Fernando Blázquez, director del Grado en Desarrollo Full-Stack en UDIT, analiza en esta tribuna cómo la inteligencia artificial está transformando —pero no reemplazando— el papel del programador.
El temor de muchos programadores a ser reemplazados por la inteligencia artificial, motivado por los recientes avances en la generación de código y la automatización de tareas tradicionalmente humanas, es comprensible, aunque no es un fenómeno nuevo. Como ha señalado en diversas ocasiones Douglas Crockford, creador del formato de datos JSON, esta inquietud se remonta a los años ochenta, cuando comenzaron a desarrollarse generadores de programas que, sin utilizar IA, ya automatizaban procesos y despertaban recelos similares en la profesión.
Sin embargo, este temor parece estar más presente en el imaginario colectivo que entre los profesionales del sector. Voces como las del propio Crockford destacan la complejidad inherente al trabajo de los programadores y subrayan lo lejos que está la inteligencia artificial, al menos por ahora, de poder replicarlo en su totalidad.
En este sentido, debemos distinguir entre las tareas repetitivas y menos creativas (como el mantenimiento o la actualización de código a partir de versiones existentes) y aquellas que implican la creación de herramientas completamente nuevas, como suele ocurrir en el entorno de las startups. En este segundo caso, las capacidades humanas seguirán siendo esenciales, mientras que en el primero, la automatización sí podría tener un papel importante.
En esta misma línea se expresan referentes de la industria tecnológica como Bill Gates, quien considera que la programación seguirá requiriendo la intervención humana. A su juicio, esta disciplina implica una combinación de habilidades que la inteligencia artificial aún no puede replicar con eficacia: creatividad e innovación, comprensión profunda de problemas complejos, capacidad de resolución o diseño de soluciones adaptativas, entre otras.
En este contexto, el rol del programador en 2025 evoluciona hacia una figura híbrida, que combina conocimientos técnicos con capacidades de liderazgo, pensamiento crítico y comprensión del negocio. Más allá de la mera creación de código se valora su capacidad para analizar y entender problemas desde una perspectiva global, colaborar con todo tipo de perfiles dentro de la organización e, incluso, tomar decisiones estratégicas.
Esta evolución exige al programador desarrollar competencias que no pueden ser replicadas por la IA, como la comunicación efectiva, la empatía con el usuario final o la correcta interpretación de requisitos ambiguos. Son habilidades humanas que complementan la capacidad técnica y que permiten diseñar soluciones con impacto real.
Las tareas de programación más propensas a la automatización hoy en día, como ya se ha apuntado, serían aquellas de carácter repetitivo, predecibles y que no requieren un alto grado de creatividad o intervención humana. Entre ellas podría citarse la automatización de pruebas de software, especialmente las pruebas unitarias y de integración, el mantenimiento y la optimización del código, la depuración y corrección de errores, o los flujos de trabajo de DevOps.
Además, la programación requiere entender el contexto en el que se aplicará el software, así como considerar las implicaciones éticas de su uso. Supone también adoptar enfoques multidisciplinares y aprender a trabajar en equipo. Todas estas competencias (sumadas a las ya mencionadas) siguen estando fuera del alcance de la inteligencia artificial, cuyo papel actual se centra sobre todo en la asistencia técnica. A ello se añade la capacidad humana de adaptarse y aprender de forma flexible, frente a la necesidad de un entrenamiento específico y limitado que caracteriza a los sistemas de IA.
Lo que sí parece indiscutible es que la inteligencia artificial trae consigo una transformación profunda del trabajo, como ha señalado Sam Altman, fundador de OpenAI y creador de ChatGPT. En este sentido, las herramientas basadas en IA, como los asistentes de programación, ya son capaces de generar millones de líneas de código, sugerir mejoras, detectar errores o ejecutar pruebas básicas. Todo ello supone un notable ahorro de tiempo y esfuerzo, pero no implica el reemplazo de los programadores, sino más bien una evolución en su forma de trabajar, lo que les exigirá adquirir nuevas habilidades. Entre estas podríamos destacar el “prompt engineering” (la capacidad de dialogar eficazmente con modelos de lenguaje como los asistentes de IA) y una comprensión profunda de los sesgos que pueden producir estos mismos algoritmos, junto con las consecuencias que podrían tener en el resultado final.
Al mismo tiempo, es fundamental que cualquier código generado por una inteligencia artificial sea revisado por una persona antes de su implementación, para garantizar que no contenga errores ni genere problemas imprevistos. En este sentido, Douglas Crockford advierte sobre los riesgos de confiar plenamente en una IA entrenada con millones de líneas de código, ya que no hay garantías de que ese código sea correcto, esté libre de fallos o, incluso, tenga sentido.
En definitiva, los nuevos programadores deberán tener un perfil versátil y humanista, capaz de combinar tecnología, creatividad y diseño. Entender de negocio, de usabilidad o de experiencia de usuario, por ejemplo, no será un añadido, sino parte esencial de su valor diferencial. Frente a una inteligencia artificial cada vez más competente en tareas técnicas, el auténtico desafío (y la gran oportunidad) estará en cultivar aquellas habilidades que nos hacen únicos: el pensamiento crítico, la empatía, la adaptabilidad a los problemas en función de las circunstancias del momento, y la capacidad de imaginar soluciones nuevas y de conectar con las personas a través del código.
