Lamentablemente, el debate que actualmente hay con la inteligencia artificial vuelve a alzarse tras los acontecimientos vinculados al juicio de estas grandes compañías tecnológicas.

El futuro tiembla ante esta tecnología y los profesionales se podrían ver afectados por el desempleo. Brent Hecht, director de Ciencia Aplicada de Microsoft, confirma que el impacto en el trabajo es más de lo que se imagina. ¿Te quedarás sin empleo? La respuesta puede surgir probablemente durante los próximos años.

Documentos internos revelan una preocupación que Microsoft conocía desde hace tiempo

¿La inteligencia artificial de verdad es tan preocupante? Si bien trae muchos beneficios a la humanidad, es evidente que existen contras que son difíciles de ignorar, especialmente cuando se trata de una tecnología que avanza a pasos agigantados.

El miedo es claro para muchas personas que tienen incertidumbre sobre el futuro de sus trabajos. Especialmente, la polémica estalló tras la publicación de documentos internos desclasificados dentro del proceso judicial que enfrenta a Microsoft y OpenAI con diversas organizaciones de noticias.

Los datos han sido revelados en el marco de una demanda liderada por The New York Times que ha destapado opiniones que contradicen parte de la defensa pública mantenida hasta ahora por estas empresas.

Según la información divulgada por Ars Technica, uno de los nombres que más ha llamado la atención es el de Brent Hecht, director de Ciencia Aplicada de Microsoft, quien habría advertido repetidamente sobre las implicaciones de utilizar contenidos periodísticos para entrenar sistemas de inteligencia artificial.

Entre las declaraciones atribuidas a Hecht destaca una especialmente contundente. El ejecutivo describió la extracción masiva de noticias para entrenamiento de IA como un “robo asombroso de proporciones sin precedentes” y llegó a afirmar que podría tratarse del “mayor robo de mano de obra en la historia de la humanidad”.

Además, otro documento recogido por los demandantes señala que Hecht consideraba que esta práctica convertía el argumento del “uso justo” en una “burla total” del concepto.

Otros puntos relevantes son que dentro del gigante tecnológico de Redmond ya había una preocupación clara por el impacto de dicha tecnología. Por ejemplo, que los propios productos de IA influían sobre los medios de comunicación que generaban el contenido utilizado para entrenar dichos modelos.

Un documento interno describía un posible “ciclo fatal” en el que los sistemas de inteligencia artificial reducirían el tráfico hacia las webs informativas y, a largo plazo, comprometerían la disponibilidad de información fiable. De aquí la propia desinformación y el uso excesivo de estos asistentes virtuales en el texto que podría no ser del todo confiable.

La batalla por el periodismo y el uso justo entra en una nueva fase

Los documentos judiciales no solo incluyen comentarios de responsables de Microsoft. Según los demandantes, mensajes internos de OpenAI mostraban inquietud por el potencial efecto de los chatbots sobre los medios tradicionales.

Nick Turley, quien se encarga del lado de ChatGPT, habría advertido sobre una “amenaza existencial” para los editores de noticias si los usuarios podían obtener respuestas directamente de sistemas de IA sin visitar las fuentes originales.

En el tribunal se han presentado datos sobre la evolución del tráfico. Según los demandantes, Microsoft registró reducciones de entre el 83% y el 93% en las tasas de clics hacia algunos medios afectados, mientras que otros experimentaron descensos de entre el 51% y el 94%.

Estas cifras alimentan uno de los argumentos centrales de la demanda: que los chatbots no actúan únicamente como herramientas de búsqueda o descubrimiento, sino que pueden convertirse en sustitutos directos del contenido periodístico original.

Microsoft ha rechazado que las opiniones recogidas en esos documentos representen la postura oficial de la compañía. El resultado del caso podría convertirse en una decisión histórica para definir si las empresas de inteligencia artificial deberán licenciar contenidos periodísticos en el futuro o si podrán seguir utilizándolos bajo el paraguas del uso justo.

Imágenes, vídeos, textos, código de programación y más, todo lo que necesites con un asistente virtual. Es aquí donde surgen dudas sobre la regulación de esta tecnología y el posible impacto que tendrá en la sociedad.

Si bien estas herramientas traen numerosas ventajas para la humanidad, también hay muchos riesgos grandes que han hecho que se pregunten los expertos sobre la amenaza existencial dentro y fuera de la industria tecnológica.

Realmente hay muchos debates al respecto, incluyendo el tema del desempleo, el desarrollo de profesionales y otros temas. Sin embargo, no todas las figuras importantes del sector tienen visiones pesimistas.

Uno de los últimos en pronunciarse ha sido Alexis Ohanian, cofundador de Reddit e inversor tecnológico, quien considera que existen más matices y menos escenarios propios de la ciencia ficción.

Alexis Ohanian cree que la industria ha fallado al explicar los riesgos reales de la IA

Es evidente que una tecnología como la inteligencia artificial tiene muchas consecuencias y eso se sabe desde que la propuesta de OpenAI comenzó a llamar la atención por sus avances impresionantes, pero ¿de verdad se sabe el impacto que puede tener en el futuro?

Desde Bill Gates hasta Elon Musk han hablado al respecto, al igual que lo han hecho muchas figuras influyentes en la industria. No obstante, existe una parte de los especialistas que, por un lado, pienso que están bien las advertencias y críticas que se hacen sobre los modelos de IA, aunque hasta cierto punto.

Durante una entrevista con CNBC, Ohanian sostuvo que la industria tecnológica ha hecho un "trabajo bastante sordo" a la hora de explicar cómo funciona la inteligencia artificial y cuáles son sus riesgos reales en general.

Se habla mucho del desempleo, del reemplazo de máquinas y de un posible "apocalipsis", pero todo sin una claridad absoluta del panorama.

La falta de información relevante ha hecho que parte de la conversación pública se desplace hacia escenarios extremos que no necesariamente representan las amenazas más relevantes en el corto plazo.

Sus declaraciones llegan pocos días después de que investigadores vinculados a OpenAI y Anthropic alertaran sobre los riesgos asociados a la llamada superación personal recursiva o RSI.

Este concepto describe sistemas de IA capaces de colaborar en la creación de modelos cada vez más potentes, lo que podría desencadenar ciclos acelerados de mejora tecnológica.

La preocupación principal es que, en algún momento, los desarrolladores humanos pierdan capacidad de supervisión sobre la evolución de esos sistemas.

Sin embargo, Ohanian considera que centrar toda la atención en escenarios similares a los de la saga Terminator puede resultar contraproducente, refiriéndose a los miedos que hay sobre la AGI.

"Hay riesgos, creo que son más benignos o más banales de lo que la gente piensa", es lo que comenta desde su perspectiva, destacando que el debate actual debería enfocarse en amenazas tangibles y verificables.

Los desafíos que preocupan a Ohanian son más prácticos que apocalípticos

Aunque ha dicho que hay que hablar con bases lógicas sobre los avances de estos asistentes virtuales, Ohanian reconoce que se trata de una tecnología con capacidad para provocar consecuencias importantes si no se desarrolla de forma responsable.

No obstante, explicó que las preocupaciones más relevantes podrían encontrarse en aspectos mucho más cotidianos y cercanos. Entre ellos mencionó los llamados enjambres de agentes, situaciones en las que múltiples sistemas de IA cooperan para ejecutar tareas complejas con un elevado nivel de autonomía.

El cofundador de Reddit comparó la inteligencia artificial con la energía nuclear. Ambas representan avances científicos extraordinarios capaces de aportar beneficios significativos, pero también de causar daños si no existen controles adecuados.

"Deberíamos tener una discusión sobre cosas importantes, como cosas reales" es lo que ha dicho también sobre las noticias alarmistas y la desinformación.

ChatGPT, Claude, Gemini y muchas otras herramientas destacan por sus capacidades y seguirán evolucionando, pero hay que medir las consecuencias reales y de manera progresiva para no dejar a un lado los riesgos y controles que de verdad importan.

La productividad con las ventajas de automatización no solo es lo que surge de estas herramientas, sino también las consecuencias. Por ejemplo, está el riesgo de perder el puesto de trabajo o de que haya menos efectividad en los estudios.

En este contexto, las reflexiones de Tim Berners-Lee, reconocido por ser el inventor de la World Wide Web (WWW), llaman la atención por hablar sobre la situación con respecto a esta tecnología.

A los sistemas de IA hay que hacerles una pregunta que va más allá de lo que muchos piensan cuando se trata de entender el funcionamiento de los asistentes virtuales.

Su mensaje invita a analizar quién se beneficia realmente de las decisiones sugeridas por estas herramientas, así que si sueles usar ChatGPT, Gemini o cualquier otra, lo que dice el experto seguro que te importa.

Esta es la pregunta que deberías hacer siempre a una IA

Durante una intervención en el festival South by Southwest (SXSW), el informático británico planteó una pregunta que va más allá de la capacidad técnica de los sistemas de IA.

En medio de las discusiones sobre chatbots, agentes autónomos y robots impulsados por inteligencia artificial, Berners-Lee resumió una de las mayores preocupaciones actuales en una frase sencilla: “La pregunta es ¿para quién funciona?”.

Su planteamiento apunta a un aspecto que muchas veces queda en segundo plano cuando se habla de precisión, velocidad o capacidad de respuesta de los modelos de IA.

El creador de la Web explicó que una empresa puede desarrollar sistemas fiables, precisos e incluso reducir sesgos en sus algoritmos. Sin embargo, eso no elimina la duda sobre los intereses que pueden influir en las recomendaciones generadas.

Para ilustrarlo, comparó la situación con profesiones como la medicina o la abogacía. Un médico tiene la obligación de actuar en beneficio del paciente y un abogado debe defender los intereses de su cliente.

En cambio, un asistente de inteligencia artificial diseñado por una gran corporación podría enfrentarse a incentivos distintos, especialmente cuando intervienen objetivos comerciales.

Por ello, defendió la necesidad de cuestionar la finalidad de las recomendaciones automatizadas. “Quiero que las IA trabajen para mí para tomar las decisiones que quiero tomar. No quiero una IA que intente venderme algo”, afirmó.

También lanzó otra reflexión directa: “Pregúntale siempre a una IA, ‘¿para quién trabajas?'”. La idea cobra relevancia en escenarios cotidianos.

Si utilizas una IA para encontrar una oferta de viaje, comparar productos o elegir un servicio, la duda es si la recomendación responde a tus intereses o a los intereses económicos de quien desarrolla la tecnología.

Lo que la inteligencia artificial puede aprender de los primeros años de la Web

Berners-Lee también estableció un paralelismo entre el auge actual de la inteligencia artificial y los primeros años de la World Wide Web durante la década de 1990.

Recordó que, en aquella etapa, empresas tecnológicas, investigadores y organizaciones trabajaron conjuntamente para construir estándares abiertos mediante el World Wide Web Consortium (W3C). Ese esfuerzo colaborativo ayudó a crear una infraestructura común que permitió la expansión de Internet a escala global.

Según el inventor de la Web, el panorama de la IA es muy diferente. A su juicio, las compañías compiten intensamente por desarrollar modelos cada vez más avanzados y acercarse a sistemas de inteligencia artificial más poderosos.

Esa carrera tecnológica impulsa la innovación, pero también dificulta la creación de mecanismos compartidos para definir estándares, principios éticos y reglas de funcionamiento aceptadas por toda la industria.

Frente a esta situación, Berners-Lee sugirió la creación de una organización que desempeñe un papel similar al que tuvo el W3C para Internet o al que ejerce el CERN en el ámbito de la investigación científica. “Lo tenemos para la física nuclear. No lo tenemos para IA”, señaló.

Su propuesta apunta a una cooperación más amplia entre gobiernos, investigadores, empresas y sociedad civil para construir un ecosistema de inteligencia artificial que priorice la transparencia, la responsabilidad y la confianza.

En un momento en el que la IA influye cada vez más en decisiones de consumo, trabajo y acceso a la información, la pregunta sobre a quién beneficia realmente cada recomendación podría convertirse en uno de los factores más importantes para definir el futuro de esta tecnología.

Por ejemplo, cuando la prioridad es la productividad y la compatibilidad de software para trabajar, programar, editar contenido o gestionar servidores. la lista se reduce a unas pocas opciones.

El interés por Linux sigue creciendo entre quienes buscan una alternativa a Windows o macOS para esas tareas, pero hay que pensarlo muy bien y es por esto que un experto se ha tomado el tiempo de probar diversas distros.

Tras analizar todas las ventajas y desventajas que ofrecen los diversos sistemas con el kernel de Linux, llegó a la conclusión de que uno en especial se lleva el trono como la mejor distro para trabajar.

Kubuntu combina estabilidad, compatibilidad y una experiencia de escritorio muy completa

¿Buscas un sistema operativo para trabajar? Es difícil tomar una elección como esa, pero tiene todo el sentido del mundo querer ser lo más productivo posible con respecto a las tareas laborales.

Según explica Nick Lewis en un análisis de How-To Geek, después de utilizar durante años distribuciones como Fedora, Arch, Ubuntu, Pop!_OS, CachyOS, Debian, Kinoite y Garuda, solo una consigue reunir todo lo que necesita para su jornada laboral: Kubuntu.

Esta es una variante oficial de Ubuntu que sustituye el entorno de escritorio GNOME por KDE Plasma. Gracias a ello, mantiene la misma base tecnológica, los mismos repositorios y el mismo ecosistema de software que Ubuntu, pero con una interfaz más flexible y personalizable.

Lewis considera que este equilibrio es precisamente uno de los grandes atractivos del sistema. La versión actual, Kubuntu 26.04 LTS (Resolute Raccoon), fue lanzada en abril de 2026 e incorpora KDE Plasma 6.6, Qt 6.10.2, KDE Frameworks 6.24 y el kernel Linux 7.0.

Además, cuenta con soporte hasta abril de 2029, una característica especialmente importante para quienes utilizan el ordenador como herramienta principal de trabajo a largo plazo.

Otro aspecto clave para Lewis es la enorme compatibilidad que hereda de Ubuntu. Muchas aplicaciones, tutoriales y scripts de instalación para Linux están diseñados pensando específicamente en Ubuntu o en distribuciones basadas en Debian.

Esto facilita la instalación de programas, reduce los problemas de compatibilidad y permite encontrar soluciones rápidamente cuando surge algún inconveniente.

Según explica, la gran comunidad de usuarios de Ubuntu se convierte en una ventaja práctica que puede ahorrar horas de resolución de problemas.

Las aplicaciones de KDE y la personalización marcan la diferencia en el trabajo diario

Uno de los puntos más destacados de Kubuntu es la colección de aplicaciones desarrolladas por KDE. En lugar de obligarte a buscar numerosas alternativas desde el primer día, el sistema incluye herramientas muy maduras para tareas habituales.

Dolphin, por ejemplo, ofrece funciones avanzadas de gestión de archivos, mientras que Okular permite anotar documentos PDF y Kate funciona como un editor de código competente incluso frente a soluciones ampliamente conocidas.

Lewis también habla sobre aplicaciones como Kdenlive para edición de vídeo, Spectacle para capturas de pantalla y KDE Connect para integrar el teléfono móvil con el ordenador.

Una de las novedades relevantes de Spectacle en Plasma 6.6 es la incorporación de OCR, que permite extraer texto directamente desde imágenes o mensajes de error. Esto puede acelerar tareas de documentación, soporte técnico o desarrollo de software.

La otra gran ventaja es la capacidad de personalización de KDE Plasma. Aunque muchos lo recomiendan por su parecido visual con Windows, Lewis cree que su verdadero valor está en la flexibilidad.

El usuario puede ajustar paneles, widgets, reglas para ventanas y configuraciones específicas para varios monitores. También menciona KRunner, una herramienta integrada que permite abrir aplicaciones, buscar archivos, realizar cálculos y ejecutar otras acciones desde el teclado, mejorando la productividad diaria.

Eso no significa que Kubuntu sea perfecto para todos. El experto advierte que la transición hacia Wayland puede generar incompatibilidades con algunas aplicaciones antiguas basadas en X11, herramientas de acceso remoto o determinados sistemas de compartición de pantalla.

Además, reconoce que quienes dependen de software profesional específico de Adobe o de ciertas aplicaciones empresariales continúan encontrando más compatibilidad inmediata en Windows y macOS. De igual manera, todas las ventajas para trabajos en ordenador se encuentran en Kubuntu.

Jensen Huang, CEO de Nvidia, cree que ese momento ya ha llegado. Eso sí, no es la primera vez que lo dice este año. En marzo ya dijo que habíamos alcanzado la AGI y ahora ha vuelto a comentar lo mismo tras el lanzamiento de GPT-6 Astra, el nuevo modelo de OpenAI.

Greg Brockman, presidente de OpenAI, también ha hablado de la llegada de la "era de la AGI" con el lanzamiento de GPT-6 Astra. El nuevo modelo ha conseguido resultados increíbles en algunas pruebas, aunque eso no significa que sea el mejor en todo.

Por supuesto, todo esto hay que cogerlo con pinzas y no olvidar un aspecto muy importante: Nvidia es una de las empresas que más se beneficia del enorme gasto que están haciendo las compañías de IA para entrenar y utilizar sus modelos. Desde luego, le interesa más que a nadie que la rueda siga girando.

GPT-6 Astra necesita una enorme cantidad de chips de Nvidia

El CEO de Nvidia ha querido sacar pecho afirmando que OpenAI entrenó GPT-6 Astra utilizando más de 100.000 GPU Nvidia Blackwell. Además, aseguró que otras 400.000 unidades están preparándose para entrar en funcionamiento.

Por eso hay que tener cuidado con las declaraciones de Huang sobre la llegada de la AGI. Puede tener razón cuando dice que las IA actuales ya son capaces de hacer tareas que hace unos años parecían imposibles. Pero también es evidente que Nvidia tiene un gran interés económico en que las empresas sigan aumentando el número de chips que utilizan.

El propio Huang ha defendido que la IA ya está siendo productiva y que está generando beneficios. Su argumento es que, si queremos que esos sistemas hagan más cosas, necesitamos todavía más capacidad de cálculo.

Dicho de otra forma: cuanto más potentes sean las IA, más chips necesitan. Y cuantos más chips necesiten, más negocio tiene Nvidia.

Un objetivo difícilmente alcanzable al que muchos le tienen miedo

Partiendo de la base de que se considera este avance como uno de los grandes logros de la humanidad al conseguir que la IA sea tan inteligente como un humano, matizar primero un pequeño aspecto.

Se supone que las aplicaciones AGI replican la conciencia humana y las habilidades cognitivas sin problemas. Sin embargo, los desarrolladores de esta tecnología no pueden crear redes neuronales que puedan imitar la conciencia artificial en un laboratorio, al menos no todavía. La conciencia humana es demasiado abstracta y asimétrica.

Otro problema que se puede observar es que la IA, a pesar de todas sus increíbles capacidades, todavía se ejecuta en algoritmos y programas informáticos meticulosamente creados que, por un lado, pueden fallar y dejar de funcionar como ocurre con el resto de herramientas y, por otro, cada decisión está respaldada por análisis y procesamiento de datos humanos.

Además, que este progreso veas que es exponencial no significa siquiera que se logre en algún momento de nuestra existencia.

Si las empresas quieren fijar fechas como ese 2050 o incluso 2029 (Ray Kurzweil, ingeniero de Google, o incluso Elon Musk pronostican esta última fecha para la AGI), tan mediatizado por algunos, definitivamente detrás se esconde un entramado de marketing más que de realidad.

No hay consenso sobre qué es exactamente la AGI

Dejando todo esto a un lado, hay un punto aún más importante que comentar: no hay consenso general sobre qué es o de qué estamos hablando exactamente.

Hablar de AGI suena como si estuviéramos hablando de algo muy concreto, pero en realidad no es así. No existe una prueba oficial que una inteligencia artificial tenga que superarnos para que se pueda decir que ya hemos llegado a la AGI. Tampoco hay una definición que todas las empresas y expertos acepten.

En general, cuando se habla de AGI, se refieren a una IA capaz de hacer muchas tareas diferentes con un nivel parecido al de una persona. Hablan de una inteligencia capaz de aprender, razonar y enfrentarse a problemas muy distintos.

El problema es que decir que es capaz de hacer muchas tareas deja bastante en el aire su definición. Una IA puede ser mejor que cualquier persona escribiendo código, resolver problemas matemáticos como el reciente caso de Navier-Stokes o analizar millones de documentos. Pero eso no quiere decir que pueda desenvolverse igual de bien en cualquier otra situación.

Por ejemplo, un modelo puede sacar una puntuación casi perfecta en un examen muy complicado y, al mismo tiempo, tener problemas con una tarea más sencilla para una persona.

También hay mucho debate sobre cuánto tiene que parecerse una IA a una persona para poder llamarla AGI. Cada respuesta cambia dependiendo de a quién le preguntes. Eso no es consenso.

Por eso Jensen Huang puede afirmar que la AGI ya está aquí, mientras otras personas siguen pensando que todavía falta mucho. No están hablando de exactamente lo mismo y, al final, lo que queda es simplemente negocio, alarmismo y competencia.

El cofundador de Microsoft desarrolló esta idea en su blog personal, donde la llama “Reservado para humanos”, una especie de zona protegida del mercado laboral en la que determinados empleos seguirían dependiendo de personas.

Y no porque la IA sea incapaz de hacerlas, sino porque automatizarlas podría eliminar empleos demasiado deprisa o hacer desaparecer una parte del trato humano que Bill Gates considera importante. La idea nace, en parte, de su propia experiencia con los cuidadores que atendieron a su padre durante las últimas fases del Alzheimer.

El creador de Windows también menciona situaciones como comunicar un diagnóstico incurable, el cuidado infantil o la participación en un jurado. En educación y salud mental, sin embargo, no propone apartar la IA, sino mantener a una persona al frente y utilizar la tecnología como apoyo.

No todos los trabajos tendrían que protegerse para siempre

Cabe mencionar que Gates no plantea una lista cerrada de profesiones intocables, ya que algunas podrían quedar reservadas permanentemente y otras protegerse durante un tiempo para evitar que trabajadores con carreras consolidadas tengan que empezar de cero de un día para otro.

Su ejemplo es el de un trabajador de la construcción de 55 años. Decirle que basta con aprender nuevas habilidades puede sonar sencillo sobre el papel, pero resulta mucho más complicado cuando hablamos de alguien que lleva décadas en una profesión.

Esta preocupación se extiende también a los empleos de entrada y nivel intermedio, donde Gates teme que sean algunos de los primeros en verse afectados, precisamente porque muchas de sus tareas pueden automatizarse antes de que los trabajadores hayan tenido tiempo de ganar experiencia.

Podríamos reservar ciertas tareas para uso humano por razones económicas.

Un estudio reciente de Stanford aporta algo de contexto. Se afirma que entre trabajadores estadounidenses de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la IA aparece una brecha de empleo cercana al 19% frente a jóvenes en profesiones menos expuestas.

Los investigadores, eso sí, no detectan todavía una destrucción generalizada del empleo ni atribuyen toda esa diferencia directamente a la inteligencia artificial, sino que hay otros factores.

Bill Gates también quiere cambiar los incentivos económicos

Reservado para humanos no es su única propuesta; el exdirectivo de Microsoft plantea gravar de alguna manera los tokens de IA y los robots para reducir parte del incentivo económico que tienen las empresas para sustituir personas cuando automatizar resulta más barato.

Ese dinero serviría para financiar formación y una red de protección para quienes pierdan su trabajo durante la transición. No obstante, esto no es una idea nueva, ya que en 2017 defendía un impuesto sobre robots con un objetivo parecido.

La transición, además, podría ser mucho más rápida que anteriores revoluciones tecnológicas, ya que cree que parte del cambio podría concentrarse en aproximadamente una década, no durante varias generaciones.

Esto hace más difícil confiar únicamente en que la economía cree nuevos puestos de trabajo y todos los trabajadores puedan reciclarse a tiempo. De momento quedan muchas preguntas sin resolver.

Bill Gates reconoce que todavía no sabe quién debería decidir qué empleos se protegen, durante cuánto tiempo, con qué criterios o cómo impedir que las empresas esquiven esas normas; incluso cada país podría tomar decisiones distintas.

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

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

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

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

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

¿Qué es JavaScript?

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

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

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

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

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

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

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

¿Por qué algunos programadores critican JavaScript?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cabe señalar que los modelos de IA generativos resuelven en cuestión de segundos tareas y rutinas de desarrollo que antes exigían jornadas completas frente a la pantalla.

Sin embargo, Linus Torvalds sostiene que esta facilidad para escribir código ha alterado las prioridades del sector, por lo que redactar líneas ya no representa el trabajo más valioso ni el más complejo en el desarrollo de software.

Mientras la IA produce miles de instrucciones y parches al instante, la labor verdaderamente crítica, escasa y necesaria para garantizar la supervivencia del kernel de Linux es la revisión de código o code review.

El creador de Linux advierte de que el verdadero mérito se ha desplazado hacia la capacidad humana de auditar, contextualizar y decidir qué entra y qué se descarta.

En un entorno saturado de código sintético, el filtro de quienes supervisan cada propuesta se ha convertido en el escudo imprescindible que sostiene la estabilidad y la seguridad de la infraestructura en todo el planeta.

La trampa de la sintaxis correcta y los fallos invisibles

El peligro del código elaborado por algoritmos rara vez reside en su aspecto exterior. Los modelos de lenguaje actuales entregan parches que compilan sin arrojar errores evidentes, respetan las convenciones formales del lenguaje y lucen impecables a simple vista.

Sin embargo, el verdadero desafío comienza cuando se profundiza en su integración con el resto del sistema operativo.

Bajo esa apariencia suelen esconderse problemas de gestión de memoria, fallos lógicos sutiles, así como pequeñas incompatibilidades que terminan comprometiendo la arquitectura global.

Una IA carece del contexto necesario para anticipar cómo reaccionará un componente frente a condiciones imprevistas. Por ello, detectar esas grietas antes de que causen daños exige un esfuerzo analítico que ninguna automatización puede resolver con fiabilidad.

El cuello de botella que asfixia a los mantenedores

Esta sobreproducción masiva de aportaciones ha trasladado una presión inasumible hacia los mantenedores. En la estructura de Linux, estos ingenieros se encargan de gestionar los distintos subsistemas y tienen la última palabra para autorizar cualquier cambio.

La advertencia de Linus Torvalds no nace de un rechazo frontal a la inteligencia artificial, sino de una observación práctica. Mientras un usuario puede multiplicar el envío de parches gracias a herramientas automatizadas, el grupo de mantenedores para evaluarlos sigue siendo limitado.

Así que saber leer código ajeno, entender sus consecuencias a largo plazo y tener la firmeza de rechazar contribuciones deficientes requiere una experiencia que no se adquiere de la noche a la mañana.

A este escenario se suma el principio ineludible de la responsabilidad técnica. Si una actualización introduce una vulnerabilidad grave o provoca la caída de servidores en centros de datos, ningún modelo generativo asume consecuencias legales ni operativas.

La obligación recae en el programador que aprobó la modificación. El desarrollo de software entra así en una etapa donde redactar sintaxis pasa a ser un trámite, mientras que la auditoría crítica y el criterio consolidan su posición como el auténtico corazón del oficio.

La IA puede encontrar problemas, pero alguien tiene que decidir cuáles importan

La revisión de código consiste en analizar los cambios antes de incorporarlos al proyecto, por lo que no se trata únicamente de buscar errores de sintaxis.

Hay que comprobar si una modificación encaja con el funcionamiento del kernel, si introduce problemas nuevos y si realmente soluciona aquello que pretende solucionar.

La IA puede ayudar precisamente en esa tarea, donde el kernel ya cuenta con directrices específicas para utilizar asistentes de inteligencia artificial y contempla incluso herramientas capaces de analizar cambios propuestos.

En determinadas áreas existen revisiones automatizadas que buscan posibles fallos antes de que los desarrolladores decidan qué hacer con ellos. El problema aparece cuando la cantidad de resultados crece demasiado.

Un informe generado por IA no demuestra por sí mismo que exista un fallo. El propio kernel advierte de que los análisis automatizados pueden producir informes incorrectos y sobrecargar a los mantenedores con trabajo que después deben comprobar.

Las reglas establecidas para el uso de IA dejan claro dónde termina el trabajo del chatbot. Si un programador encuentra un problema que no es trivial, primero hay que comprobar que sea real.

Su crítica no se dirige a la tecnología, sino a la forma en que algunos empleados la utilizan. El riesgo aparece cuando se recurre a la IA para generar documentos que parecen completos y profesionales, pero que apenas contienen ideas propias o conclusiones relevantes.

Roslansky lo comprobó personalmente después de recibir un documento elaborado claramente con IA. En lugar de revisarlo de principio a fin, decidió utilizar otra herramienta de inteligencia artificial para resumir su contenido. El resultado fue revelador.

Ya que después de procesarlo, no encontró ninguna idea nueva que mereciera la pena destacar. La experiencia le sirvió para plantear que utilizar IA para trabajar puede ser útil, pero delegar en ella el pensamiento necesario para elaborar un resultado puede terminar vaciándolo de contenido.

Cuando Roslansky afirma que “la basura generada por la inteligencia artificial no solo ocurre en las redes sociales, también en el trabajo”, se refiere precisamente a esta situación.

El término AI slop se utiliza para describir contenidos generados de forma masiva con inteligencia artificial que, aunque pueden parecer correctos a primera vista, suelen ser genéricos, repetitivos o poco relevantes.

Cabe mencionar que este fenómeno ya es evidente en las redes sociales, donde la facilidad para generar contenido ha disparado su volumen.

Ryan Roslansky advierte de que la misma dinámica puede acabar trasladándose al entorno laboral si las empresas empiezan a valorar más la cantidad de documentos producidos que las ideas que contienen.

El problema no es utilizar IA, sino dejar de aportar

La inteligencia artificial puede ahorrar tiempo en tareas que antes exigían bastante trabajo. Puede ayudar a redactar un documento, resumir información, organizar ideas o preparar una primera versión.

El problema aparece cuando ese resultado se entrega prácticamente sin revisión y sin añadir conocimiento propio. Roslansky plantea una diferencia importante entre utilizar una herramienta para avanzar más rápido y utilizarla para evitar pensar.

En el segundo caso, dos personas pueden terminar presentando documentos muy similares porque ambas han delegado en los mismos modelos la elaboración del contenido. Eso genera lo que el directivo describe como un “círculo vicioso”.

Cuanto más contenido genérico se produce, más fácil resulta encontrarse con materiales que se parecen entre sí y menos espacio queda para planteamientos diferentes.

Microsoft quiere que la IA amplíe las capacidades humanas

La posición de Roslansky resulta relevante porque Microsoft está impulsando la IA como una herramienta integrada en el trabajo cotidiano. Su mensaje no consiste en apartarla de las empresas, sino en utilizarla de una forma que mantenga la intervención humana.

Su propuesta pasa por emplear la IA para hacer cosas, aprender y crear, pero incorporando después las perspectivas, experiencias y conocimientos que diferencian a cada persona.

La herramienta puede encargarse de parte del esfuerzo, mientras que el trabajador conserva la responsabilidad sobre lo que se está diciendo y sobre el valor que aporta.

Si bien los modelos de IA son cada vez mejores para generar textos convincentes, por eso resulta más difícil distinguir entre un trabajo realmente elaborado y otro que simplemente tiene una apariencia profesional.

El riesgo no es que las compañías utilicen demasiada inteligencia artificial, sino que terminen produciendo más contenido sin generar más conocimiento.

Así que ahorrar tiempo solo tiene sentido si ese tiempo se emplea después en aportar algo que la máquina no puede obtener por sí sola. Aquí es donde el criterio, la experiencia, así como las ideas propias siguen teniendo valor.

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.

No se trata de exprimir a un punto negativo, sino de reducir el desgaste profesional y ofrecer buenas condiciones de trabajo analizando la destreza de cada uno de los integrantes del equipo.

En este escenario, una compañía de Barcelona descubrió una situación inesperada mientras preparaba un experimento: un rendimiento inusual en uno de sus trabajadores.

Las razones fueron tan impactantes que terminaron en despido y, a la vez, reflejan el panorama laboral actual que se vive en España porque hay un porcentaje más elevado de lo que se cree.

El experimento para trabajar menos días descubrió algo muy distinto

Tener varios trabajos a la vez es una realidad de muchas personas y es que siempre se busca un nuevo sustento. No está mal, pero sí se vuelve una situación negativa cuando en uno de los trabajos se comienzan a generar problemas o un bajo rendimiento que afecta a todo un equipo.

La empresa Metrickal, especializada en contratación remota y externalización de procesos, inició un proyecto con un objetivo claro: encontrar la forma de implantar una semana laboral de cuatro días.

Evidentemente, la idea no es que este tipo de pruebas afecte la producción o el negocio de la compañía de ninguna forma. Por esto es que se implementa la plataforma DeskTime, la cual sirve para analizar la actividad digital y detectar oportunidades de optimización.

Patrick Synge, cofundador y director comercial de la compañía, dice que el objetivo era comprobar cómo los trabajadores invertían el tiempo durante la jornada laboral.

Por supuesto, todos los integrantes fueron avisados con anticipación porque se tenían que recopilar los datos de las actividades para determinar una futura reducción de la carga horaria semanal.

El ejecutivo declaró a Business Insider: "Sospeché algo, pero sin pruebas no quería actuar a la ligera". Tras el análisis, se registró que uno de los empleados tenía problemas de rendimiento y acumulaba registros relacionados con otra empresa, una información que no había avisado a los directivos.

El inconveniente no era que tenía dos trabajos a la vez, sino que estaba usando el horario destinado a Metrickal para la otra empresa. Por lo tanto, estaba afectando directamente el flujo y poniendo en riesgo su juego.

El caso refleja una tendencia cada vez más visible en España

Según relató Synge, el trabajador llevaba tiempo generando problemas operativos porque los clientes habían comenzado a reportar retrasos en entregas y tareas pendientes.

Como consecuencia, los otros compañeros estaban asumiendo parte de sus responsabilidades para que los proyectos no fueran afectados o atrasados. Todo esto mientras que ese trabajador estaba con la otra compañía.

Al final, terminaba trasladando una carga de trabajo adicional al equipo. "No fue ni justo ni respetuoso", firmó Synge, destacando que fue la razón por la que optaron por efectuar un despido.

Con la evidencia de que una parte significativa de la jornada estaba siendo dedicada a otra organización, el empleado tuvo que retirarse del equipo.

Evidentemente, es distinto desarrollar un proyecto paralelo fuera del horario laboral que desempeñar dos empleos a tiempo completo de forma simultánea.

Lo curioso es que hay otros datos que llaman la atención, porque un estudio de InfoJobs reveló que el 15% de los trabajadores españoles afirma tener más de un empleo.

Principalmente, se debe a que el 40% asegura que necesita ingresos adicionales porque su salario no es suficiente y el 32% busca un complemento económico para mejorar su situación financiera.

En este caso, la búsqueda de una jornada más eficiente no acabó con un anuncio sobre menos horas de trabajo, sino con el descubrimiento de un empleado que repartía su tiempo entre dos compañías a escondidas.

Y es que la IA puede redactar documentos, resumir información, analizar datos, escribir código, automatizar tareas repetitivas o generar contenido en mucho menos tiempo que una persona.

En ese sentido, la promesa de ganar tiempo no es necesariamente falsa, ya que una tarea que antes podía ocupar varias horas puede resolverse ahora en minutos, y un trabajador puede apoyarse en varios sistemas de IA para hacer parte de su trabajo con más rapidez.

El problema aparece cuando ese tiempo que se libera no se convierte en descanso, sobre todo porque algunas empresas que están desarrollando o utilizando intensivamente estas tecnologías está ocurriendo justo lo contrario.

Trabajadores del sector tecnológico describen jornadas que pueden alcanzar 70, 80 e incluso 90 horas semanales, mientras aumentan también el número de tareas, la velocidad y las expectativas sobre lo que cada empleado debe ser capaz de sacar adelante.

La productividad no siempre acaba en más tiempo libre

Si una persona necesitaba cuatro horas para completar una tarea y una herramienta de IA permite hacerla en una sola, quedan tres horas disponibles.

En este sentido, las empresas pueden utilizar ese margen para reducir la jornada, permitir que el empleado termine antes o simplemente asignarle otras tareas.

Pero en determinados entornos se está imponiendo esta última posibilidad, donde la capacidad de producir más rápido no reduce necesariamente la cantidad de trabajo, sino que puede elevar el volumen que se espera de cada trabajador.

Si antes un equipo podía desarrollar diez funcionalidades en un determinado periodo, ahora puede recibir el objetivo de desarrollar muchas más porque dispone de herramientas capaces de acelerar buena parte del proceso.

Esto afecta a las compañías que compiten en el desarrollo de inteligencia artificial, donde la carrera por lanzar modelos, productos y nuevas funciones antes que los rivales genera una presión adicional.

El problema de las jornadas de 90 horas

Las jornadas de hasta 90 horas semanales no representan la situación de todos los trabajadores de la industria ni significan que todas las empresas de IA exijan ese horario.

Son casos extremos que aparecen en determinados equipos y compañías, pero sirven para mostrar hasta dónde puede llegar esta lógica. Además, el fenómeno tampoco es completamente nuevo.

Silicon Valley lleva décadas asociando determinadas etapas de crecimiento empresarial con jornadas intensas, especialmente en startups sometidas a una fuerte presión por crecer.

La diferencia ahora es que las herramientas que supuestamente deberían reducir esa carga también pueden utilizarse para aumentar la capacidad de producción. Y es que la IA permite escribir más código, analizar más información, preparar más documentos o desarrollar más productos en el mismo periodo.

Pero si la empresa interpreta esa capacidad como una oportunidad para ampliar los objetivos, el trabajador puede terminar realizando más tareas, aunque cada una le lleve menos tiempo.

La pregunta es quién se queda con el tiempo que ahorra la IA

La automatización no determina por sí misma qué ocurre con las horas que consigue liberar. Ese tiempo puede convertirse en descanso, en una jornada laboral más corta, en mayor producción, en mejores salarios o en nuevas obligaciones.

Por eso, que la IA aumente la productividad no significa automáticamente que vaya a mejorar las condiciones laborales. La tecnología puede hacer posible trabajar menos, pero son las empresas y sus decisiones organizativas las que determinan si ese beneficio termina en manos del trabajador.

La paradoja de la industria de la IA está precisamente ahí, donde las mismas herramientas que permiten hacer en minutos lo que antes llevaba horas pueden utilizarse para elevar todavía más el ritmo de trabajo.

Si la productividad sirve únicamente para fijar objetivos más altos, la promesa de trabajar menos quedará reducida a una posibilidad tecnológica que nunca llega a convertirse en una realidad laboral, y donde los trabajadores son los más afectados por este cambio.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

A partir de aquí surgió una de las grandes promesas asociadas a la IA, donde se prometía producir más sin tener que pasar tantas horas delante del ordenador. La idea llegó incluso a plantear un cambio en la propia duración de la semana laboral.

De hecho, hace unos años, un director de ingeniería de Google pronosticó que los avances en inteligencia artificial podrían hacer viable una jornada de cuatro días. Y es que, si la tecnología aumentaba lo suficiente la productividad, parte de ese beneficio podría convertirse en más tiempo libre.

Pero la realidad dentro de algunas compañías que están desarrollando esta tecnología apunta en otra dirección. Mientras se habla de automatización y reducción de jornadas, existen trabajadores que afrontan una presión muy elevada y semanas que pueden llegar hasta las 90 horas.

Es importante mencionar que la inteligencia artificial está haciendo que algunas tareas sean más rápidas, pero eso no significa que las empresas estén reduciendo automáticamente el trabajo que exigen a sus empleados, y esto se está convirtiendo en un gran problema en todo el mundo.

La semana de cuatro días no ha llegado a las empresas de IA

OpenAI llevó esta idea cuando animó a las compañías a probar una semana laboral de cuatro días manteniendo el salario. El planteamiento era que la productividad impulsada por la inteligencia artificial podía permitir producir lo mismo en menos tiempo y que las empresas debían empezar a experimentar con ese modelo.

Sin embargo, un antiguo empleado de OpenAI, que abandonó la compañía el año anterior, dijo a la BBC que la empresa no llegó a probar internamente esa semana de cuatro días mientras él trabajaba allí.

Afirmó que una cosa es defender que otras organizaciones experimenten con jornadas más cortas y otra aplicar ese modelo dentro de la propia compañía.

La carrera por desarrollar IA está aumentando la presión

El problema aparece al observar cómo funciona actualmente la industria. OpenAI, Anthropic, Meta, Google y otras compañías compiten por desarrollar modelos cada vez más capaces, mejorar sus productos y adelantarse a sus rivales.

En ese contexto, una mejora de productividad no tiene por qué traducirse en una reducción de jornada. Si una herramienta permite terminar una tarea en menos tiempo, una empresa puede utilizar ese margen para reducir horas o, por el contrario, aumentar los objetivos y pedir que se complete más trabajo.

Algunos relatos sobre las condiciones laborales en el sector muestran precisamente esta segunda posibilidad. Los casos de profesionales que llegan a trabajar hasta 90 horas semanales reflejan una industria donde la velocidad de desarrollo puede convertirse en una fuente adicional de presión.

Eso no significa que todos los empleados de las grandes compañías de IA trabajen esas jornadas ni que la IA haya empeorado las condiciones laborales de todo el sector. Sí muestra, en cambio, que más productividad y menos trabajo no son necesariamente lo mismo.

La IA puede ahorrar tiempo, pero alguien decide dónde acaba ese ahorro

Si una herramienta de IA permite hacer en diez minutos algo que antes requería una hora, quedan 50 minutos disponibles, por lo que la tecnología no determina qué ocurre después con ellos.

La empresa puede permitir que el trabajador termine antes, mantener la jornada y asignarle nuevas tareas o aumentar el volumen de producción esperado. La diferencia no está en la capacidad de la IA, sino en cómo se reparten sus beneficios.

Por eso, la promesa de una semana laboral de cuatro días no depende únicamente de que los sistemas sean más inteligentes. También depende de si las empresas deciden convertir esa productividad adicional en tiempo libre o mejores condiciones.

En lugar de utilizarla únicamente para elevar el ritmo de trabajo, la inteligencia artificial puede tener capacidad suficiente para cambiar nuestra relación con el trabajo y lo que todavía no está claro es quién decidirá cómo se utiliza ese tiempo que se consigue ahorrar con la IA.

El dinero va y viene y toda marca llega a tener altibajos en algún punto, pero el tiempo se va y no regresa. Por eso, ser productivo y eficiente es fundamental para que una compañía crezca o para que los objetivos se cumplan.

De esto es de lo que hablaba el filósofo romano Séneca hace casi 2.000 años. Procrastinar o retrasar decisiones y asumir que siempre habrá una mejor oportunidad de momento son errores que se cometen en la actualidad, pero el experto lo advertía desde aquella época.

Si de verdad quieres hacer que avance tu rendimiento profesional y alcanzar todas esas metas en tu carrera, este consejo probablemente sea lo que necesitas para seguir adelante y llegar a la cima.

"Mientras se pospone, la vida transcurre": el verdadero significado de la reflexión de Séneca

Te levantas cada día, desayunas y sales al trabajo como la mayoría de las personas. Tienes metas y sueños que quieres cumplir algún día, pero la mayoría de la gente no logra alcanzarlos porque no se detiene a pensar lo importante que es el presente.

El "aquí y ahora" es lo que Séneca quería que entendieras con la mencionada frase que aparece en las Cartas a Lucilio. Esta es una de las obras más conocidas del filósofo porque advierte que las personas suelen preocuparse por perder dinero, propiedades o prestigio, pero rara vez protegen aquello que realmente no puede recuperarse: el tiempo.

Allí escribe: "Mientras se pospone, la vida transcurre". Esto no solamente representa el hecho de "dejar las tareas para después" y, aunque se vincula con el clásico dicho de "no dejes para mañana lo que puedes hacer hoy", también va un poco más allá.

Séneca sostiene que cada retraso innecesario consume una parte irrepetible de la existencia, siendo una crítica contundente para todos aquellos que no se dan cuenta de lo importante que es.

Mientras esperas el "momento perfecto", mientras aplazas una conversación importante o mientras retrasas un proyecto que podría transformar tu carrera, la vida continúa avanzando. No permanece en pausa hasta que decidas actuar, pero lamentablemente una gran parte de las personas no lo ve de esa manera.

Aquí es donde muchos fallan y no solamente en lo profesional, sino a nivel general. Lo curioso es que la figura histórica también se refería a que el tiempo se pierde mayormente por la "negligencia".

El fracaso no proviene de la falta de dinero, sino de posponer por meses o años las decisiones importantes. Ese emprendimiento que tienes en mente, el nuevo cargo de trabajo o las ganas de solicitar un ascenso, si tienes la posibilidad, empieza ya y vive el proceso de ir creciendo poco a poco.

¿Cómo la pérdida de tiempo termina saboteando tu éxito laboral?

Uno de los aspectos más interesantes del mensaje de Séneca es que identifica la ilusión de creer que siempre habrá más tiempo disponible en el futuro.

En el trabajo, esta mentalidad suele manifestarse mediante frases como "lo haré la próxima semana", "cuando tenga más experiencia" o "cuando termine otros pendientes".

Es curioso porque la gente lo hace sin darse cuenta de que está perdiendo algo preciado. Principalmente, lo que hacen es "esconder" la procrastinación y eso se vuelve aún más perjudicial porque limita el crecimiento profesional ante una acción de distraerse con actividades secundarias que no son tan relevantes.

Esta tendencia humana hay que aprenderla a controlar porque puede confundirse fácilmente el movimiento con el progreso y eso al final termina siendo un ciclo de productividad ineficiente.

En otras palabras, Séneca invita a "abrazar todas las horas" y a depender menos del mañana aprovechando el presente. A partir de ahora, cuando pienses en tus metas, no te detengas por no contar con los equipos hola financiación necesaria, solo empieza porque el tiempo es la única posesión que nunca puede recuperarse.

Cabe mencionar que en esta transición, mucha gente sigue pensando que la IA es un extra, un plus para quien quiere ir un paso más allá, pero el experto español Jon Hernández cree justo lo contrario.

Durante una entrevista en el podcast La fórmula del éxito, conducido por Uri Sabat y recogida por Clarín, dijo que en dos años, quien no sea capaz de manejarse con estas herramientas estará, en la práctica, fuera del mercado laboral si su trabajo pasa por un ordenador.

La IA está cambiando la forma en la que trabajamos

Hernández no habla de la IA como algo opcional, sino como la próxima competencia básica. Lo que hoy es saber usar el correo, un procesador de textos o una hoja de cálculo, mañana será saber trabajar con modelos de inteligencia artificial.

De hecho, su mensaje va dirigido a cualquier persona que utiliza un PC en su día a día, no solo a programadores. Si en ese plazo no has incorporado la IA a tu forma de trabajar, advierte, la distancia con quienes sí lo hagan será tan grande que resultará difícil competir por los mismos puestos.

El experto explica que ahora mismo muchos profesionales se mantienen en sus puestos porque sus jefes tampoco dominan estas herramientas.

Si esos directivos conocieran el potencial real de la tecnología y supieran utilizarla, ya habrían sustituido a parte de la plantilla que no la usa por perfiles más productivos, capaces de hacer lo mismo en menos tiempo o de asumir más tareas con ayuda de modelos generativos y sistemas de automatización.

"Creo que, evidentemente, la inteligencia artificial va mejorando muy rápido y va a cambiar mucho las cosas en los próximos meses o años. Pero me he dado cuenta de que, a pesar de que las cosas cambien, falta la adopción. Al día de hoy aún estamos viendo gente que no ha adoptado Excel. Empresas que van con albaranes manuales. Es tristísimo, pero es así"

¿Por qué la IA ha dejado de ser “un plus” y se ha vuelto imprescindible?

La clave está en cómo se está integrando la IA en el trabajo cotidiano. Hernández subraya que ya no hablamos solo de chatbots que responden preguntas, sino de asistentes que redactan informes, resumen reuniones, generan código, preparan campañas de marketing, limpian datos o diseñan flujos enteros de trabajo.

Ignorar eso equivale a renunciar voluntariamente a una parte importante de tu capacidad productiva frente a otros profesionales que sí la aprovechan.

Al mismo tiempo, reconoce que la adopción está siendo más lenta de lo que él esperaba. Imaginaba que para estas fechas casi todo el mundo estaría usando IA a diario y se encuentra con empresas que ni siquiera han dado el salto a herramientas básicas como Excel y siguen trabajando con albaranes y documentos manuales.

Esa realidad, según explica, retrasa la disrupción, pero no cambia el destino, ya que la presión competitiva hará que la IA se convierta en rutina en casi todos los empleos con ordenador.

Cómo se debería aprender IA y los nuevos trabajos que nacerán

Usar una herramienta de IA un día no sirve, sino que se habla de aprender a trabajar con ella de forma sistemática. Eso incluye saber formular buenas instrucciones, revisar las respuestas, integrarlas en procesos existentes, automatizar tareas repetitivas y entender los límites y sesgos de los modelos.

En su visión, igual que nadie se plantea hoy no saber manejar una hoja de cálculo, dentro de muy poco será impensable no controlar al menos un asistente de IA en tu campo.

También apunta a las nuevas carreras y perfiles que se están consolidando. Profesionales capaces de combinar conocimiento de negocio con dominio de modelos generativos, diseñadores de flujos automatizados para empresas, perfiles que saben “orquestar” varias herramientas de IA para resolver problemas complejos.

No son necesariamente ingenieros informáticos, pero sí personas que han incorporado la inteligencia artificial a su caja de herramientas profesional.

Cabe señalar que el mayor freno no es la tecnología, sino la cultura empresarial y la decisión de los directivos de apostar por la IA o seguir como siempre. Mientras esa barrera se mantenga, quienes no sepan usar estas herramientas tendrán complicaciones al postularse por un empleo.

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.

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.

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.

De forma simple, estos buscan que la población mundial se dé cuenta de que la IA se va a volver más potente en los próximos diez años y va a poner en una situación delicada a la economía de todo el planeta.

"La IA podría volverse radicalmente más poderosa en los próximos 10 años", se puede leer en la carta.

"Esto podría impulsar una transformación sin precedentes de nuestra economía, mayor que la de la Revolución Industrial, pero que se desarrollaría en un plazo mucho más corto. Podría conllevar riesgos, como la pérdida masiva de empleos, así como oportunidades, como mejoras significativas en el nivel de vida", añaden.

Esta carta ciertamente nos recuerda bastante a la de 2023, en la que grandes figuras como Elon Musk o Wozniak firmaron para dejar de desarrollar sistemas de inteligencia artificial. En concreto, pedían una pausa de 6 meses en la capacitación de sistemas de IA más potentes que el modelo GPT-4 de OpenAI.

"Los sistemas de IA potentes deben desarrollarse solo una vez que estemos seguros de que sus efectos serán positivos y sus riesgos serán manejables", se podía leer en esa carta.

Ahora, es el turno ya no tanto de frenar su desarrollo (que ya queda demostrado que es contraproducente para la propia evolución de la humanidad), sino de advertir de lo que muy probablemente va a suceder.

Estas figuras del mundo de la economía, e incluso directivos que trabajan dentro de OpenAI, Google y Anthropic, saben perfectamente lo que está sucediendo en los laboratorios y tienen claro que el cambio que se avecina va a ser mucho más grande que la Revolución Industrial.

Aunque reconocen que la IA puede traernos una vida más cómoda y productiva, también avisan de que el riesgo de que muchísima gente se quede sin trabajo de la noche a la mañana es real.

Pero lo que más preocupa es que nos estamos quedando rezagados ante los cambios. El desarrollo de la tecnología va a toda velocidad, mientras que las leyes y los gobiernos están demasiados pasos por detrás. Si se sigue así, dentro de poco la humanidad se encontrará con herramientas capaces de hacer el trabajo de millones de personas sin que los países tengan un plan B.

Uno de los que ha querido dar la cara y explicar todo esto es Yoshua Bengio, uno de los grandes pioneros de la IA moderna y profesor en la Universidad de Montreal.

Bengio ha sido claro al afirmar que la trayectoria que lleva esta tecnología va a transformar nuestras vidas sí o sí. Por eso, insiste en que no se puede dejar que las empresas tecnológicas decidan solas el camino buscando únicamente ganar dinero.

¿Qué va a pasar con nuestro trabajo cuando la inteligencia artificial se vuelva más potente?

Los economistas explican que la IA no es como las máquinas del siglo XX, que sustituían la fuerza física y tardaban años en llegar realmente a ser útiles en las fábricas.

Esta tecnología aprende y lleva a cabo tareas lógicas e intelectuales casi al instante. El peligro real no es que la tecnología sea mala, sino que las empresas decidan usarla solo para recortar gastos y despedir a la mayor parte de los empleados, en lugar de utilizarla para que estos trabajen mejor y más rápido.

Para evitar que esto acabe en un desastre con millones de personas en el paro, la carta exige que los líderes mundiales creen ya mismo "incentivos y cortafuegos".

Esto significa, por ejemplo, dar ventajas fiscales a las empresas que usen la IA para ayudar a sus trabajadores a ser más productivos, en lugar de para echarlos a la calle.

También se está pidiendo la creación de nuevas instituciones públicas que entiendan cómo funciona esta nueva economía que se avecina y que sean capaces de reaccionar rápido cuando un sector empiece a verse afectado por la automatización.

Como ves, todas estas firmas no abogan por una destrucción de la IA. Lo que piden es que aquellos que realmente son los encargados de redactar leyes y controlar la economía despierten.

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.

¿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.

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.

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.

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.

Por eso es que es una compañía que está en constante búsqueda de nuevos integrantes para los proyectos, pero no todos los perfiles profesionales cumplen con las exigencias y esto va de la mano con uno de los principios del cofundador de Netflix, Reed Hastings.

Construir equipos de alto rendimiento sin sacrificar la colaboración es un desafío, aunque no algo imposible de lograr. ¿La premisa? No tolerar a los “idiotas brillantes” es uno de los pasos de éxito, según lo que confirma sobre los procesos de contrataciones actuales.

Si has tratado de aplicar para este tipo de marcas grandes, debes saber que el título académico no lo es todo, pues, a pesar de ser un requisito fundamental, otros puntos cruciales son la gestión de las habilidades y la adaptación.

La cultura de Netflix: alto rendimiento sin concesiones

Netflix es una de las grandes compañías que llevan años en el mercado del streaming. Con el tiempo ha evolucionado de diferentes maneras y traído muchos contenidos exclusivos o licencias de series y películas de alto valor, llamando la atención de la comunidad.

Lo curioso es que, si te das cuenta de la manera en la que trabaja, su cultura corporativa no se centra principalmente en beneficios superficiales, como lo hacen muchas empresas, sino en crear un “equipo de ensueño” centrado en resultados.

En efecto, en la documentación oficial de Netflix se deja claro que el objetivo es contratar a los profesionales que estén altamente capacitados para ser lo más efectivos posibles.

Por eso es que emplean un método llamado "keeper test" o "prueba del guardián". Consiste en resolver una simple incógnita: si un miembro del equipo quisiera irse, ¿harías un esfuerzo real por retenerlo? Si la respuesta es no.

Según las declaraciones de Reed Hastings tomadas por Business Insider: “No toleres a los idiotas brillantes; el coste para el trabajo en equipo es demasiado alto”.

Esto que dice el cofundador de la empresa es que es mejor optar siempre por una salida respetuosa y generosa, con indemnizaciones que pueden incluir varios meses de salario.

Todo siempre y cuando se aporte valor real al equipo. Entonces, puede haber alguien muy talentoso con demasiado conocimiento, pero que ralentice decisiones y genere conflictos innecesarios, lo cual no es fructífero para los proyectos.

Se considera más a alguien que cuente con una excelencia técnica y habilidades humanas adaptadas al entorno profesional para que de verdad funcione su estancia.

Las claves que puedes aplicar a tu propio entorno profesional desde Netflix

Más allá de esto, Netflix ofrece principios concretos que puedes trasladar a tu día a día, como tener libertad con responsabilidad. Tomar decisiones de forma independiente, compartir información de manera abierta y asumir riesgos inteligentes es un enfoque que se valora aún más por la visión que se tiene.

En Netflix se espera que seas directo, que des feedback oportuno y que escuches antes de reaccionar. Esto no siempre es cómodo, pero fortalece la confianza, ya que no se trata solo de cumplir tareas, sino de aprender rápido y contribuir más allá de tu rol sin verte forzado.

Al final, el talento por sí solo no es suficiente para convencer a una empresa de esta magnitud porque lo que tienen en cuenta es cómo tus habilidades sirven para potenciar al equipo.

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.

Esta tecnología ha avanzado a pasos acelerados, por lo que incluso ya escribe correos, resume documentos, genera código, analiza datos, responde mensajes y automatiza tareas que hasta hace poco necesitaban varias personas detrás.

Por eso, cuando se habla de empleos amenazados por la inteligencia artificial, muchas miradas se dirigen primero a programadores, diseñadores, redactores o perfiles tecnológicos.

Sin embargo, hay otro grupo mucho menos visible que también puede estar en riesgo. Son trabajadores de oficina que sostienen el funcionamiento diario de muchas empresas.

De acuerdo con The New York Times, son empleos fundamentales para familias y hogares porque durante décadas han ofrecido ingresos estables y una vía de acceso a la clase media.

La IA también apunta a los trabajos administrativos que sostienen a la clase media

Es importante mencionar que estos trabajadores “invisibles” están en áreas como recursos humanos, facturación, nóminas, contabilidad básica, revisión de formularios, atención administrativa o gestión de datos.

Muchas veces no están de cara al público, pero sin ellos las organizaciones no funcionarían con normalidad. El problema es que buena parte de esas tareas siguen procesos repetitivos y muy estructurados.

Modelos de IA como ChatGPT, Claude o Gemini pueden leer documentos, extraer información, clasificar correos, revisar expedientes, detectar errores, generar respuestas y rellenar formularios.

Al final, estas herramientas inteligentes avanzadas convierte automáticamente a estos puestos en uno de los terrenos donde la automatización puede avanzar con más rapidez.

No son empleos menores: pagan alquileres, hipotecas y cuidados

Cabe señalar que la preocupación no está solo en la posible desaparición de ciertas tareas de trabajo, sino en el peso social que representan estos trabajos.

Muchos puestos administrativos han permitido a millones de personas construir una vida estable sin necesidad de tener una carrera tecnológica o estudios universitarios avanzados.

Más bien son empleos que sostienen hogares enteros, ya que pagan alquileres, hipotecas, alimentación, transporte, educación, cuidados familiares y un largo etcétera.

Por eso, si la IA reduce plantillas o frena nuevas contrataciones en estas áreas, el impacto no se quedaría dentro de las empresas, sino que llegaría directamente a la economía de muchas familias.

Además, buena parte de estos puestos están ocupados por mujeres, por lo que esto añade otra capa al problema, porque una automatización concentrada en trabajos administrativos podría golpear con especial fuerza a un colectivo que ya suele enfrentarse a menor reconocimiento profesional y brechas salariales.

Molly Kinder advierte de un temor serio, no de una sentencia inevitable

La advertencia no debe leerse como una predicción cerrada, así lo declara Molly Kinder, exinvestigadora de la Brookings Institution, quien está creando una organización centrada en estudiar el impacto de la IA en los trabajadores y la economía.

Su enfoque parte de una idea importante: todavía no hay pruebas definitivas de que la inteligencia artificial haya destruido de forma masiva estos empleos, pero sí existen señales suficientes para tomarse el riesgo en serio.

Es por esta razón que la diferencia importa, y mucho. Ya que una predicción da por hecho que algo ocurrirá, pero un temor señala un escenario posible que conviene prevenir.

En este caso, el riesgo es que las empresas utilicen la IA únicamente para reducir costes, recortar equipos o no reemplazar vacantes, en lugar de formar a los trabajadores para asumir tareas de mayor valor.

El verdadero debate es quién se beneficiará de la automatización

La IA no tiene por qué eliminar todos estos empleos de golpe. Es más probable que primero cambie sus funciones, donde un empleado que antes revisaba documentos uno a uno ahora puede pasar a supervisar sistemas automáticos.

Una persona encargada de nóminas puede apoyarse en herramientas que detectan errores. El problema aparece si esa transición se hace sin formación y sin oportunidades reales de adaptación.

Por eso, el debate no debería centrarse solo en lo que la tecnología puede hacer, sino en cómo van a utilizarla las empresas. La IA puede quitar trabajo repetitivo y mejorar procesos, pero también puede convertirse en una herramienta para sustituir trabajadores y ofrecerles una salida.

Los programadores y los grandes perfiles tecnológicos concentran buena parte de la conversación pública, pero los trabajadores administrativos también están en primera línea del cambio.

Por ello, es importante destacar que si esos empleos se debilitan, no solo cambiarán las oficinas, sino que también cambiará la estabilidad de millones de familias que dependen de ellos.

Boris Cherny, creador de Claude Code, ya lo dijo una vez. Después de durar 6 meses sin escribir nada de código, llegó a la conclusión de que habrá más programadores para 2030, pero la mayoría tendrá que adaptarse a nuevas "roles" en la ingeniería informática.

No bastará solo con estudiar un lenguaje de programación como Python o ejecutar prompts en el asistente virtual sin sentido. Mantenerse en un área específica va a conllevar cambios en la dinámica de los proyectos. ¡Seguirlos va a ser clave para tu carrera!

Los 5 arquetipos de roles de programación del futuro

Ya Bill Gates y Elon Musk compartieron sus predicciones con respecto a los trabajos que sobrevivirán a la IA, pero nadie había hablado sobre cómo las profesiones van a "mutar" con esta tecnología, al menos no como lo ha hecho Boris Cherny.

Tras trabajar arduamente en Claude Code y hacer uso constante de la inteligencia artificial, el reconocido ingeniero ha analizado la manera en la que va a ir cambiando la industria durante los próximos años.

Ya no habrá un solo título para los programadores, sino que las tareas se dividirán en grupos determinados. Específicamente se trata de 5 nuevos arquetipos, los cuales ha compartido en un post de X.

Según Cherny, cada uno de los roles es crucial para el futuro con el auge de la inteligencia artificial. Es posible que una persona cumpla con dos o tres a la vez, dependiendo de sus habilidades.

Lo importante es que "no están realmente vinculados a la función laboral", pero que un equipo sí necesitará una combinación de estos perfiles para tener un buen funcionamiento.

En español y explicado por el mismísimo Cherny, deberías prestarle atención a estas áreas porque es muy probable que tengas que cumplirlas dentro de pocos años. Se cita la información a continuación:

• Prototipador: encargado de idear y crear nuevos conceptos de forma rápida, aunque muchos de ellos no lleguen a implementarse de forma masiva.
• Constructor: responsable de transformar esos prototipos iniciales en productos listos para producción con estándares de alta calidad.
• Barrendero: enfocado en la limpieza del código, la simplificación del sistema y la optimización del rendimiento general.
• Cultivador: dedicado a expandir, iterar y adaptar los productos ya existentes para lograr un mejor encaje en el mercado.
• Mantenedor: garantiza que el producto actual siga siendo seguro, confiable, rápido y eficiente a medida que la plataforma escala.

Complementando de acuerdo a los detalles compartidos por Business Insider, el hilo en la red social ha seguido y algunos programadores cuestionan esta perspectiva.

Por ejemplo, el ex-alumno de Microsoft y Meta, Kun Chen, ha agregado que no le gusta la idea de pensar que habrá arquetipos porque esto solo complicaría las cosas para el sector, como que los profesionales dejen de "cuestionarse a sí mismos" al tener opciones predefinidas.

Cherny le ha respondido que está "totalmente de acuerdo", aunque en Claude Code, el equipo ya tiene muchas personas que cuentan con varios de estos perfiles.

En efecto, las combinaciones que se recomiendan para una empresa sana son que se utilice "1+2+3" para nuevos productos, "2+3+4 y unos 5" para un producto que ya esté en crecimiento o "3+4+5 y unos 2" para un proyecto con "un PMF fuerte" (siguiendo la numeración con el orden de los arquetipos compartidos).

Dylan Field, CEO de Figma, también ha hablado sobre la modificación que están recibiendo los puestos de trabajo debido a la IA en la programación, por lo que no es algo nuevo.

Lo más probable es que en los próximos años se vaya haciendo todo esto de forma exponencial. Poco a poco, las compañías van a ir contratando de acuerdo a lo que se necesite para cubrir estos campos.

La IA ha demostrado tener capacidades suficientes para reemplazar la mano de obra humana en ciertos procesos. Esto es algo de lo que muchos empresarios han tomado nota y, en consecuencia, algunos de ellos han decidido cambiar personas por máquinas.

Esto ha sucedido principalmente en empresas de gran tamaño, debido a que las pequeñas y medianas corporaciones han optado por ir con más cautela en este sentido.

Algo lógico, por otra parte, teniendo en cuenta la gran inversión que se debe hacer para implementar esta tecnología, relativamente nueva para ser completamente confiable, en diferentes niveles y áreas de trabajo.

También se han dado escenarios en los que, después de deshacerse de talento humano, las empresas han optado por dar marcha atrás y seguir trabajando a su manera, con personas. Es el caso de Ford, tal y como sostienen desde Bloomberg.

Ford reconoce que "pensaron erróneamente" al incorporar IA

Ford ha decidido traer de vuelta a sus filas a lo que denomina ingenieros de "barba gris" o senior, que se encargarán de capacitar al personal más joven y a reprogramar las herramientas de inteligencia artificial que se habían empleado para sustituirlos.

Así lo ha señalado este periódico, que ha subrayado que, en los últimos tres años, la empresa automovilística ha contratado a 350 ingenieros veteranos. Muchos de ellos, exempleados propios y de otros proveedores.

Desde la compañía han reconocido que, aunque "la inteligencia artificial es una herramienta fantástica", también lo es la información que se utiliza para entrenarla, en palabras de Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware de vehículos Ford.

En este sentido, directivo ha puntualizado que "durante años" no prestaron "tanta atención como deberíamos tener a la experiencia de sus propios empleados. Principalmente, los que han trabajado con ellos "a través de muchos ciclos de productos".

Mano de obra humana para arreglar los fallos de la tecnología

Otra persona con voz y voto en la marca como es Kumar Galhotra, que es director de operaciones en Ford, ha reconocido en declaraciones también recogidas por este medio que el personal humano "estaba en el corazón" de los esfuerzos de la marca por acabar con problemas de calidad.

"Habíamos confiado cada vez más en sistemas de calidad automatizados" y no habíamos obtenido los resultados deseados, ha puntualizado Galhotra. "Trajimos a especialistas técnicos" capaces de detectar "puntos de fracaso" antes de llegar a los resultados finales.

Esto subraya la teoría de Poon, que ha asegurado que "erróneamente" pensaron que "con solo introducir la IA e ingerir los requisitos de diseño" de los que disponían, creían ser capaces de "producir un modelo de alta calidad".

Según sus creadores, Busy Bar es una herramienta multifuncional de productividad con una pantalla LED de píxeles para mostrar estados personalizados. Incluye un temporizador Pomodoro y aplicaciones integradas. Totalmente personalizable, de código abierto y apta para hackers.

Se comercializa bajo la marca Busy, para separarla de los Flipper Zero y One, pero es un producto de Flipper, como se al final de su página web.

Qué es Busy bar de Flipper

Busy Bar es una barra que tiene un montón de botones, pulsadores, y dos pantallas, una a cada lado. Se trata de un pantalla LED matricial de 72×16 píxeles con 16 millones de colores y un brillo de 400 nits, y una pantalla monocroma pensada para el usuario, con un cronómetro, indicadores de estado, y otros datos.

La idea es que coloques la Busy bar encima del monitor, o en la mesa, con la pantalla grande apuntando a la gente, y la pequeña hacia tí.

¿Y para qué sirve Busy bar? Para muchas cosas. La más inmediata es mostrar mensajes de no molestar a la gente de alrededor, así como el tiempo que vas a estar ocupado, para que no vuelvan cada cinco minutos. También se usa para aplicar el método Pomodoro, que lucha contra la procrastinación, combinando 25 minutos de trabajo con cinco de descanso, y otras variantes. Pero Busy Bar es mucho más que eso.

Con este curioso gadget puedes bloquear apps de tu móvil durante un tiempo, bloquear las notificaciones, avisar de que estas en una videollamada cuando uses el micrófono, o mostrar mensajes tipo “necesito un café” para que alguien te lo traiga, sin perder la concentración.

Es compatible con el estándar Matter del hogar inteligente, así que puede comunicarse con electrodomésticos y altavoces de Google, Amazon o Apple, para controlarlos y mostrar su estatus en la pantalla. Y como tiene WiFi, puedes controlarlos desde el trabajo, o cualquier otro lugar.

De momento existen app para iOS, Android y MacOS, pero ya están trabajando en las versiones de PC.

El ADN de Flipper Zero está también en Busy bar: es un gadget totalmente abierto, para que los usuarios creen sus propias apps y automatizaciones. Ofrece una API HTTP abierta, bibliotecas para Python/ JavaScript/ Go, API sin conexión (no requiere conexión a Internet), control en la nube autohospedado, LAN virtual por USB, e interfaz web a través de USB y Wi-Fi.

Gracias a ello ya han creado funciones más allá de la antiprocrastinación, como mostrar el clima en la pantalla, controlar Spotify, e incluso conectar con la parada de autobús de tu calle, para que te avise cuando va a llegar uno.

Busy bar de Flipper se pone a la venta en su página web el 14 de julio. Las 3.000 primeras ventas costará 199 dólares. Luego subirá a su precio comercial, 249 dólares.

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.

Esto es lo que se conoce como hackers de sombrero blanco, los responsables de utilizar sus habilidades para hacer el bien, en definitiva, identificando vulnerabilidades en sistemas, redes y aplicaciones a cambio de una recompensa.

Por supuesto, todos ellos cuentan con una autorización previa de la organización en cuestión, tanto organismos públicos como negocios privados, que conceden en muchas ocasiones recompensas muy jugosas a estos hackers de sombrero blanco.

En el extremo opuesto aparecen los hackers de sombrero negro, los ciberdelincuentes que suelen acaparar prácticamente todas las noticias, y que buscan vulnerabilidades para explotarlas o venderlas en mercados negros de la dark web, Telegram y otros foros criminales.

Dentro de esto mundo, el término concreto para estos programas de recompensas es el de bug bounty, que proviene de términos que describen esto mismo: un bug que los ciberdelincuentes pueden explotar, pero con un pago económico –bounty– para los hackers de sombrero blanco que los descubren antes.

Ahora bien, no todo sirve en este ámbito, ya que esto requiere de permisos especiales, aunque ha habido casos en el pasado de hackers que actuaron por cuenta propia y, lógicamente, comunicaron a las organizaciones las vulnerabilidades descubiertas.

Un trabajo que nunca fue bien visto, incluso por las big tech

Algo realmente curioso de esta industria es que, además de que mueve millones de euros, siempre estuvo marcada por la polémica, debido a que muchas compañías solían acabar demandando a los hackers que comunicaban a las empresas las vulnerabilidades.

La primera recompensa de este tipo fue, no obstante, un Volkswagen Beetle –el afamado y popular escarabajo– o 1.000 dólares en efectivo, de la mano de la compañía Hunter & Ready, que buscaba promocionar su sistema operativo, VRTX.

En aquel entonces corría el año 1983 y esta empresa aseguraba que su sistema era totalmente robusto, así que decidieron ofrecer esta recompensa para atraer a este tipo de hackers, así como descubrir posibles vulnerabilidades que se les hubieran escapado, algo que puede ocurrir perfectamente –y que continúa ocurriendo–.

Aunque la verdadera revolución de este concepto llegó ya bien entrada la década de los 90, cuando Netscape Navigator se convirtió en uno de los navegadores webs más importantes, aunque se enfrentaba a una realidad preocupante, ya que sus ingenieros no daban abasto para corregir los fallos que la comunidad reportaba.

Uno de los ingenieros de soporte técnico de Netscape Communications, Jarrett Ridlinghafer, se dio cuenta de que muchos usuarios compartían directamente la solución para corregir dichos fallos, como se dice popularmente, "por amor al arte".

Así nació el Netscape Bugs Bounty Program durante el lanzamiento de la segunda versión de Netscape Navigator, una iniciativa que supuso un antes y un después en la capacidad de la compañía para corregir fallos.

Con el comienzo del siglo XXI y la consolidación de un sector tecnológico con compañías enormes, como Microsoft, Apple u Oracle, muchos hackers se pasaron al lado oscuro y los foros donde se vendían vulnerabilidades a cambio de dinero se dispararon.

Al principio, todas estas grandes compañías se opusieron al modelo de bug bounty, sobre todo con una posición contraria muy marcada por Microsoft, una de las últimas en lanzar su programa propio, ya en 2013, con las primeras recompensas en Windows 8 e Internet Explorer 11.

Todo ello gracias a Katie Moussouris, que logró no solo convencer a Microsoft, sino también al propio Pentágono de Estados Unidos, que lanzó el programa Hack the Pentagon en 2016, un cambio de paradigma que permitía a civiles intentar atacar sus sistemas y redes de forma controlada.

Cómo empezar en este mundo y alcanzar los programas más importantes

Como en cualquier campo, lo más recomendable es aprender a andar antes que a correr. Para ello, siempre conviene haber probado diferentes páginas que se centran en el reconocimiento de vulnerabilidades críticas, de forma gratis y con ejemplos en laboratorios prácticos.

En tal caso, necesitarás comenzar poniendo en práctica conocimientos de diferentes materiales, como usar correctamente la terminal de Linux, el manejo de lenguajes de programación –con Python como prácticamente obligatorio–, así como términos básicos de redes y sistemas.

Adicionalmente, es obligatorio entender el OWASP Top 10, que enumera los 10 riesgos de seguridad más críticos, desde inyecciones SQL hasta controles de acceso defectuosos.

Una vez hayas entendido a nivel teórico todo esto, el segundo paso consiste en practicar en laboratorios preparados para tal fin, con páginas como TryHackMe o Hack The Box, que te propondrán retos con los que conseguirás afianzar los conocimientos.

En la etapa final, lo mejor es comenzar desde lo más básico: muchas organizaciones ofrecen puntos de reputación, en lugar de recompensas económicas, incluso con vulnerabilidades de menor gravedad.

Para poner a prueba a diferentes organizaciones, necesitarás acceder a alguna plataforma como HackerOne –la más grande de todo el mundo, usada por Uber, Airbnb o el Pentágono– o YesWeHack, esta más centrada en la protección de datos a nivel europeo.

A pesar de que compañías como Apple y Google mantienen sus programas propios, quizá comenzar con vulnerabilidades leves aquí es la mejor alternativa para que el tiempo de trabajo compense lo ganado al final.

Quizá cabe subrayar que, aunque se suele pensar que estas recompensas van a suponer un ingreso económico inmediato, hay muy pocos ejemplos de hackers que hayan ganado millones, aunque los hay.

El primer hacker que superó la barrera del millón de dólares fue un joven argentino de 19 años, Santiago López, quien en 2019 rebasó dicha frontera, precisamente gracias a HackerOne.

Y el selecto grupo de hackers multimillonarios es prácticamente anecdótico, con lo cual estos programas de recompensas hay que tomarlos con pinzas, ya que en muchos casos podrías acabar trabajando sin recibir nada a cambio.

Aunque el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha admitido que no hay de qué preocuparse con respecto a las profesiones, eso no quiere decir que la IA deje de ser un factor influyente en la industria actual.

En efecto, ahora es muy común que los desarrolladores utilicen herramientas como GitHub Copilot, Codex y similares. Muchas empresas también están implementando agentes autónomos para agilizar procesos básicos y mejorar la productividad.

Sin embargo, ¿hasta qué punto es buena esta tecnología? Parece inevitable negarse por completo a los asistentes virtuales, pero los expertos advierten que depender de la IA para trabajar es una espada de doble filo.

Dependencia creciente de la IA: más rapidez, pero no necesariamente mejores resultados

Actualmente, la inteligencia artificial ya se encuentra lo bastante evolucionada como para ser utilizada profesionalmente en diversas compañías y es justo lo que se está haciendo en la industria.

A medida que avanzan los modelos LLM, son cada vez más aptos para cumplir con las exigencias de muchos equipos, al menos para las tareas básicas generales o para servir como asistentes que beneficien en productividad a los empleados.

Expertos han comprobado que adaptarse a esta tecnología es clave para mantener los puestos, pero todo tiene un límite. No está mal utilizar la IA, sino la manera en la que se implementa en los proyectos y la dependencia que se tiene hacia ella.

Esto no solo está transformando la capacidad de realización de objetivos en cuanto a velocidad, sino también que influye en la forma en la que escribes, corriges errores y despliegas el código.

¿Estás realmente siendo más eficiente o solo estás trasladando los problemas a otra fase del desarrollo? Investigaciones recientes y declaraciones de expertos apuntan a una dependencia creciente que podría comprometer la calidad del software a largo plazo y es algo que hay que tener en cuenta antes de que sea demasiado tarde.

El hallazgo proviene del laboratorio de investigación METR, donde se ha hecho un estudio en 2026 que revela como los desarrolladores ya no están dispuestos a trabajar sin herramientas de inteligencia artificial.

En la actualidad, es muy complicado conseguir a alguien que se niegue rotundamente al uso de estos asistentes virtuales. Según las indicaciones, ni siquiera en los entornos controlados para experimentos aceptan estas condiciones de no tener modelos en proyectos.

Esto apunta claramente que sector ya está cambiando la mentalidad porque la inteligencia artificial no se está considerando solamente un apoyo, si no que ahora es percibida como una necesidad básica para el flujo de trabajo, lo cual se vincula con la promesa de "escribir código más rápido".

Evidentemente, es una de las cosas que se esperaban porque al tener la posibilidad de generar fragmentos de código en segundos y automatizar tareas repetitivas, se pueden acelerar las entregas.

El costo oculto del código generado por IA y su impacto a largo plazo

No obstante, lo curioso del estudio es que a pesar de que los desarrolladores afirmaron que son más productivos usando IA, las estadísticas apuntan en que en realidad tardan más en completar las tareas.

Se podría pensar que es porque hacen "menos esfuerzo" y se toman el tiempo, pero en realidad es que la razón por la que tardan más se debe a que la mayoría suele depurar errores que dejan los asistentes virtuales.

Desde interpretaciones incorrectas hasta mala estructuración de líneas, los minutos se acumulan y pueden convertirse en horas perdidas.

Un punto interesante de todo esto es que hay grandes empresas que llegaron a implementar rankings internos basados en este método de trabajo, pero muchas retiraron la información debido a que se pensó que los empleados manipulaban el sistema para obtener mayor rendimiento.

El programador y autor James Shore lo expresó de forma contundente: “Si escribes código el doble de rápido, más vale que hayas reducido a la mitad los costes de mantenimiento, o estarás en problemas”.

Esta reflexión resume uno de los mayores riesgos actuales que se han generado por la integración de esta tecnología y es nada más y nada menos que las consecuencias del código de baja calidad.

Cabe destacar que esto también se ha investigado a fondo por parte del equipo de Singapore Management University, donde, tras un exhaustivo análisis, han llegado a la conclusión de que cuando se utiliza inteligencia artificial, es posible que los gastos de mantenimiento sean mayores debido al tiempo de revisión que se le debe dedicar.

Ante este panorama, la solución no es abandonar la IA, sino aprender a utilizarla con criterio. Los expertos coinciden en que debes entender profundamente en qué tareas la IA aporta valor y en cuáles no para obtener los verdaderos beneficios.

Todo comenzó con una queja de cinco empleados de Amazon ante el Ayuntamiento de Seattle. Los trabajadores pedían más regulación para los centros de datos, y ahora tres de ellos están bajo investigación interna por supuestamente presentarse como portavoces de la empresa.

Amazon empieza a presionar a sus trabajadores

“Es una acusación totalmente ridícula. Es completamente absurdo”, ha dejado claro Patrick Schloesser, uno de los empleados afectados. Los tres ingenieros de software aseguran que Amazon les está presionando con amenazas de despido.

Los tres ingenieros de software de Seattle presentaron una denuncia conjunta el jueves ante la Oficina de Derechos Civiles de la ciudad. Los trabajadores acusaron a Amazon de intentar intimidarlos por expresar su opinión fuera del trabajo sobre la necesidad de regular los centros de datos.

“Seattle es una de las pocas jurisdicciones del país que prohíbe a los empleadores privados discriminar a sus empleados por sus creencias políticas o las organizaciones a las que pertenecen”, según confirma Abby Lawlor, abogada de Barnard Iglitzin & Lavitt que asesora a los trabajadores de Amazon. “Aquí contamos con herramientas legales para defendernos”, asegura.

Amazon considera que los empleados se extralimitaron al hablar sobre su negocio sin permiso. “Quedó claro que podrían haber estado hablando en su calidad de empleados de Amazon y no como ciudadanos particulares”, responde Margaret Callahan, portavoz de la compañía, que asegura que no tienen previsto despedir a los empleados.

Más regulación para los centros de datos de Amazon

España conoce de primera mano el consumo de agua, energía y el impacto que tienen los centros de datos en las poblaciones cercanas. Seattle pide más regulaciones, pero la empresa de Jeff Bezos pretende evitarlo

Los empleados bajo investigación afirman que fueron convocados en reuniones virtuales con un miembro del equipo de relaciones laborales de Amazon el miércoles pasado. Amazon les informó que la investigación podría durar entre una y dos semanas y podría tener como resultado su despido.

Los tres trabajadores aseguran que esta estrategia de Amazon no es nueva. La empresa de Bezos acostumbra a silenciar a los trabajadores para evitar críticas públicas, especialmente a los centros de datos.

La compañía redacta acuerdos de confidencialidad y todo tipo de letra pequeña para silenciar a colectivos como Amazon Employees for Climate Justice con miles de trabajadores. El gigante de las ventas online ha iniciado una guerra contra sus propios empleados.

“Decidí hablar públicamente por primera vez porque me cansé de tener miedo de defender mis valores. Quienes trabajamos en el sector tecnológico tenemos un papel que desempeñar en este momento. Queremos que los concejales nos incluyan en el proceso de elaboración de políticas equitativas y eficaces sobre inteligencia artificial y centros de datos”, critica Schloesser.

Con la integración de la inteligencia artificial para generar código con texto, como ChatGPT o Claude, la industria está cambiando drásticamente. Si bien significa que hay una probabilidad de que muchos programadores se queden sin trabajo, también abre las puertas a una nueva era llena de oportunidades y mayor productividad.

La implementación de estas herramientas en el mencionado lenguaje de programación probablemente haya sido una de las razones por la que ha aumentado su popularidad durante el pasado 2025, al igual que su facilidad de uso y los numerosos proyectos para los que sirve.

Lo impresionante de esto es que desde 2001 no se había visto una participación tan grande en la industria y Python ha logrado un hito que lleva un cuarto de siglo sin ser alcanzado.

El índice de participación en Python durante los últimos meses ha sido uno de los más altos en años

Como es de costumbre, el famoso lenguaje de la serpiente ha aparecido en el índice TIOBE como uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad (mayo 2025). Sin embargo, esta ocasión es especial porque ha sumado un récord que llevaba mucho tiempo sin ser alcanzado.

Para ser más específicos, Python se ha impulsado hasta un 25,35% de participación, algo que no se veía desde 2001, cuando Java lo logró. En ese entonces, la industria de la programación estaba en pleno crecimiento y no había tanta competencia como ahora, lo cual hace que esto sea mucho más sorprendente.

Tal y como se puede apreciar en las estadísticas, se mantenía muy por debajo de otras como C y Java, pero estas han ido disminuyendo con el tiempo y en 2018 empezó el verdadero crecimiento de Python, siendo su subida más notable desde 2024 hasta 2025 en un pico casi igual que el más usado de hace 24 años.

El aumento de este entorno ha sido del 9,02% con respecto al pasado año que, en comparación con otras que quedan atrás por menos del 1,10%, es increíble. Desde abril, incrementó su cifra a un 2,2% más y la diferencia con el segundo lugar es de más de 15%, ya que C++ le sigue el paso con tan solo 9,94% y después C con 9,71%.

No se ve a Java hasta el cuarto lugar, donde muestra solo un crecimiento de 0,62% con un 9,31% total, mientras que C# va en caída con 4,22%. Por su parte, JavaScript se posiciona en la sexta posición con solo 3,68%.

Este récord se le atribuye al número uno porque con el tiempo ha mejorado para volverse un lenguaje sencillo, versátil y que no deja de evolucionar. Gracias a esto, es capaz de acoplar a diversos formatos, proyectos, herramientas y tiene compatibilidad extensa. Además, es uno de los entornos más recomendados para el uso de la inteligencia artificial.

¿Vale la pena estudiar Python con el crecimiento de la IA?

Por lo visto, el próximo gran paso de la industria es la integración de la IA para crear, corregir o editar código con prompts, pero eso no quiere decir que se dependerá únicamente de ella. Sam Altman está seguro de que habrá un cambio importante en los trabajos de los programadores, pero la idea es que sirva como una herramienta para ser más eficientes.

Entender cómo funciona el código, resolver problemas específicos y tener pensamiento crítico son algunas de las cosas fundamentales que se mantendrán por muy avanzada que sea la inteligencia artificial.

Esto quiere decir, que estudiar Python a fondo sigue siendo necesario y experimentar con nuevos lenguajes para desarrollar habilidades adicionales va a ser requerido en muchas empresas. Así que sí, hay que seguir mejorando a pesar de que con los años se vuelva más común el uso de los chatbots en los proyectos de código.

Hablamos del verano de 2015, unos meses antes de que se fundara oficialmente la empresa detrás de ChatGPT. Por aquel entonces, este estaba al frente Y Combinator, la aceleradora de startups más importante de Estados Unidos, y participó en una charla junto al entonces director de tecnología de Airbnb, Mike Curtis.

Durante la entrevista, al ser preguntado por el potencial del aprendizaje automático, soltó lo siguiente : "Creo que la IA probablemente, casi con toda seguridad, conducirá al fin del mundo. Pero mientras tanto, surgirán grandes empresas con un aprendizaje automático muy serio".

Lo cierto es que, por aquel entonces, esta frase sonaba más a algo anecdótico y muy de profecía que a algo que realmente podría llegar a ocurrir.

De ahí que no se tomase en serio. Sin embargo, una década después, parece que todo eso se está cumpliendo, al menos en lo que a la parte económica se refiere. El boom de los asistentes con IA ha disparado el valor en bolsa de compañías como Nvidia, Microsoft o Google a niveles nunca vistos en la historia, creando una especie de fiebre del oro.

El problema es que la otra parte de la frase, la que habla de ese posible apocalipsis, ya no se mira con los mismos ojos que antes y ya ha empezado a tomarse muy en serio. Científicos y expertos en política de todo el mundo avisan de que la humanidad se acerca a la Inteligencia Artificial General (AGI), un punto de no retorno donde las máquinas serán más listas que los humanos en cualquier tarea.

¿Por qué Sam Altman pensaba en el fin del mundo antes de crear ChatGPT y OpenAI?

La realidad es que el jefe de OpenAI siempre ha jugado a dos bandas. En público, suele dar discursos exigiendo a los gobiernos que regulen el sector y pongan leyes para evitar que la inteligencia artificial se escape de control; pero en charlas más distendidas, la prisa de su empresa por lanzar productos al mercado antes que sus rivales ha levantado muchas ampollas y sospechas sobre si realmente le importa la seguridad.

Sin ir más lejos, esta contradicción entre lo que dice y lo que hace estalló por los aires en noviembre de 2023, cuando el consejo de administración de la propia OpenAI decidió despedir a Sam Altman, aunque luego regresó.

Por supuesto, probablemente se arrepienta de esas palabras que él mismo pronunció en 2015. Ahora que ChatGPT está en todas partes y que su tecnología se utiliza de forma masiva, sembrar el pánico con que las máquinas van a destruir a la humanidad solo serviría para espantar a los clientes y darles argumentos a países como EEUU para frenarlo todo en seco.

De forma simple, muchos, incluso Altman, están tratando de cambiar el discurso y dejar el apocalipsis a un lado. Si hay miedo, no hay negocio. Por ejemplo, recientemente afirmó que es poco probable que haya un "apocalipsis laboral". "Me alegra haberme equivocado… pensé que a estas alturas habría más impacto en la eliminación de empleos administrativos de nivel inicial", afirma.

Puede que no te suene absolutamente de nada, pero es una palabra que se está poniendo bastante de moda y se usa para medir la productividad de un trabajador según la cantidad de texto, código o datos (tokens) que es capaz de procesar con la ayuda de un chatbot de IA. Para Nadella esto casi se ha convertido en una obsesión, pero todo tiene un lado oscuro: el dinero.

Para que te hagas una idea, y aunque pueda parecer una exageración, hace poco se pudo saber que una empresa llegó a gastar 500 millones de dólares en un solo mes en la plataforma Claude AI de Anthropic, todo por el simple despiste de olvidarse de configurar un tope de uso para las licencias de sus trabajadores.

Este es el gran miedo de Microsoft. A Nadella le fascina la idea de que sus miles de trabajadores expriman al máximo la IA en su día a día. Ve que sus programadores ahora escriben código un 30% más rápido gracias a esto. El problema es la cara B de todo esto: la IA no es gratis para la empresa.

Cada vez que un empleado suyo hace tokenmaxxing, los servidores de Microsoft tienen que hacer un esfuerzo enorme de potencia y luz. Cada token procesado cuesta dinero real. Si la plantilla se vuelve loca pidiéndole cosas absurdas y mal organizadas en forma de prompt a la IA, la factura mensual de los servidores puede arruinar a la empresa.

Este lo ha explicado de forma clara: "No uses modelos de frontera para problemas que no son de frontera". Esto significa que no tiene sentido gastar los recursos del robot más potente y caro del mercado para resolver una duda que puede solucionar un algoritmo básico de forma gratuita.

Para solucionar este problema sin ponerle realmente freno al uso de la IA en el trabajo, Microsoft está apostando por el Modo Auto de su herramienta Copilot. Este sistema es capaz de analizar qué le estás pidiendo en cada momento y selecciona de forma automática el modelo que mejor se adapta a esa tarea concreta. De esta manera, se evita caer en el uso de la versión más potente para algo que una más básica puede resolver.

Para evitar el caos oculto de la IA, la Fundación Linux ha anunciado la creación de la Tokenomics Foundation

Con la idea de acabar de raíz con este tipo de problemas (sobre todo para las empresas externas que hacen uso de estas herramientas), la Fundación Linux ha propuesto la creación de la Tokenomics Foundation. De forma simple, es un organismo que quiere acabar con este libre albedrío y definir, de una vez por todas, los estándares, métricas de rendimiento y buenas prácticas a la hora de pagar por los famosos tokens.

Lo cierto es que, hasta ahora, el mercado de la inteligencia artificial ha funcionado un poco como ha querido: cada proveedor (sea OpenAI, Anthropic o Google) mide el consumo a su manera, con precios ocultos donde varían los costes según muchos parámetros.

Toda esta novedad quiere dar a los directivos y desarrolladores herramientas reales para medir y comparar la eficiencia de los modelos de lenguaje. La idea es que las empresas puedan auditar a la perfección qué proveedor les ofrece más por lo que paga.

Según los datos oficiales presentados, el uso mundial de tokens se va a multiplicar por 24 entre 2026 y 2030, alcanzando la cifra de 120 billones de tokens al mes. Además, se estima que el mercado de la inferencia (el coste de que la IA responda y procese la información en el día a día) se disparará desde los 106.000 millones de dólares registrados en 2025 hasta superar los 255.000 millones de dólares en 2030.

El enfado es tan grande que los alumnos han llegado a abuchear a los rectores porque los sistemas automáticos que leían los diplomas se saltaban sus nombres, e incluso han rechazado las chaquetas de la promoción porque sospechaban que los dibujos los había hecho una IA.

Ante esto, Smith ha querido echar un poco más de leña al fuego publicando un artículo para decirles a los jóvenes que se equivocan y que no están entendiendo cómo va esto del progreso. Aunque el directivo reconoce que las quejas son un toque de atención para todo Silicon Valley, para él, la nueva generación de trabajadores lo único que puede hacer es aceptar el cambio.

"Es probable que la IA sea una de las tecnologías de uso general más importantes del próximo cuarto de siglo. Y, al igual que las tecnologías de uso general anteriores, la IA desplazará algunos empleos, al tiempo que crea otros y cambia muchas de las formas en que trabajamos actualmente", comenta.

Para intentar convencer a todos estos jóvenes, usa una comparación. Smith explica en el texto que en el año 1838, cuando apareció la cámara de fotos, todo el mundo afirmaba que la fotografía iba a acabar con la vida de los pintores y a dejarlos sin trabajo. Con este argumento, mete en el mismo saco a los universitarios que protestan hoy contra la inteligencia artificial y a los que pensaban que una cámara iba a destruir el arte hace casi dos siglos.

Mientras los estudiantes se quejan porque ven cómo los algoritmos acaban con los puestos de trabajo para juniors, el directivo de Redmond lo reduce todo a un simple enfado. Según él, los graduados solo quieren "poner a la tecnología en su sitio".

¿Qué piensa realmente Microsoft sobre el miedo de los jóvenes a quedarse sin trabajo por la IA?

Para Microsoft está claro y todas estas quejas no van a frenar el negocio, por muchas que haya. Lo cierto es que el texto deja bien claro que, para todos aquellos que salen ahora mismo a un mercado laboral que da miedo, el mensaje se resume en toca adaptarse y no tratar de ir contracorriente.

"¿Qué deberían estudiar las personas para prepararse para el futuro? Pueden llamarme anticuado, pero creo que las personas deben seguir cultivando sus pasiones. Desarrollen experiencia en un campo importante que les apasione. Sigan esforzándose para dominarlo. Al mismo tiempo, desarrolla tus habilidades en IA para que puedas utilizarla y aplicar tu experiencia de forma más eficaz que nunca. Esto no significa que el futuro será fácil; rara vez lo es. Pero es una fórmula que te seguirá preparando para el éxito", explica.

No cabe duda, ni para Brad Smith ni para nadie, de que los jóvenes están inmersos en una época complicada, pero su consejo final es que no intenten luchar contra la marea. Afirma que, como han crecido viendo cómo todo cambia a toda velocidad, están mucho más acostumbrados y preparados que los altos cargos de las empresas para aprender a usar las nuevas herramientas sin tener que hacer grandes esfuerzos.

"Han superado importantes desafíos. Si bien puede parecer injusto que el mercado laboral sea tan incierto, están preparados para este momento. La tecnología es algo natural para su generación. El cambio constante les ha enseñado a adaptarse rápidamente. A medida que la IA transforma nuestra forma de trabajar, no necesitan desaprender décadas de hábitos, como algunos de nosotros. Están mejor preparados para avanzar", añade.

"La tecnología cambiará, pero ustedes pueden mantenerse firmes y defender con convicción valores atemporales: la autonomía. Ambición. Dignidad. Todo ello se logra a través del trabajo y la tecnología que nos da un propósito", finaliza.

A pesar de las dudas, el directivo ha querido mandar un mensaje de calma en un podcast sobre tecnología de The New York Times. Nadella no ha escondido los problemas reales que trae la inteligencia artificial, pero insiste en que, a largo plazo, esta tecnología va a ayudar a que las empresas produzcan más y que, por tanto, suban los sueldos de los trabajadores. Según sus propias palabras, en este cambio "todos somos parte interesada".

Por supuesto, hablamos de Microsoft, una compañía que es el gran motor de la inteligencia artificial gracias a sus millonarias inversiones y, por lo tanto, siempre tratará de remar a favor de que esta siga progresando. Por eso, que él diga que "la percepción es terrible" demuestra que las grandes compañías de Silicon Valley tienen que salir a la palestra para calmar los ánimos.

La preocupación por el empleo ha dejado de ser una conversación de bar para convertirse en un problema político a nivel mundial importante. Esto ya no se puede simplemente ignorar si quieren seguir llenándose los bolsillos.

El problema es que esta polémica llega en un año en el que la creación de centros de datos para la inteligencia artificial se ha chocado de frente con una fuerte oposición en Estados Unidos. Lo que empezó como una queja de expertos se ha convertido en un movimiento mundial. Todos se están organizando para protestar contra estas grandes instalaciones de servidores por el enorme gasto de energía y el impacto en la salud mental.

Es por eso que toca que estas grandes figuras traten de dar explicaciones, poniendo como gran escaparate la oportunidad de empleo y las subidas de salarios. Tanto para este como para otros directivos tecnológicos es su gran baza para calmar a la población.

¿Va a destruir empleo la inteligencia artificial? Esto es lo que opina Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft

El CEO de Microsoft asume que la inteligencia artificial va a cambiar el mercado laboral y que algunos puestos van a desaparecer, pero cree que lo correcto es mirar los beneficios económicos que vendrán después. Su teoría es que, al automatizar las tareas más aburridas y repetitivas, los trabajadores podrán dedicarse a labores más importantes, lo que debería traer mejores sueldos y una economía más fuerte.

Además, el directivo ha sorprendido a muchos al meterse en un terreno político bastante delicado: el reparto del dinero que genera la inteligencia artificial.

Nadella ha asegurado que las empresas de IA paguen una especie de canon o impuesto especial por el uso de esta tecnología. Ese dinero no iría a las cajas del Gobierno para sus gastos, sino que se repartiría directamente entre los ciudadanos (como si fuesen acciones o una ayuda directa). Con esto, la idea de base es que la IA no haga enormemente ricos solo a unos pocos.

Sin ir más lejos, esta idea de enriquecer a la población y, sobre todo, a los trabajadores para calmar las aguas, la comparte con otro de los grandes: Jensen Huang, CEO de Nvidia. "No soy un experto en ese tema. Creo que se debe pagar lo máximo posible. Pregúntenles a mis empleados; literalmente, yo lo hago". "Les pago a mis empleados lo que puedo", añade. "Pero eso es solo lo que hago. No justifica nada".

El motivo de todos estos comentarios nace tras el episodio que se vivió a finales de mayo con Samsung. Consiguió evitar una huelga de 18 días de casi 50.000 empleados a base de talonario. Aunque han pactado un bonus de 400.000 dólares por trabajador, la situación sigue bastante tensa.

Los sindicatos han ido a los jueces para intentar tumbar el acuerdo porque dicen que solo beneficia a los que fabrican chips, dejando lo poco que sobra para los que realmente mantienen en pie toda la compañía.

Unos 78.000 trabajadores de la división de componentes van a cobrar un enorme extra este año, pero el resto de los empleados se siente completamente desplazado.

Con todo esto, queda claro que las grandes empresas tecnológicas saben que, si quieren seguir construyendo sus centros de datos y entrenando a sus modelos de lenguaje, van a tener que escuchar las quejas de la gente y dar respuestas a la pérdida de empleo. El problema es que realmente tienen que demostrarlo.

No obstante, esta situación va un poco más allá con el auge de los teletrabajos, los cuales también plantean un debate importante. Alex Graveley, arquitecto principal de GitHub Copilot, explica que el impacto no solo se centra en la IA, sino en cómo se organizan las empresas.

Con estas herramientas y el trabajo remoto, la industria cambia por completo, dando paso a una nueva de profesionales digitales, aunque con algunas desventajas de las que tal vez muchos no se dan cuenta: el teletrabajo no es tan eficaz como el presencial.

La visión de Alex Graveley sobre el trabajo remoto es distinta a lo que muchos esperaban

Millones de empleados temen actualmente por el crecimiento de la inteligencia artificial, pero algo que dejan por fuera es la productividad en teletrabajo y esto podría afectar sus puestos actuales.

No lo dice cualquiera a la ligera, sino el ingeniero experto Alex Graveley, jefe arquitecto de GitHub Copilot y colaborador en Perplexity, quien, teniendo una base sólida de cómo se está moviendo la tecnología actual, advierte sobre este estilo de trabajo.

En su recopilación de aprendizajes para fundadores, deja una frase contundente sobre el teletrabajo, según Antoine Buteau: “Muchas personas no pueden trabajar de forma remota tan bien como lo hacen en persona”.

Evidentemente, no es algo que pretenda desprestigiar el teletrabajo, sino entender cómo funciona mejor, debido a que es muy distinto que hacerlo presencial, por el escenario, la presión y la concentración.

En sí, a lo que se refiere es que la efectividad individual no depende únicamente de la tecnología, sino del profesional. Por ejemplo, factores como la experiencia, condiciones del hogar, equipos y la forma en la que presta atención a las tareas pendientes.

El trabajo remoto no es universalmente óptimo o, al menos, eso es lo que piensa el especialista del tema. Tiene sentido porque no es lo mismo que estar en la oficina en muchos aspectos.

Esto también significa que no todas las habilidades necesarias para lo presencial sirven en teletrabajo. La autonomía, disciplina, comunicación asincrónica y ejecución de objetivos son esenciales, puntos que no todos los empleados cumplen de la misma forma o al mismo nivel.

Dicha perspectiva también conecta con las recomendaciones de Graveley sobre el proceso de contratación de las empresas, que debería estar centrado en roles específicos para las tareas con el fin de que se aumente la eficiencia de acuerdo a lo necesario para los proyectos.

En otras palabras, no se debería contratar al personal de teletrabajo igual que al presencial, sino tratarlo como un grupo distinto en función de esa modalidad.

Esto quiere decir que el problema realmente no es lo remoto, sino cómo se implementa y debería cambiar a lo largo de los próximos años. De hecho, si la organización no es correcta, no hay fluidez en las misiones porque la distancia solo comienza a amplificar los inconvenientes.

Al final, todo es cuestión de la gestión y el análisis del equipo. Regresando a lo de la inteligencia artificial, una herramienta que están usando muchos freelancers, hay que considerar todos los factores para evitar malos resultados en las grandes compañías.

Sin embargo, también han destacado que esta transición tecnológica es cuestión de adaptación y parece que uno de los mejores lenguajes de programación en 2026 para lograrlo es Python.

De hecho, muchos profesionales están recomendando aprenderlo porque se está posicionando como una de las habilidades más estratégicas para encontrar trabajo y adaptarse a diferentes tipos de proyectos.

Entonces, parece ser que las cosas no van del todo por el camino de que la "IA está ganando", sino al contrario. Dominar este ecosistema es la clave para abrir varias puertas profesionales y sobrevivir al temido código generado por asistentes como Codex y GitHub Copilot.

La inteligencia artificial no es el fin de los programadores: es el comienzo de una nueva era de Python

No te preocupes, la inteligencia no va a reemplazarte, al menos no al 100%. Tal y como han avisado muchos de los expertos, los asistentes virtuales están hechos para encargarse de la mayoría de las tareas básicas o ayudarte a mejorar la velocidad al escribir código.

Claro está que si buscas en internet, seguro que vas a encontrar muchas opciones para aprender a programar. Sin embargo, tanto para principiantes como para usuarios avanzados, Python ha ganado el trono de la versatilidad, rompiendo el molde de tener que "competir".

En vez de ir en contra de la inteligencia artificial u otros lenguajes, se integra y adapta para que los desarrolladores puedan usar su ecosistema como herramienta en la mayoría de proyectos.

Justamente por eso es que se ha integrado velozmente a gran parte de las innovaciones que han llegado con la IA. Es distinto porque hay propuestas como Swift para iOS o R para estadísticas que están orientadas a un uso específico.

Este es más completo porque te da la capacidad de analizar datos al crear modelos de machine learning o desplegar una API sin cambiar de lenguaje.

A su vez, permite el uso de herramientas como NumPy y Pandas para la manipulación de datos, Matplotlib y Seaborn para la visualización y TensorFlow o PyTorch para el aprendizaje profundo.

Sumando su amplitud en desarrollo web con frameworks como Django, FastAPI y Flask para apps, es algo que definitivamente le da más puntos en la actual industria de la informática.

Es decir, en vez de tener que especializarte en muchas alternativas, aquí tienes mayor adaptabilidad debido a su sintaxis clara y versatilidad.

La IA no sustituye a Python, sino que depende de él, sobre todo cuando se usa LangChain o la construcción de modelos de lenguaje (LLM).

Tres caminos profesionales claros que se abren con Python

A pesar de que sí hay acontecimientos que han impactado a muchos profesionales, como el método Programadores X10 y otras preocupaciones sobre el desempleo, Python está lejos de ser desplazado como otros porque avanza hacia la automatización inteligente.

Según lo que indican los expertos de Silicon India, las estadísticas apuntan a que las salidas profesionales son más impresionantes de lo que se pensaba porque hay un impacto como lenguaje backend clave en desarrollo de APIs con FastAPI o Flask y apps con Django que son importantes para formarse como Full-Stack.

Eso no es todo, el segundo camino que te permite es la ciencia de datos y el análisis, desde el más básico hasta el más avanzado. En efecto, es fácil trabajar con grandes volúmenes de información y sirve para marketing, logística y otras áreas.

Por lo que se comenta en el informe, en el mercado laboral, Python es requerido en el 57% de las ofertas de ciencia de datos y en el 73% de las de ingeniería de datos.

Por último y no menos importante, es el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, una habilidad clave para este 2026 y los próximos años. Así que no, no debes tener miedo, solo recordar que "sobrevive el que se adapta mejor".

El debate ya no gira en torno a si esta tecnología va a sustituir a un pequeño sector, sino a cómo sistemas capaces de razonar podrían hacerse por completo con el trabajo de diseñadores, programadores, redactores, analistas de datos y gestores financieros.

Llevamos meses bombardeados con la idea del apocalipsis laboral o Job Apocalypse, es decir, esa narrativa que afirma que la inteligencia artificial va a dejar a medio mundo sin trabajo mientras que la IA suple todos esos puestos.

¿Qué es el 'Job Apocalypse'?

La palabra Job Apocalypse nace de juntar dos términos en inglés: job (trabajo) y apocalypse (apocalipsis). Se usa para definir la desaparición masiva de empleos de oficina debido a la llegada de la inteligencia artificial y los sistemas automáticos.

A diferencia de otros cambios que han sucedido en la historia, esto no está pasando despacio ni dando tiempo a la gente para aprender otra profesión, sino que está llegando de repente, y lo peor es que está afectando a trabajos que antes considerábamos complejos.

De forma simple, esto no significa que un robot físico se vaya a sentar en tu silla de la oficina. Lo que sucede es que los programas informáticos que usan las empresas son ahora tan inteligentes y eficientes que un solo empleado, ayudado por una IA, puede hacer el trabajo que antes necesitaba de un equipo de diez personas.

No es que todas las empresas vayan a despedir a todo el mundo mañana, sino que el mercado se está haciendo más pequeño y los puestos para empezar a trabajar están desapareciendo.

Todo esto sucede por un factor en concreto: la velocidad. En el pasado, cuando llegó internet o los ordenadores, la gente tuvo décadas para adaptarse y se crearon millones de empleos nuevos.

El Job Apocalypse es diferente porque la tecnología aprende de forma exponencial. Lo que a una persona le cuesta veinte años aprender y dominar, un programa informático puede imitarlo en pocas semanas de entrenamiento. Y esto quiere decir que, para las grandes empresas, el coste humano deja de ser competitivo.

"La IA va a desplazar alrededor del 40% de los trabajos en el mundo"

Esta y otras tantas frases del estilo se están volviendo el día a día. Lo peor es que provienen de grandes figuras del sector tecnológico.

Por ejemplo, Kai-Fu Lee, inversor y empresario taiwanés, ya lo advirtió en una entrevista para el programa 60 minutos de la CBS News en 2019: "La IA va a desplazar alrededor del 40% de los trabajos en el mundo".

A pesar de que ya ha pasado tiempo desde aquella entrevista, la automatización de la IA parece generar mucho temor, no solo por su capacidad de aprender tareas rutinarias, sino también por su habilidad para ejecutarlas sin errores ni descanso, desplazando así el trabajo humano.

Actualmente, ya hay empleos que se encuentra en un punto de inflexión, como los programadores o los profesores, así como los camareros, teleoperadores o cajeros, según indicaba el experto en la entrevista, siendo una larga lista de empleos que peligran por la inteligencia artificial, y que no deja de crecer a día de hoy.

Kai-Fu Lee, exejecutivo de empresas como Google y Microsoft, explicaba que algunas profesiones en un plazo de 15 a 25 años podrían transformarse para ser reemplazadas por la inteligencia artificial.

"Muchas cosas se automatizarán, tendremos tiendas automatizadas, restaurantes automatizados, y todo junto en 15 años", apuntaba el experto en la entrevista.

Sam Altman, CEO de OpenAI, por otro lado, comentó hace unos meses que, una vez alcanzada la inteligencia artificial general, el ser humano debe aprender a ser útil en una sociedad en la que quizás tenga que encontrar nuevas formas de trabajar, dado que la mayoría de los empleos actuales estarían realizados por inteligencias artificiales.

“Pero el futuro se nos presentará de una manera que será imposible ignorar, y los cambios a largo plazo en nuestra sociedad y economía serán enormes. Encontraremos nuevas cosas que hacer, nuevas formas de ser útiles a los demás y nuevas formas de competir, pero es posible que no se parezcan mucho a los trabajos de hoy”, afirmaba.

Todo tiene una cara B: puro marketing disfrazado de advertencia apocalíptica

Más allá de los intereses empresariales de los que luego hablaremos, hay otras voces que afirman que, lejos de reducir el número de empleos, todo apunta a que muchos sectores, como por ejemplo la programación, están creciendo y que la demanda de profesionales en este sector no solo se mantiene, sino que aumenta en muchos casos.

En universidades como la de Washington, expertos en informática han querido calmar a los estudiantes. Su mensaje es que la IA no está eliminando el trabajo de los programadores, sino cambiando la forma en la que trabajan.

Tal y como comentan, cuando la tecnología permite hacer más cosas en menos tiempo, las empresas no reducen equipos, sino que producen más. Y eso, al final, necesita todavía más manos para gestionarlo. El problema viene cuando la carga de trabajo se hace ya insostenible. Eso es otro punto a comentar.

Trabajos "inmunes" a la IA para sobrevivir al apocalipsis

En medio de todas estas dudas, empieza a surgir una idea que va ganando fuerza en el mercado laboral. Según recoge el medio CNBC, hay una categoría de profesiones que parece resistir mejor el impacto de la automatización.

Se trata de aquellos trabajos que implican utilizar herramientas, manipular objetos o resolver problemas físicos, que, por ahora, siguen siendo mucho más difíciles de sustituir por algoritmos.

Y es que, mientras algunos trabajos digitales se enfrentan a un proceso de automatización, los oficios manuales o físicos muestran resistencia frente a este fenómeno.

Electricistas, fontaneros, técnicos de climatización o soldadores son algunos de los ejemplos más citados por los expertos. Estos trabajos comparten varias características que difícilmente serán reemplazadas por la IA.

En primer lugar, requieren presencia física en el lugar donde se produce el problema. Reparar una instalación eléctrica o una tubería rota implica interactuar con objetos reales en espacios que cambian constantemente.

Además, cada situación puede ser distinta. Diagnosticar una avería en una vivienda o en un edificio exige experiencia práctica y capacidad para adaptarse a circunstancias inesperadas.

Esa combinación de conocimiento y habilidad manual resulta muy difícil de automatizar con la tecnología actual. Por eso, muchos de estos oficios siguen teniendo una alta demanda en numerosos países.

Andrew Ng, experto, desmonta a las empresas que usan la IA como excusa para despedir empleados

Andrew Ng, una de las grandes mentes en el campo de la IA, ha querido dejar las cosas bastante claras con respecto a ese supuesto fin de los empleos. En una de sus newsletters quiso revelar la cara oculta de los recortes de personal y cómo esta tecnología se ha convertido en la excusa perfecta.

Para él, todo este miedo no solo es exagerado, sino que está siendo alimentado por las propias empresas que buscan una excusa perfecta para deshacerse de sus plantillas.

La realidad, según Ng, es mucho más básica y tiene poco que ver con el boom de la inteligencia artificial. Durante la pandemia, cuando el dinero fluía fácil gracias a los tipos de interés bajos y todo el mundo estaba encerrado en casa consumiendo internet, las grandes tecnológicas contrataron gente de forma desmesurada.

Ahora, que las cosas han cambiado y las economías han vuelto a la normalidad, afirmar haberse equivocado contratando a demasiada gente suena a una muy mala gestión.

En cambio, decir que están remodelando su estructura de empresa para acoger la IA y usarla como motor empresarial suena mejor. Es, tal y como afirma, el mejor marketing para llevar a cabo un despido masivo.

Con esto, las compañías, por un lado, justifican los recortes sin admitir errores cometidos hace unos años. Por otro, ayuda a las compañías de software a subir sus precios.

Ng afirma que, si una herramienta de IA promete sustituir a un empleado que cobra 100.000 euros al año, la empresa que vende esa IA puede permitirse cobrar 10.000 euros por su licencia sin que parezca un robo.

El experto deja claro que, a pesar de los titulares catastrofistas, la tasa de desempleo en potencias como EEUU sigue siendo muy normal (en torno al 4,3%) y que la demanda de ingenieros de software, el sector supuestamente más amenazado por la IA, sigue siendo altísima.

Deja bien claro que la humanidad no está ante una destrucción de empleo, sino ante una transformación. Al igual que ocurrió con la llegada de la informática o de internet, la tecnología destruye algunas tareas, pero crea puestos nuevos que antes nadie imaginaba. La IA, según sus palabras, no viene a quitarte el trabajo, viene a cambiar tus herramientas de trabajo.

El experto no se ha cortado y ha afirmado que todos esos gurús que avisan de que las máquinas van a extinguir la humanidad se comportan exactamente igual que una secta que espera el apocalipsis.

"El 'doomerismo' de la IA tiene todas las características de un culto apocalíptico: mito de la creación, omnisciencia y control para los líderes ilustrados, conocimiento prohibido accesible solo para unos pocos, salvación para el pueblo elegido y apocalipsis para todos los demás", comenta.

"Llena un 'vacío con forma de religión' en la mente de personas que se fueron o nunca pertenecieron a una comunidad religiosa, pero que se ven impulsadas a unirse a un movimiento impulsado por la misión", añade.

Todo esto nace tras leer un análisis de la investigadora Nirit Weiss-Blatt. LeCun está totalmente de acuerdo con ella en que el miedo extremo a la tecnología se ha convertido en una moda muy peligrosa. Según el experto, este pánico no se basa en datos científicos ni en cómo funcionan los ordenadores hoy en día, sino en una necesidad muy extraña de la gente de creer en profecías catastróficas.

Para el jefe de inteligencia artificial de Meta, lo que ahora mismo está sucediendo tiene todas las papeletas para ser considerado un culto religioso.

LeCun explica que los más pesimistas ya se han inventado su propio mito de cómo las máquinas cobrarán vida; piensan que la tecnología lo sabe todo y tratan a los ingenieros como si fueran sacerdotes con secretos. Al final, el mensaje que venden es el de la salvación para unos pocos elegidos y el infierno para todos los demás.

El mensaje que antes has podido leer va directo a Silicon Valley, donde cree que muchos usan el miedo para ganar poder y salir en los medios. El científico dice que esta obsesión con que los robots se van a rebelar solo sirve para rellenar un espacio perfecto en la cabeza de personas. Como la gente, normalmente, necesita posicionarse en una causa para sentirse importante, algunos escogen este drama con la IA.

¿Por qué hay tanto miedo con la inteligencia artificial según el jefe de Meta?

Mientras los creadores de ChatGPT (OpenAI) no paran de pedir firmas en conferencias para frenar una supuesta superinteligencia que nos destruirá, LeCun insiste en que esos escenarios no tienen nada que ver con la realidad. Para él, tratar a las aplicaciones actuales como si fueran dioses es excederse por completo.

El peligro real que ve el experto de Meta en toda esta corriente de miedo no viene de las máquinas, sino de los políticos. Si los gobiernos se asustan con estas historias, la consecuencia directa será que pondrán leyes y trabas a la investigación. LeCun avisa de que esto no va a frenar el avance de la tecnología, sino que hará que el desarrollo de la IA sea mucho más hermético y acabe cerrado con la llave de tres o cuatro empresas.

Desde su punto de vista, la mejor forma de que una tecnología sea segura es que la vigilen miles de personas de forma transparente, y no esconderla, tal y como está sucediendo ahora.

Por eso, está bastante cansado de que solo se hable de que la humanidad se va a quedar sin trabajo o de que los robots van a crear sus propias civilizaciones.

Cree que este discurso hace que el usuario normal le coja miedo a unas herramientas que ya están ayudando a los médicos a descubrir vacunas o a los profesores en los colegios. La idea es bajar el tono, relajarse y dejarse de historias que parecen de película y empezar a hablar de esta tecnología como lo que es: líneas de código en un ordenador.

En una charla, Jensen Huang, jefe de la compañía más valiosa del mundo, ha presumido a bombo y platillo su forma de actuar con aquellos que están por debajo: "No soy un experto en ese tema. Creo que se debe pagar lo máximo posible. Pregúntenles a mis empleados; literalmente, yo lo hago". "Les pago a mis empleados lo que puedo", añade. "Pero eso es solo lo que hago. No justifica nada".

El motivo de todos estos comentarios nace tras el episodio que se vivió a finales de mayo con Samsung. Consiguió evitar una huelga de 18 días de casi 50.000 empleados a base de talonario. Aunque han pactado un bonus de 400.000 dólares por trabajador, la situación sigue bastante tensa.

Los sindicatos han ido a los jueces para intentar tumbar el acuerdo porque dicen que solo beneficia a los que fabrican chips, dejando lo poco que sobra para los que realmente mantienen en pie toda la compañía.

Unos 78.000 trabajadores de la división de componentes van a cobrar un enorme extra este año, pero el resto de los empleados se siente completamente desplazado.

Jensen Huang deja claro que la oleada de despidos no está justificada y solo sirve para asustar a la humanidad

Al igual que Yann LeCun, considerado como uno de los padres de la IA moderna o Andrew Ng, otra de las grandes mentes en este campo, el CEO de Nvidia quiere desmarcarse por completo de ese discurso de terror en lo que al trabajo y esta tecnología se refiere.

Para Jensen Huang, esa idea de vaciar oficinas enteras para meter la IA en cualquier rincón de las compañías es una visión cortoplacista y totalmente equivocada.

Tal y como afirma, cada gran cambio en la historia termina creando más puestos de trabajo de los que destruye. El ejemplo más simple hace referencia a cuando aparecieron los ordenadores o el propio internet. En esos años el mercado laboral no se cayó por completo, sino que se crearon profesiones que antes no se conocían.

El problema actual, según explica, es que las constantes noticias catastrofistas están provocando una ansiedad absoluta en la población que trabaja (sobre todo en los más jóvenes), haciéndoles creer que sus carreras tienen los días contados.

Sin embargo, también es cierto que a la humanidad nos gusta castigarnos con historias del fin del mundo. Como afirmaba Ng en una de sus newsletters, "las sociedades son capaces de contarse historias durante años que tienen poca base en la realidad y que conducen a malas decisiones a nivel social".

Al igual que en su día el miedo a la energía nuclear frenó inversiones, o el pánico a la bomba demográfica en los años 60 llevó a políticas extremas, hoy está sucediendo exactamente lo mismo con la idea de que la IA nos va a dejar a todos en la calle. Es un fenómeno psicológico que afecta a todos y que, según este experto, ya está empezando a perder fuerza en la prensa.

Como dice Ng, "contar historias exageradas sobre el desempleo a gran escala es irresponsable y dañino".

Que a este mensaje se una la persona que precisamente más beneficio está sacando de la IA y a quien realmente más le interesaría que todo esto no se hunda y siga adelante, resulta bastante potente. En lugar de aumentar los miedos, como por ejemplo está haciendo Sam Altman, CEO de OpenAI, pida frenar el alarmismo laboral.

Para el creador de los cursos de DeepLearning.AI, la sociedad no está ante un colapso del mercado laboral, sino ante un cambio total. Según Ng, empresas del calibre de OpenAI o Anthropic están desesperadas por encontrar profesionales que no solo sepan programar, sino que sean capaces de mimetizarse con el mercado y los clientes para que la IA funcione de verdad y sea un producto realmente rentable pero útil.

Aquí es donde entra en juego la figura del Forward Deploy Engineer (FDE), que ya en el pasado fue una pieza vital. Ahora resurgen de sus cenizas gracias a la más pura necesidad. Hace 20 años, compañías como Palantir ya enviaban a sus expertos a trabajar codo con codo con gobiernos en redes ultraseguras. Hoy, la historia se repite, pero con la IA como protagonista.

Las compañías ya no quieren un chatbot genérico que responda preguntas básicas; necesitan flujos de trabajo personalizados, agentes que entiendan su negocio y sistemas que se integren en su día a día sin poner más piedras por el camino. Ahí es donde entra este ingeniero de despliegue, un perfil que mezcla la técnica con la capacidad de ventas y la estrategia empresarial.

Para que te hagas una idea, ahora mismo, la demanda es tan alta que se está creando una burbuja de talento muy específica. Andrew Ng afirma que estos ingenieros son los encargados de convertir un modelo de lenguaje comercial en una herramienta útil y adaptada a las necesidades de una empresa. Es un puente entre la IA y la realidad de una oficina.

"Ahora mismo, veo una demanda creciente de ingenieros de IA que puedan crear aplicaciones de software usando componentes de IA (como indicaciones LLM, marcos de agentes, evaluaciones, etc.) y que utilicen eficazmente agentes de codificación de IA (como Claude Code, Codex, Antigravity CLI y OpenCode). A medida que el rol de ingeniero de IA madura, espero que se fragmente en roles más especializados, como el rol genérico de ingeniero de software de hace décadas, fragmentado en frontend, backend, móvil, ingeniería de datos, devops, y así sucesivamente", afirma.

¿Qué hace un ingeniero de IA y por qué es el trabajo más buscado en Google actualmente?

Si tecleas en Google cuáles son las profesiones con más futuro, la respuesta suele ser programador. Pero Andrew Ng hace aquí una distinción: habrá muchos más ingenieros de IA que científicos de inteligencia artificial.

La gran diferencia está en la ejecución. Mientras el científico investiga cómo mejorar el cerebro de la máquina, el ingeniero de IA usa herramientas como Claude Code o Codex para levantar sistemas al completo.

Ng predice que, igual que sucedió con el desarrollo web, que empezó con un perfil que serviía un poco para todo y acabó dividido en frontend, backend, móvil o devops, por ejemplo, va a ocurrir exactamente lo mismo con la ingeniería de IA.

Sin embargo, hay un pero importante en lo que a este trabajo (Forward Deploy Engineer) se refiere. Muchas empresas empiezan a mirar con algo de recelo este sistema de tener a un experto de una empresa externa metido en tu propia compañía.

De forma simple, si dejas que un ingeniero de una marca concreta conecte sus sistemas en tu empresa, te quedas atado a ellos. Pierdes, por así decirlo, esa posibilidad de elegir, de escoger otra opción, que en el campo de la IA no son pocos, y por eso las empresas prefieren contratar a sus propios ingenieros de IA internos.

Con todo esto sobre la mesa, Ng es muy optimista en lo que al futuro laboral se refiere. Tal y como afirma con contundencia, el trabajo no va a desaparecer; se va a transformar en algo mucho más especializado y, para eso, el mercado está a rebosar de todo tipo de ofertas.