Hace unos meses planteamos una pregunta incómoda en este diario, en la columna titulada “Carta a los programadores latinoamericanos”: ¿qué ocurre cuando programar deja de ser la habilidad central de la industria tecnológica?
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Hoy esa pregunta ha dejado de ser especulativa. Empieza a confirmarse con la realidad.
Diversas fuentes públicas, desde reportes de industria hasta estudios académicos, coinciden en que entre el 40% y el 50% del código que se produce actualmente ya es generado o asistido por inteligencia artificial. Microsoft ha señalado que alrededor del 30% de su código es generado por IA, mientras que herramientas como GitHub Copilot reportan cifras cercanas al 46% de código sugerido o escrito automáticamente. Encuestas globales de desarrolladores sitúan el promedio en torno al 40%. Aunque estas cifras provienen de metodologías distintas, todas convergen en una misma dirección.
Pero lo verdaderamente relevante no es el número puntual, sino la velocidad del cambio. En apenas dos años hemos pasado de niveles marginales a una proporción cercana a la mitad del código global, lo que sugiere una dinámica de crecimiento mucho más acelerada de lo que históricamente hemos visto en otras tecnologías.
Si proyectamos esta tendencia entrenando un modelo de regresión simple, el resultado es provocador: la proporción de código generado por inteligencia artificial alcanzaría el 100% alrededor del 19 de abril de 2030. No se trata de una predicción exacta, sino de una extrapolación que permite visualizar con claridad la dirección del fenómeno.
Fuente: Proyección de código generado por IA (Fuentes: Públicas. Modelo: Omar Florez)
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El gráfico que acompaña esta columna, construido a partir de múltiples fuentes públicas, incluyendo reportes de uso de GitHub Copilot, declaraciones ejecutivas de Microsoft, encuestas globales de desarrolladores y casos extremos en startups donde el código generado por IA supera el 90%, ilustra esta trayectoria de tendencia consistente y difícil de ignorar.
Durante décadas, programar fue sinónimo de escribir código línea por línea. Ese supuesto ya no es válido. Hoy, el proceso se reorganiza: el programador describe el problema, la inteligencia artificial genera múltiples soluciones posibles, y el humano evalúa, corrige y decide. El cuello de botella ya no es la capacidad de escribir código, sino la capacidad de elegir entre alternativas.
Este cambio redefine el rol del ingeniero de software. La habilidad crítica deja de ser la velocidad de implementación y pasa a ser la calidad de la decisión. En lugar de ejecutar instrucciones, el programador se convierte en un sistema de control que define restricciones, valida resultados y asume responsabilidad por el comportamiento final del sistema.
Para ser claros, es improbable que alcancemos un “100% de código generado por IA” en un sentido literal. En la práctica, siempre existirá supervisión humana, especialmente en sistemas críticos como aquellos involucrados en misiones espaciales, ciberseguridad, o infraestructuras sensibles. Sin embargo, el punto de inflexión ocurre mucho antes. Cuando la mayoría del código deja de ser escrito directamente por humanos, algo que con certeza sucederá antes de 2030, la programación tal como la entendemos hoy deja de ser el núcleo de la ingeniería de software.
Esto introduce una nueva escasez. En 1971, Herbert Simon, quien posteriormente recibiría el Premio Nobel de Economía, señaló que “una abundancia de información crea una escasez de atención”. Durante décadas, esa idea definió la economía digital, cimentando lo que conocemos como la economía de la atención.
Pero ese equilibrio está cambiando. Cuando la ejecución se vuelve casi instantánea, la atención deja de ser el principal cuello de botella. Lo que ahora escasea es la capacidad de decidir. Llamémosle a esta nueva etapa: ”la economía de la decisión”.
Para América Latina, este cambio tiene implicancias profundas. En la “Carta a los programadores latinoamericanos” argumentaba que la región no puede limitarse a consumir tecnología desarrollada en otros contextos. Ese argumento se vuelve aún más urgente en el contexto actual.
Históricamente, nuestra región ha competido ofreciendo talento de calidad a menor costo, pero esa ventaja colapsará en un escenario donde la generación de código se automatiza. Esto al mismo tiempo aumentará el riesgo de dependencia de modelos construidos fuera de la región.
La IA no reemplaza programadores; reemplaza la necesidad de escribir código. Este se convertirá en un artefacto generado, no escrito, y crecerá la distancia entre lo que el sistema hace y lo que los humanos entienden, haciendo de estas cajas negras sistemas aún más opacos.
Es posible que en algunos años escribir código manualmente sea visto como una habilidad especializada, similar a cómo hoy consideramos hoy la programación en ensamblador. No desaparecerá, pero volverá invisible.
Esto es importante para Latinoamérica porque cuando las máquinas escriben el código, lo que queda en nuestras manos es algo más difícil: decidir qué mundo queremos construir con él.
