¿Los ingenieros de software serán reemplazados por IA?

Esta es una de esas preguntas persistentes, un tanto inquietantes, que se cuelan en las charlas nocturnas de Slack y en los debates entre programadores, fundadores y, sinceramente, cualquiera que se haya topado con un bug misterioso. Por un lado, las herramientas de IA son cada vez más rápidas, precisas y casi asombrosas en la forma en que generan código. Por otro lado, la ingeniería de software nunca se trató solo de escribir sintaxis. Analicemos esto a fondo, sin caer en el típico guion distópico de ciencia ficción donde las máquinas dominan el mundo.

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Los ingenieros de software son importantes 🧠✨

Más allá de los teclados y los seguimientos de pila, la ingeniería siempre ha sido resolución de problemas, creatividad y criterio a nivel de sistema . Claro, la IA puede generar fragmentos de código o incluso crear la estructura de una aplicación en segundos, pero los ingenieros de verdad aportan cosas que las máquinas no llegan a hacer:

• La capacidad de comprender contextos .

• Hacer concesiones (velocidad frente a coste frente a seguridad… siempre un juego de malabares).

• Trabajar con personas , no solo con código.

• Detectar los casos extremos más extraños que no se ajustan a un patrón definido.

Piensa en la IA como un becario increíblemente rápido e incansable. ¿Útil? Sí. ¿Dirige la arquitectura? No.

Imagina esto: un equipo de crecimiento necesita una funcionalidad que se integre con las reglas de precios, la lógica de facturación anterior y los límites de frecuencia. Una IA puede diseñar partes, pero decidir dónde ubicar la lógica , qué funciones descartar y cómo evitar errores en las facturas durante la migración es una decisión que corresponde a una persona. Ahí radica la diferencia.

Lo que realmente muestran los datos 📊

Las cifras son contundentes. En estudios estructurados, los desarrolladores que utilizan GitHub Copilot completaron las tareas un 55 % más rápido que quienes programaban solos [1]. ¿Y en otros estudios? En ocasiones, hasta el doble de rápido con IA integrada en los flujos de trabajo [2]. La adopción también es masiva: el 84 % de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA, y más de la mitad de los profesionales las utilizan a diario [3].

Pero hay un inconveniente. Estudios revisados ​​por pares sugieren que los programadores que utilizan IA son más propensos a escribir código inseguro y, a menudo, se confían demasiado en ello [5]. Precisamente por eso, los marcos de trabajo hacen hincapié en las medidas de seguridad: supervisión, controles y revisiones humanas, sobre todo en áreas sensibles [4].

Comparación rápida: IA vs. Ingenieros

El auge de los asistentes de programación con IA 🚀

Herramientas como Copilot y los IDE basados ​​en LLM están transformando los flujos de trabajo. Estas herramientas:

• Redactar texto estándar al instante.

• Ofrecer sugerencias para la refactorización.

• Explica las API que nunca has utilizado.

• Incluso escupe pruebas (a veces inestables, a veces sólidas).

¿La novedad? Las tareas de nivel básico ahora son triviales. Esto cambia la forma en que los principiantes aprenden. Repetir bucles interminables ya no es tan relevante. Una estrategia más inteligente: dejar que la IA redacte el código y luego lo verifique : escribir aserciones, ejecutar analizadores de código estático, realizar pruebas exhaustivas y revisar en busca de fallos de seguridad ocultos antes de fusionar [5].

Por qué la IA aún no es un reemplazo completo

Seamos claros: la IA es poderosa, pero también… ingenua. No tiene:

• Intuición : detectar requisitos absurdos.

• Ética : sopesar la imparcialidad, los prejuicios y los riesgos.

• Contexto : saber por qué una característica debería o no debería existir.

Para el software de misión crítica (finanzas, salud, aeroespacial), no se puede jugar con un sistema de caja negra. Los marcos de trabajo lo dejan claro: los humanos siguen siendo responsables, desde las pruebas hasta la monitorización [4].

El efecto “de la clase media a la alta” en el empleo 📉📈

La IA golpea con más fuerza en la parte media de la escala de habilidad:

• Desarrolladores principiantes : Vulnerables: la codificación básica se automatiza. ¿Ruta de crecimiento? Pruebas, herramientas, comprobaciones de datos, revisiones de seguridad.

• Ingenieros/arquitectos senior : Safer - responsables del diseño, el liderazgo, la complejidad y la orquestación de la IA.

• Especialistas de nicho : Aún más seguros: seguridad, sistemas embebidos, infraestructura de aprendizaje automático, temas donde las peculiaridades del dominio son importantes.

Pensemos en las calculadoras: no acabaron con las matemáticas. Cambiaron qué habilidades se volvieron indispensables.

La IA tropieza con los rasgos humanos

Algunas superpotencias de ingeniería que la IA aún no posee:

• Lidiar con un código heredado, enmarañado y complejo.

• Comprender la frustración del usuario e incorporar la empatía en el diseño.

• Cómo desenvolverse en la política de oficina y en las negociaciones con los clientes.

• Adaptarse a paradigmas que ni siquiera se han inventado todavía.

Irónicamente, lo humano se está convirtiendo en la ventaja más marcada.

Cómo asegurar el futuro de tu carrera 🔧

• Orquesta, no compitas : Trata a la IA como a un compañero de trabajo.

• Redoblar la apuesta en la revisión : Modelado de amenazas, especificaciones como pruebas, observabilidad.

• Profundice en el conocimiento del sector : pagos, salud, aeroespacial, clima; el contexto lo es todo.

• Crea tu propio kit de herramientas : analizadores de código estático, analizadores de código difuso, API tipadas, compilaciones reproducibles.

• Documentar decisiones : las ADR y las listas de verificación mantienen los cambios de IA rastreables [4].

El futuro probable: Colaboración, no reemplazo 👫🤖

La realidad no es «IA contra ingenieros», sino IA con ingenieros . Quienes se involucren avanzarán más rápido, pensarán en grande y delegarán el trabajo pesado. Quienes se resistan corren el riesgo de quedarse atrás.

Un análisis de la realidad:

• Código de rutina → IA.

• Estrategia + llamadas críticas → Humanos.

• Mejores resultados → Ingenieros aumentados por IA [1][2][3].

Concluyéndolo 📝

¿Serán reemplazados los ingenieros? No. Sus trabajos evolucionarán. No se trata tanto del fin de la programación, sino de su evolución. Los ganadores serán quienes aprendan a usar la IA, no quienes luchen contra ella.

Es un nuevo superpoder, no un despido.

Referencias

[1] GitHub. «Investigación: cuantificando el impacto de GitHub Copilot en la productividad y la satisfacción de los desarrolladores». (2022). https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/

[2] McKinsey & Company. «Impulsando la productividad de los desarrolladores con IA generativa». (27 de junio de 2023). https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai

[3] Stack Overflow. «Encuesta para desarrolladores de 2025: IA». (2025). https://survey.stackoverflow.co/2025/ai

[4] NIST. «Marco de gestión de riesgos de la IA (AI RMF)». (2023–). https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

[5] Perry, N., Srivastava, M., Kumar, D. y Boneh, D. "¿Escriben los usuarios más código inseguro con asistentes de IA?" ACM CCS (2023). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3576915.3623157