Jesen Huang, CEO de NVIDIA, lo tiene claro: “Nadie debería aprender a programar ya” y explica el porqué de su polémica predicción
La inteligencia artificial no solo genera una crisis de memoria, sino también una crisis de aprendizaje de programación. El CEO de Nvidia advierte sobre adaptarse a tiempo.
El ascenso de modelos como ChatGPT ha acelerado la carrera tecnológica a un punto donde ya no solo se trata de innovación, sino de cosas que van más allá y afectan a otros sectores.
Un claro ejemplo de ello es la creciente crisis de memoria que está presionando a fabricantes, gobiernos y empresas a enfocar sus esfuerzos al desarrollo de los sistemas de IA.
En este contexto, las declaraciones de Jensen Huang, CEO de NVIDIA, sacudieron el debate global al afirmar que “nadie debería aprender a programar ya”.
Lejos de ser una provocación vacía, es una predicción importante que permite saber cómo esta tecnología va a redefinir la forma de trabajar de los desarrolladores.
Huang advierte sobre el uso de la IA en la programación y cómo cambiará el aprendizaje
El rápido avance de la IA generativa está cambiando todo a su paso y aprender JavaScript, Python u otro lenguaje de programación es algo que va a ser diferente en el futuro, pero no tanto como para preguntarse si los asistentes virtuales van a reemplazar a los empleados.
En la Cumbre Mundial de Gobiernos en Dubái compartida por el blog oficial de Nvidia, Huang estuvo hablando con el Ministro de IA de los Emiratos Árabes Unidos, S.E., Omar Al Olama.
Durante la conversación querían dejar claro dudas sobre la infraestructura, ubicuidad de las NVIDIA GPU, de cómo “el lenguaje de programación será humano” y de por qué cada país debería ser dueño de su producción de inteligencia.
Una de las cosas que más ha llamado la atención es que menciona “nadie debería aprender a programar ya”. A simple vista, suena complejo y polémico para aquellos que dedican su vida a este sector, pero Huang no propone abandonar el pensamiento computacional ni criticarlo.
Principalmente, se refiere a que el verdadero valor está en saber formular problemas, definir criterios de calidad y verificar resultados, mientras los sistemas generan automáticamente el software necesario con las indicaciones realizadas.
Es un giro del “aprender a programar” tradicional hacia el dominio de trabajar de manera específica y centrada usando las herramientas como GitHub Copilot adecuadamente.
“Nuestro trabajo es crear tecnologías informáticas que nadie tenga que programar y que el lenguaje de programación sea humano: ahora todo el mundo en el mundo es programador —ese es el milagro".
Esto no significa que desaparezca la ingeniería “profunda”. Siempre habrá capas donde el desarrollo de bajo nivel surja, pero para la mayoría de las personas y sectores, el valor estará en fortalecer es la ingeniería de prompts.
El CEO de Nvidia también ha dicho que “todo el mundo… es programador”, ya que el crecimiento de esta tecnología no es algo que afecte únicamente a los desarrolladores.
Profesionales de salud, derecho, logística o educación crean procesos y aplicaciones sin pasar obligatoriamente por código, algo que antes era complicado.
Al mismo tiempo, los asistentes virtuales y varios modelos de IA están buscando enfoques en varias áreas, lo cual también probablemente genere desempleos, tal y como Bill Gates y Elon Musk han advertido sobre la lista negra de profesiones.
Qué puedes hacer hoy para no quedarte atrás
Estudiar programación sigue siendo valioso, pero no para todos ni como objetivo en sí mismo. Si tu trabajo se beneficia de prototipar rápido, integrar APIs, automatizar y similares, entonces sí: el código te da ventaja. De lo contrario, enfoca tu tiempo en modelar problemas y validar resultados con criterio profesional.
En sí, la idea principal es pasar del “cómo escribir cada línea” al “cómo lograr resultados fiables con IA”. Algunas de las cosas que puedes hacer para sobrevivir al impacto de los chatbots es simplemente abrazarla, como crear un “stack personal” y usar bien las fuentes de datos o la retroalimentación en los proyectos.
Este enfoque redefine también la educación tecnológica. Aprender programación sigue siendo útil, pero ya no es el centro de la competencia laboral. Hoy la prioridad pasa por dominar ingeniería de instrucciones y prepararse para adaptarse a un entorno dominado por IA generativa.