Thomas Dohmke, CEO de GitHub, lanza un salvavidas a los programadores: "Confiar y verificar"
El director ejecutivo de GitHub asegura que la IA no sustituirá a los desarrolladores, pero sí transformará su manera de trabajar. Será necesario que el humano lo revise y tome las decisiones finales.
El máximo responsable de GitHub, Thomas Dohmke, ha lanzado un mensaje claro a todos los programadores: la inteligencia artificial no te va a quitar el trabajo, pero sí va a exigir que sepas lo que estás haciendo y además transformará la forma de llevarlo a cabo.
En una conversación en The MAD Podcast, con Matt Turck, el CEO de la plataforma de desarrollo colaborativo, explicó por qué no basta con dejar que un chatbot escriba código sin supervisión y advirtió que el futuro solo será de confiar y verificar.
Ese enfoque, cada vez más extendido en las grandes tecnológicas, plantea una nueva realidad. Las herramientas basadas en IA escriben código, pero quien lo valida, ajusta y hace funcionar sigue siendo el programador. Por ello, su papel no desaparecerá, solo cambiará.
Aprender un lenguaje de programación sigue siendo útil, pero ahora lo es aún más entenderlo y mejorarlo. Todo está evolucionando en el desarrollo de software desde una lógica híbrida, con implicaciones para el trabajo diario, y este cambio está marcando la diferencia en todos los sentidos.
El desarrollador ahora tendrá que verificar, corregir y decidir
Hoy ya no se trata solo de escribir código desde cero, sino lo que te hace valioso es tu capacidad para guiar a las herramientas automáticas, revisar lo que proponen y decidir qué parte encaja y cuál no. El programador actual combina conocimiento técnico con criterio.
Debe saber cuándo aceptar una sugerencia de GitHub Copilot, cuándo reescribirla desde cero porque no cumple con los estándares del equipo o porque introduce problemas que no se ven a simple vista. Dohmke lo define con claridad: "los buenos desarrolladores de hoy no son quienes más líneas escriben, sino quienes mejor saben cómo funcionan las cosas".
"En vez de pensar en velocidad, hay que pensar en dirección, así como saber aprovechar lo que te da la IA no significa soltar el timón, todo lo contrario". Si te limitas a aceptar lo que la herramienta recomienda, sin entenderlo, acabas delegando una parte crítica de tu trabajo.
Cabe destacar que la idea de confiar y verificar no es una teoría, es lo que ya están aplicando empresas como Google, donde más del 25 % de su código se genera con herramientas de IA, pero ninguna línea se despliega sin que pase por la revisión de un desarrollador. Automatizar sí, pero sin perder el control.
Y es que los datos lo confirman, con informes como los de Deloitte, que revelan que más del 50 % del código sugerido por IA contiene errores parciales. Puede compilar, puede funcionar en pruebas, pero no es fiable sin intervención humana. Por eso, este enfoque mixto se está convirtiendo en el estándar.
Esta evolución también está redefiniendo perfiles. Por un lado, están los ingenieros de producto, que se apoyan en los chatbots para iterar más rápido, automatizar lo repetitivo y centrarse en la lógica de negocio. Por otro, los arquitectos técnicos, que marcan la estructura, las decisiones de diseño y la seguridad del software. Ambos perfiles trabajan con IA, pero ninguno delega completamente.
El cambio también beneficia a quienes están empezando, en el cual herramientas como Copilot ayudan a programadores junior a progresar más rápido, siempre que se formen con sentido crítico. Porque aceptar cada sugerencia sin entenderla es avanzar mal, no avanzar más.
El riesgo de programar sin pensar
El propio Dohmke también advirtió de un fenómeno preocupante, que es la llamada "codificación de vibra". Se refiere a programar dejándose llevar por lo que propone la IA, sin cuestionarlo. Puede parecer cómodo, incluso productivo. Pero cuando no entiendes lo que hace el código, cuando aceptas sin revisar, lo que estás generando no es funcionalidad, sino deuda técnica.
Esto es especialmente delicado en startups sin una supervisión avanzada que tienen la tentación de usar inteligencia artificial para sacar versiones rápidas. Pero los atajos pueden acabar saliendo caros, con fallos de seguridad, código inestable o decisiones que dificultan el mantenimiento a largo plazo.
Programar con ayuda no es un problema, sino que el problema es dejar de saber programar. Cuando el código deja de pasar por tu criterio, tú dejas de ser imprescindible. Por eso "confiar y verificar" no es un lema, es una responsabilidad, según el CEO de GitHub.