Cuando el software se vuelve “fast food”
La nueva frontera no es programar, sino decidir qué merece construirse
La inteligencia artificial (IA) generativa ha maravillado a medio mundo. Desde que OpenAI sacó a ChatGPT 3, su adopción a nivel de usuarios ha sido increíble:
Para que nos hagamos una idea: en 2022, ChatGPT, el producto estrella de OpenAI, superó el millón de usuarios en cinco días. Para ponerlo en contexto, Instagram tardó dos meses y medio en 2010.
Pero no solo OpenAI. Anthropic tiene su modelo Claude, uno de los mejores en cuanto a la programación. Google con Gemini y VEO, el mejor a nivel de vídeo. Y los grandes chinos, con AliBaba Cloud a la cabeza y su modelo Qwen, de código abierto. Incluso se rumorea que Meta está pagando millones de dólares — con stock de miles de millones! a investigadores de IA de primer nivel del mundo.
¡Es todo una verdadera locura!
Los programadores vivimos la era dorada de la industria del software. Disfrutamos del período de tasa de interés cero (Zero Interest Rate Period, ZIRP). El pico llegó pospandemia, en 2021. El Software as a Service (SaaS) explotando y el capital de riesgo (Venture Capital, VC) metiendo leña al fuego. Gran parte de ese dinero de los VC tenía un destinatario claro: crear equipos de ingeniería de software para desarrollar y evolucionar sus productos. En resumen: mucha demanda y poca oferta. Subidas de sueldo bastante generosas, promociones… e incluso una cultura en la que nadie quería cabrear a los desarrolladores, no fuese el caso de que hubiese un éxodo.
El mundo ha cambiado desde entonces. La inflación pospandemia llevó a que la Reserva Federal de Estados Unidos subiese los tipos de interés. Las empresas se dieron cuenta de que seguramente habían contratado demasiado. De repente, el foco pasó a ser la rentabilidad. Hubo despidos. Muchos.
Como industria, nos dimos cuenta de que programar, si contamos con un buen corpus de entrenamiento y le damos buenos ejemplos, es mucho más estadístico de lo que pensábamos. Es más, nos hemos dado cuenta de que los primeros trabajos en los que habrá disrupción por la IA son los llamados trabajos de oficina (“white-collar”). ¡Y eso lo cambia todo!
La IA y los restaurantes
Ahora que crear código es tan barato, los cuellos de botella se mueven a otros sitios:
¿Podemos desplegar al ritmo con el que creamos cosas?
¿Podemos mantener la calidad?
¿Podemos diseñar bien cuando la implementación deja de ser el problema?
¿Quién revisa todo lo que ahora se genera a una velocidad absurda?
Por lo tanto, a más software, más gente programando con menos conocimientos.Aquí es donde entra mi tésis:
El valor del programador, per se, baja. La IA ayuda a cualquiera a producir código de calidad. La barrera de entrada cae.
El valor del experto sube… pero hay menos expertos (Staff+ engineers). Cuando todo el mundo produce más, los errores y la complejidad crecen exponencialmente. De repente, tener criterio importa más que nunca.
Esto también pasa en los restaurantes. Hay fast food: económico, inmediato y diseñado para saciar sin buscar la excelencia. Y también hay alta cocina: cara, lenta y difícil de reproducir. Ambas te dan de comer, pero no es lo mismo ni cuesta lo mismo.
Según la terminología de Simon Wardley, el picar código está migrando de la fase custom-built/product a la de commodity/utility.
Cuando algo cruza esa frontera, la ventaja competitiva deja de estar en producirlo (porque ya es barato) y pasa a los componentes que aún no están comoditizados. Aquí entramos en arquitectura, experiencia, integración, visión de producto, operaciones, gobernanza. En otras palabras:
Lo industrial se automatiza. Lo que requiere criterio se vuelve más valioso.
Como programador, ¿qué hago?
Ante este quilombo, los programadores se enfrentan a un gran cambio. Veo, al menos, tres caminos. Puedes convertirte en:
Operador de IA. Ser rápido al generar, iterar, combinar herramientas y validar resultados. No hace falta ser un experto profundo, pero sí ser adaptable y entender los sistemas.
Experto real. Especializarte. Saber más que la media en lo que importa cuando todo se rompe: arquitecturas, rendimiento, seguridad, diseño de sistemas, bases de datos, UX, producto…
Decisor de qué construir. Moverte hacia producto, negocio, estrategia. Si programar es barato, decidir qué programar es lo que realmente genera valor.
¿Qué NO va a funcionar?
Pensar que todo sigue igual y negar la IA
Competir con ella en velocidad
Quedarte en la capa superficial que ahora cualquiera puede replicar
¿Qué SÍ va a funcionar?
Aprender a usar la IA como multiplicador
Aumentar tu criterio no solo tus habilidades técnicas
Entender arquitectura y sistemas
Saber priorizar, diseñar, decidir
Dominar áreas donde la IA aún es torpe: ambigüedad, producto, negocio
Como manager, ¿qué hago?
Para los managers, el cambio es igual de profundo. La IA abarata el output y reduce el tamaño de los equipos, de modo que el rol deja de ser coordinar tareas y pasa a gestionar la complejidad. Y, en ese nuevo contexto, veo tres direcciones claras:
El estratega. La IA acelera el “qué podemos construir”, pero no el “qué deberíamos construir”. Ahí aparece un manager mucho más cercano a la estrategia: entender el negocio, anticipar riesgos, definir el foco, secuenciar el trabajo y evitar que los equipos generen ruido en lugar de generar valor.La habilidad central aquí es tomar buenas decisiones con información incompleta.
Arquitecto de sistemas sociotécnicos. Si el código es más barato, lo difícil no es producir, sino integrar. Integrar personas + IA. Integrar equipos pequeños. Integrar productos que crecen más rápido de lo que se puede gobernar. Este manager no quita impedimentos: diseña sistemas que no generen impedimentos.
Relaciona el producto, la tecnología, las operaciones, los riesgos y la cultura.Es, literalmente, arquitectura de sistemas… pero aplicada a organizaciones.Desarrollador de talento y criterio. Cuando cualquiera puede producir más código gracias a la IA, lo valioso no es “hacer más”, sino “hacer mejor”.Aquí, el manager actúa como multiplicador del criterio del equipo: ayuda a distinguir la calidad de la cantidad, enseña a evaluar soluciones, fomenta el pensamiento sistémico y guía a los ingenieros hacia las áreas donde la IA aún no llega.Es menos “gestor de personas” y más curador de expertos.
¡Al loro, que no estamos tan mal!
La IA está transformando el software, igual que la industrialización transformó la cocina: aquello que antes exigía oficio ahora puede producirse casi en serie. Eso hará que veamos cada vez más “software de comida rápida”: soluciones suficientes, baratas y generadas a gran velocidad, que cumplen su función sin pretender mucho más. Y no pasa nada: lo industrializado tiene su lugar.
Pero cuanto más fácil es producir, más importantes son el gusto, el criterio y la capacidad de decidir. Lo escaso ya no es escribir código, sino saber qué conviene construir, cómo debe integrarse y qué riesgos surgen cuando todo avanza más deprisa de lo que podemos asimilar.
Para los programadores, esto significa que el valor no estará en teclear, sino en entender sistemas, en tener criterio técnico y en aportar claridad en un entorno donde la producción se regala. Para los managers, implica que su papel deja de girar en torno a mover tareas o repartir carga: lo decisivo será orientar al equipo, conectar el negocio y la tecnología y mantener la organización navegando sin perder el rumbo cuando todo se acelera.
En un mundo donde la IA abarata lo operativo, lo que se vuelve valioso es lo que no se puede automatizar: la visión, la técnica profunda, la arquitectura, el foco, la coherencia y la capacidad de dar sentido a lo que se construye.
Como en los restaurantes, habrá mucha comida rápida — y será útil —, pero también hará más falta que nunca la gente que sabe hacer alta cocina tecnológica: quienes ponen orden, elevan el nivel y convierten ingredientes baratos en algo que merece la pena.
La IA no elimina a nadie por defecto. Simplemente desplaza el valor. La cuestión no es si te va a sustituir, sino qué papel quieres jugar en esta nueva cocina.
— João