Las grandes voces del sector apuntan en la misma dirección: la programación tal y como la conocemos desaparecerá en los próximos meses
El auge de la inteligencia artificial ha coincidido con la popularización del vibe coding, una tendencia que lleva a los modelos de IA a trabajar en la escritura de código mientras los programadores supervisan su labor. Tras ver cómo esta moda crece entre las compañías, muchos expertos señalaban que la era de la programación humana se acercaba a su fin. Ryan Dahl, creador de Node.js, ha sido el último en sumarse a la corriente de opinión, pero su visión es la más importante por estar detrás de un entorno de ejecución de JavaScript de código abierto.
Como el propio Dahl compartió en su cuenta personal de X, considera que la era de humanos escribiendo código llegó a su fin. Así, realiza un matiz importante, dado que no considera que desaparezca el trabajo, sino que cree que estamos viviendo un cambio de paradigma. De esta forma, los humanos teclean menos sintaxis, tienen más peso sobre las decisiones centradas en qué se construye y pueden revisar los resultados mientras ponen límites a los modelos de IA.
En cuestión de meses, el vibe coding ha pasado de conversación de nicho a tendencia generalizada del sector. Herramientas como Claude Code, por ejemplo, no solo han normalizado acciones como pedir funciones completas, sino que también tienen peso sobre la auditoría y provocan que la IA sea vista como un becario. Dahl, a la vista de la evolución del sector, compara lo que sucede hoy con saltos anteriores: igual que los frameworks automatizaron lo pesado, la automatización sube otro nivel y convierte la ingeniería en diseño y verificación.
La postura del CEO de Anthropic
Dario Amodei, CEO de Anthropic y una de las voces más importantes del sector tecnológico, comparte un análisis similar al de Dahl. Así, cree que la IA escribirá el 90% del código en los próximos 3-6 meses, pero asegura que se encargará de "prácticamente todo" a partir de 2027. Aquí, el freno no es la imaginación de los directivos o sus pretensiones, sino la física, ya que entrenar modelos cuesta tiempo, energía y chips. Por ello, la promesa de "una IA que mejora a la IA" debe trabajar su base.
Si se cumple este escenario, los programadores no medirán su prestigio por los lenguajes que conozcan, sino por aspectos como conseguir que la IA no rompa la producción. De esta forma, se buscarán perfiles especializados en pruebas, observación, trato con modelos y criterio, ya que el análisis de la situación cobrará importancia. Además, todo esto se traslada al marco legal, ya que las empresas tendrán responsabilidad sobre las creaciones de sus modelos de inteligencia artificial.
Todo esto provoca un nuevo prisma centrado en autorías, auditorías, licencias, datos y trazabilidad, varios aspectos que pasan al primer plano. De esta forma, el puesto de programador no "desaparece" como tal, sino que da un giro de 180º para adaptarse a los cambios laborales y sociales. Trazando una comparativa rápida, podría decirse que pasa de mecanógrafo a director de orquesta, dado que tendrá que supervisar las labores y escrituras de los diferentes modelos de inteligencia artificial con los que trabaje a diario.
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