mejorar el código generado por IA.

Esta preocupación coincide con ideas clásicas de la ingeniería de software, como las expuestas por Frederick P. Brooks en su ensayo “No Silver Bullet”, donde sostiene que ninguna herramienta elimina por completo la complejidad del desarrollo.

A pesar de que la inteligencia artificial te ayuda en muchos puntos importantes, todavía cuenta con limitaciones e incluso para algunos es un problema porque se tiene que estar supervisando todo el tiempo para evitar las alucinaciones o incongruencias en la estructura.

En otras palabras, los asistentes virtuales como GitHub Copilot, Codex y otras plataformas similares son ideales como una ayuda para extender las habilidades y la velocidad en la que se trabaja, pero no un reemplazo completo de un proceso cognitivo de un desarrollador humano.

¿Qué pasa si la IA deja de ser accesible para los nuevos programadores?

Hoy en día hay demasiadas plataformas de IA que requieren grandes inversiones en infraestructura para mantener los modelos, además de un impresionante consumo energético y mantenimiento, cosa por la cual se está generando la crisis de memoria RAM y SSD.

El verdadero problema llegará cuando el acceso gratuito o asequible desaparezca. En un punto, puede que la obligación a pagar por funciones avanzadas o las limitaciones que se ponen en contextos educativos podría ser frustrante para aquellos estudiantes que ahora dependen de la IA para programar.

Según la UNESCO, McNeile se hace la pregunta: "¿qué pasaría si los estudiantes que han desarrollado sus habilidades con ayuda constante de IA pierden el acceso a estas herramientas?", pues lo más probable es que te encuentres con una base de conocimientos incompleta.

Al no poder valerse por sí mismos, cuando un sistema falle o la inteligencia artificial tenga algún problema, no podrán solucionar la situación.

Evidentemente, no se trata de rechazar por completo a los asistentes virtuales, sino de tener un enfoque equilibrado en la enseñanza. Mantener habilidades esenciales como la validación del código, pruebas de software y comprensión de algoritmos es lo más adecuado.

Tu desafío, como estudiante o profesional, es evitar la dependencia pasiva y emplear la IA solo para potenciar tus capacidades para tener verdaderos beneficios en el aprendizaje.

Aunque esta aplicación de Anthropic tiene alguna que otra limitación, como los diferentes planes de suscripción –que puede conllevar una gran inversión– o que solo se pueden utilizar los modelos de la compañía.

Esto restringe ya muchísimo las posibilidades, todo ello a pesar de que Claude Code es una de las herramientas más potentes para programación con la ayuda de la inteligencia artificial.

Afortunadamente, hay una alternativa que he probado y que creo que merece mucho la pena, ya que elimina todas las limitaciones que tiene Claude Code; además, es de código abierto y realmente fácil de usar, incluso para principiantes que estén comenzando en programación.

Esta aplicación se llama OpenCode y cuenta con todos los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) que puedas imaginar, desde las versiones de pago de los más potentes hasta modelos gratuitos como DeepSeek o el propio de Xiaomi.

De tal forma, podrás tener lo mismo que en Claude Code, pero configurando la clave API de tus servicios favoritos, además de usar modelos gratuitos que no tienen nada que envidiar a otros superiores.

OpenCode, una herramienta bastante superior a Claude Code

Por decirlo de alguna manera, OpenCode es un Claude Code totalmente vitaminado, ya que no limita su aplicación a un modelo exclusivo, como Claude, sino que ofrece este y otros dentro de la misma interfaz, sin tener que andar cambiando entre LLM según la consulta.

Originalmente, fue una herramienta configurada para actuar en la terminal, pero ya ofrece la versión de escritorio en fase beta por si prefieres tener una interfaz gráfica. Creo que es lo más cómodo y, en mi caso, no ha presentado problemas.

En este mismo sentido, es prácticamente una de las opciones que mayor número de modelos gratuitos tiene, con los que son quizás los más conocidos, DeepSeek, el de Xiaomi y otros que pueden servir a alguien que esté comenzando.

Para un nivel más profesional, lo mejor es siempre optar por una suscripción, aunque puedes que este tipo de planes de pago no estén al alcance de todos los bolsillos; a pesar de ello, puedes encontrar claves API con planes gratuitos y añadirlos a OpenCode.

Tanto si quieres utilizarla desde la terminal como si prefieres probar la versión de escritorio, la que recomiendo, OpenCode está disponible desde este enlace y puedes revisar todo su código en su página oficial de GitHub.

Para este ejemplo, le he pedido directamente a la IA que me dé una idea para una aplicación web sencilla; la respuesta ha sido una app web que simplemente se dedica a encontrar ideas absurdas de startups, Startup Loca.

Lo más importante, en primer lugar, es crear una carpeta en tu escritorio o donde prefieras con el nombre de tu proyecto; en OpenCode, selecciona la opción de Abrir proyecto y elige esa carpeta.

Aquí ya te aparecerá la conversación, en la que puedes elegir el modelo que prefieras para tu tarea, además del modo: Plan para que la IA solo te explique lo que va a hacer y cómo, sin tocar tu código; y Build para que se apliquen realmente los cambios.

En el modo Build, en este caso con DeepSeek V4, le he pedido que cree esta app web, pero teniendo en cuenta que el diseño tiene que ser moderno, estilo cyberpunk, además de crear tres archivos estructurados en la raíz: index.html, style.css y app.js.

Como esta app es de temas absurdos de negocio para startups, también he pedido a OpenCode que en el archivo app.js incluya una lógica que cuente con 3 categorías independientes: problemas, soluciones y giro tecnológico.

Tras todo esto, el resultado ha sido la carpeta con el proyecto en menos de 2 minutos. Y al acceder al archivo index.html de tu carpeta de proyecto, podrás ver cómo está quedando en todo momento.

Como ves, en nada de tiempo puedes crear algo muy básico solo mediante lenguaje natural; ahora bien, esto te puede servir más bien para proyectos que hagas como hobbies o para revisar posteriormente el código que ha generado la IA.

Es prácticamente obligatorio si vas a publicar algo que tu proyecto sea lo más seguro posible, por lo que siempre conviene revisar apartados como la seguridad de la clave API y otras cuestiones que requieren de supervisión humana.

De cualquier forma, OpenCode es la prueba de que no solo pueden utilizar estas herramientas quienes cuenten con el último hardware, además de romper las barreras de un único proveedor en Claude Code.

Tanto si estás aprendiendo a programar como si eres profesional, o simplemente quieres pasar un rato probando, OpenCode es una de las mejores opciones.

Sin embargo, esta revolución tecnológica también está teniendo una cara menos visible, ya que para algunos profesionales, el ritmo al que aparecen nuevas herramientas de IA empieza a convertirse en una fuente constante de presión.

De acuerdo con Business Insider, muchos desarrolladores sienten que nunca consiguen ponerse al día. Cada nuevo lanzamiento promete trabajar más rápido o hacer mejor determinadas tareas, pero también alimenta la sensación de que quedarse atrás puede tener consecuencias en su carrera.

La oportunidad de trabajar mejor también ha traído una presión que muchos no esperaban

Uno de los testimonios que mejor resume esta situación es el de Danny Hamam, un programador que reconoce vivir con la sensación de ir siempre un paso por detrás de la inteligencia artificial.

Según explica, cada vez que aparece una nueva herramienta inteligente no siente entusiasmo por descubrir sus posibilidades, sino preocupación por todo lo que aún no domina.

"Lo primero que pienso no es: ¡Qué emocionante! ¡Han lanzado otra herramienta de IA! Es más bien: Estoy atrasado. Tengo que aprender esto cuanto antes. Entonces empiezas a entrar en pánico”.

Sus palabras reflejan una inquietud que comparten muchos desarrolladores. El problema no es que los modelos de IA sean difíciles de utilizar, sino que evolucionan a un ritmo tan rápido que apenas hay tiempo para familiarizarse con una antes de que aparezca otra con nuevas funciones.

Programar ya no consiste solo en escribir código

Cabe señalar que la inteligencia artificial ha transformado el trabajo diario de muchos desarrolladores. Hoy resulta habitual utilizar asistentes capaces de generar código, proponer soluciones o automatizar tareas que antes exigían mucho más tiempo.

Esto al final ha permitido aumentar la productividad y dedicar más atención a problemas complejos. Sin embargo, también ha cambiado el papel del programador.

En muchos casos, buena parte de la jornada consiste ahora en revisar el código generado por la IA, comprobar que funciona correctamente, corregir errores y validar las respuestas antes de incorporarlas a un proyecto.

Es importante mencionar que aprender a trabajar junto a estas herramientas, como ChatGPT, Claude o incluso Gemini, se ha convertido en una habilidad casi tan importante como saber programar.

Una revolución tecnológica que también está pasando factura a nivel emocional

La inteligencia artificial representa uno de los mayores cambios que ha vivido el desarrollo de software en los últimos años. Su capacidad para acelerar procesos y simplificar tareas ha abierto nuevas posibilidades para empresas y profesionales.

Pero esa misma velocidad está provocando un efecto inesperado, que es la aparición constante de nuevas plataformas y asistentes; puede generar ansiedad, miedo a quedarse obsoleto e incluso una sensación de bloqueo.

Algunos expertos, como Peter Assentorp, ya hablan de una especie de “parálisis laboral”, en la que el exceso de novedades acaba dificultando la toma de decisiones en lugar de mejorar la productividad.

"El ritmo se aceleró tanto que perdí la noción de lo que era más nuevo y mejor, y eso que desarrollo y programo con estos modelos todos los días".

Este fenómeno podría ir más allá del sector tecnológico, ya que a medida que la inteligencia artificial se incorpore a profesiones como el diseño, el marketing o el análisis de datos, otros trabajadores también podrían experimentar esa presión por aprender continuamente para no quedarse atrás.

La experiencia de Danny Hamam pone nombre a una preocupación que empieza a extenderse entre muchos profesionales, donde la IA seguirá evolucionando y continuará facilitando numerosas tareas.

Sin embargo, el verdadero desafío quizá no sea aprender a utilizar cada nueva herramienta, sino encontrar un equilibrio que permita aprovechar sus ventajas sin convertir cada avance tecnológico en una nueva fuente de ansiedad.

Aunque los próximos años son inciertos con respecto a este tipo de situaciones con la tecnología actual, los expertos del Foro Económico Mundial piensan que sí hay posibilidad de que la inteligencia artificial sustituya a los profesionales de este ámbito.

Puedes aprender todo sobre Python, JavaScript, C++, Rust o cualquier otro lenguaje de programación y aun así estar en riesgo debido a lo rápido que se están facilitando los datos de entrenamiento de los modelos.

Ahora es fácil generar código con GitHub Copilot por ejemplo, pero no solo eso, sino también adentrarse en el machine learning. Cada vez es más sencillo encontrar los datos de entrenamiento y por eso es que los camioneros tienen más probabilidades de mantener su empleo.

La exposición a la IA no depende de la dificultad del trabajo

Una gran cantidad expertos han hablado del tema con respecto a la evolución de la inteligencia artificial y el verdadero impacto que está teniendo en el sector laboral.

En su mayoría, se dice que solo sobreviven aquellos que se adaptan mejor al funcionamiento de la mencionada tecnología, ya sea implementándola adecuadamente o especializándose en ciertos puntos de la profesión.

En este caso, Foro Económico Mundial ha publicado un informe junto a Accenture que suma a la investigación sobre la influencia de la IA en la actualidad. Según se explica, la exposición de un empleo a los asistentes virtuales no sigue una escala basada en la dificultad de las acciones.

¿Qué quiere decir esto? Pues antes se pensaba que todos los trabajos que fueran manuales o rutinarios iban a ser los primeros en desaparecer cuando ChatGPT, Gemini, Copilot y otros chatbots comenzaron a evolucionar.

La situación actual real es que las profesiones que están basadas en texto, documentación y procesos digitales son las que realmente están en el punto de mira de la tecnología. Una de ellas es la programación, que es la que últimamente ha estado ante una exposición mayor.

El documento Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs demuestra tras un análisis profundo que el factor más importante es la disponibilidad y la estructura de los datos que describen ese trabajo.

En el desarrollo de proyectos con código se suele generar información masiva que es reutilizable. Estos datos los puede analizar, imitar, modificar o mejorar un sistema entrenado, como se puede ver en Claude Code y otras herramientas de IA similares.

En cambio, para imitar a un camionero se requiere muchísimo más y no hay data de los movimientos exactos, presión, fuerza, conocimiento de giro automático del volante, tomar decisiones, visualizar escenarios distintos y otros aspectos que son complejos para estos asistentes.

Entonces, no importa si una tarea es compleja o requiere alta formación académica. Lo importante es si esa tarea deja un rastro digital claro.

Escribir código, redactar documentación o responder tickets técnicos resulta más accesible para una IA que interpretar un entorno físico cambiante.

La información existe, pero es costosa de recopilar, difícil de etiquetar y arriesgada de probar. De hecho, esta es la razón por la que también se le complica a los modelos crear videojuegos con perfección.

¿Qué hace que un empleo de verdad sea automatizable?

Durante décadas, los desarrolladores han generado un ecosistema abierto de conocimiento. Repositorios públicos, documentación, foros técnicos y sistemas de control de versiones han creado un archivo masivo de decisiones humanas.

Gracias a esto, todo lo que se ha almacenado durante tanto tiempo ha servido para entrenar la inteligencia artificial y perfeccionar sus capacidades alrededor de la programación.

Codex de OpenAI es un buen ejemplo de ello, ya que fue entrenado con millones de líneas de código público. Como resultado, ahora sabe cómo corregir errores, sugerir soluciones en múltiples lenguajes y hacer mejoras.

Además, este parece ser solo el comienzo porque el aprendizaje automático sigue acelerandose. Al final, el valor de tu perfil profesional no depende solo de los conocimientos técnicos que hayas obtenido hasta ahora, sino también de si el trabajo que haces es apto para ser replicado ante patrones repetitivos aprendidos por la IA.

Hasta los estudiantes están utilizando asistentes de código para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad, pero están dejando lo más importante a un lado: el conocimiento base que te hace un verdadero profesional.

Bindu Reddy, la CEO de Abacus AI, ha advertido sobre cómo el vibe coding está haciendo que los desarrolladores pierdan habilidades básicas y son graves noticias para el futuro próximo de la industria informática.

La advertencia de Bindu Reddy: productividad vs. habilidades fundamentales

Como una de las voces más influyentes en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial, no dice cosas a la ligera. En este caso, ha tocado un tema que es controversial y crucial para el futuro de la informática.

Principalmente se trata de la pérdida progresiva de habilidades esenciales en los desarrolladores, un proceso que se está llevando a cabo debido al uso intensivo de herramientas de IA.

Todo comenzó con una publicación en X donde afirmó que, en entrevistas técnicas, su equipo se encuentra cada vez más con candidatos que han “perdido completamente el contacto con la codificación”.

La perspectiva que comparte no es ir rotundamente en contra de los asistentes virtuales, por obvias razones, pero sí que destaca lo que podría convertirse en una amenaza para el sector y es la "dependencia excesiva".

Teniendo la ventaja de generar código, optimizar funciones y resolver errores a través de indicaciones sencillas, es fácil que se vuelva una parte esencial del día, sobre todo cuando realiza estos procesos en cuestión de segundos.

Aunque esto sirve para una mejora inmediata de la productividad, también significa un debilitamiento progresivo de las bases técnicas porque esto va más allá del movimiento individual.

Lo que la especialista plantea es que hay un riesgo a largo plazo y todavía no hay una respuesta para la pregunta "¿quién va a arreglarlo si la IA lo rompe todo?".

Esta es una reflexión que se hacen muchos expertos porque los sistemas automatizados generan errores complejos. Esto pasa a convertirse en un inconveniente que es incluso más grande.

La situación recuerda un poco a lo que ha hablado Linus Torvalds sobre la dependencia de los asistentes virtuales como GitHub Copilot, ya que la base sólida de criterio y resolución de problemas se está perdiendo.

¿Quién arreglará el código cuando la IA falle?

No solamente Reddy, muchos otros especialistas coinciden con la misma perspectiva, pues la dependencia excesiva de inteligencia artificial es lo que causa que las habilidades básicas como escritura manual de código, el análisis lógico o la depuración de errores se pierdan entre los estudiantes e incluso profesionales.

Por otro lado, hay que tener en cuenta que es parte de un proceso que es una realidad. Adaptarse está bien, pero ¿qué pasaría si a los profesionales que no tienen los conocimientos adecuados les quitan la IA? Además, si este sistema se daña o cae, ¿quién va a arreglarlo en el futuro? Sin saber lo de primer nivel y tener criterio, es muy difícil resolver los verdaderos inconvenientes.

Un estudio de Anthropic muestra que los desarrolladores que utilizan asistencia de IA pueden obtener resultados más rápidos, pero presentan una reducción significativa en la comprensión del código.

Por ejemplo, los participantes que usaron IA obtuvieron puntuaciones un 17% más bajas en pruebas de conocimiento inmediato.

Mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de aprendizaje es posible con los chatbots, aunque siempre que se integren con estrategias pedagógicas adecuadas.

En otras palabras, la clave no está en evitar la IA, sino en usarla sin sustituir el pensamiento crítico ni la comprensión profunda. Al final, la programación no desaparece, pero sí se transforma.

Microsoft se ha propuesto tener listo un superordenador cuántico para vender a las empresas antes de que termine esta década, pero un grupo de expertos les acaba de dar una muy mala noticia.

Según un informe publicado en Nature, el anuncio que la compañía dio en 2025 tiene errores de programación en los scripts de Python, que es el sistema que usaron para estudiar los resultados.

En concreto, hablamos de un anuncio de la compañía, afirmando que había logrado demostrar por primera vez la existencia real y estable de los Modos Cero de Majorana. Aseguró haber logrado crear un dispositivo capaz de generar estas partículas de Majorana y medir una señal eléctrica limpia.

Hace solo unas semanas, basándose en los avances de ese descubrimiento, Microsoft presentó el Majorana 2, que ya es un procesador cuántico de segunda generación más avanzado, lo que les llevó a anunciar que tendrían el superordenador listo en 2029.

Sin embargo, parece que lo demostrado no es del todo exacto. En concreto, investigadores afirman que los programas de Python que se usaron para limpiar y procesar los millones de datos de aquel experimento inicial tenían fallos. Aseguran que el programa borró los datos que no interesaban y dejó solo los buenos. Por eso, el informe final solo mostraba las partes bonitas que daban la razón a la empresa.

En concreto, parece que el problema es que Microsoft, para demostrar que esas partículas funcionan bien, creó unos programas informáticos con Python para que hicieran el trabajo más tedioso de una forma también más rápida. Sin embargo, parece que no estaba bien configurado (de forma premeditada o no, se desconoce).

El problema es que, para los expertos, esto significa que el supuesto éxito de la empresa de Windows fue un falso positivo.

Como era de esperar, Microsoft no se ha quedado callado y ha salido a defender sus datos. Ha rechazado por completo estas críticas, asegurando que se trata de un detalle pequeño que no cambia para nada la realidad de lo obtenido.

Insisten en que, aunque pueda haber algún despiste sin importancia a la hora de limpiar los textos del programa, sus piezas cuánticas funcionan perfectamente. El doctor Chetan Nayak, uno de los máximos responsables, ha asegurado que mantienen su calendario de trabajo y que están muy orgullosos de colaborar con DARPA, la agencia de proyectos avanzados de Estados Unidos.

No es la primera vez que se cuestionan los resultados obtenidos por Microsoft en computación cuántica

Lo cierto es que los analistas y expertos siempre miran con lupa las afirmaciones y supuestos descubrimientos de esta compañía. Sin ir más lejos, el año pasado un grupo de científicos señaló que los métodos utilizados para verificar un avance de aquel año carecen de transparencia y rigor.

En concreto, Microsoft presentó el Majorana 1 como un hito en la computación cuántica. Aseguraron haber logrado un chip topológico estable mediante el uso de modos cero de Majorana, una teoría que hasta ahora no se había materializado en un procesador funcional.

Según la empresa, esta innovación permitiría escalar los procesadores cuánticos de manera más eficiente que los métodos tradicionales usados por competidores como IBM y Google.

Sin embargo, desde que esto salió a la luz, varios científicos empezaron a sospechar. Uno de los cuestionamientos provino de Henry Legg, físico de la Universidad de St. Andrews, quien argumentó que el protocolo TGP no definió con claridad qué significa una "brecha topológica" ni cómo se comprueba de manera objetiva.

En otras palabras, la metodología que se usó no ofrecía pruebas suficientes para validar que el Majorana 1 realmente alcanzase la fase cuántica anunciada. En aquel momento, por supuesto, Chetan Nayak, líder del proyecto Majorana 1 en Microsoft, salió en defensa, afirmando que la compañía contaba con pruebas suficientes que respaldaban su trabajo.