22 desarrolladores entrevistados describen una transformación en cuatro etapas: de la desconfianza a orquestar agentes de IA. Para muchos, el futuro en el que la IA escriba el 90% del código es plausible en 2–5 años —y el rol del programador se convierte en delegar, verificar y diseñar sistemas.
Un cambio ya presente, no una promesa
Veintidós desarrolladores que integran intensamente herramientas de IA en su flujo de trabajo cuentan la misma historia: lo que al principio fue «“bastante bueno, pero un truco”» se transformó, tras experimentación persistente, en momentos de iluminación donde la IA ahorra tiempo y eleva la ambición del proyecto. Como dijo “uno de los desarrolladores”, “o abrazás la IA, o te salís de la carrera” —una frase que sintetiza la urgencia percibida por quienes buscan adaptarse.
Cuatro etapas hacia la colaboración con agentes
Los entrevistados describen una evolución en fases claras:
- AI Skeptic —pruebas puntuales con autocompletados; baja tolerancia al error.
- AI Explorer —uso para debugging y snippets; mejores prácticas de prompting emergen.
- AI Collaborator —co-creación activa, uso de IDEs con IA para tareas multi-paso y multi-archivo; hábito de “pedir primero un plan”.
- AI Strategist —orquestación de múltiples agentes para features complejas y refactorings a escala.
En la etapa final, el desarrollador deja de ser el principal escriba de código y se transforma en quien delegue (dando contexto, diseñando prompts y reglas) y verifique (revisando y validando la implementación generada por los agentes).
¿90% del código escrito por IA? Muchos lo creen cercano
Sobre la posibilidad de que la IA escriba el 90% del código, las opiniones convergen: la mitad de los consultados cree que es factible en 5 años; la otra mitad lo ve plausible en 2 años. Lejos de sentir que pierden identidad, los desarrolladores valoran la nueva habilidad: gestionar, dirigir y auditar agentes. Como sintetizó otro entrevistado: “Quizá dejemos de ser productores de código y nos volvamos habilitadores de código. Mi próximo título podría ser ‘Creative Director of Code’.”
Habilidades que suben de valor
El cambio redefine el set de competencias:
- AI fluency: conocer límites y capacidades de modelos y herramientas.
- Delegación y orquestación de agentes: descomponer tareas, diseñar contexto y criterios de éxito.
- Verificación y control de calidad: tests ampliados y revisión rigurosa del output generado por IA.
- Arquitectura y entendimiento de producto: sistemas thinking para integrar salidas de agentes.
- Comunicación: instruir con precisión no solo a humanos sino a agentes —las instrucciones vagas no funcionan.
Impacto laboral y educativo
Aunque la automatización de tareas aumenta, las proyecciones del mercado siguen mostrando crecimiento: la U.S. Bureau of Labor Statistics estima un aumento del 18% en empleos de desarrolladores en la próxima década. Sin embargo, esos puestos serán distintos —orientados a orquestar IA, diseñar sistemas y garantizar calidad— lo que obliga a repensar la educación en informática: menos memorización de APIs y más énfasis en abstracción, verificación y colaboración con agentes.
De la eficiencia a la ambición
Curiosamente, los desarrolladores no hablan tanto del “tiempo ahorrado” sino de la ampliación de la ambición: la IA permite atacar problemas más complejos. Esa dinámica explica por qué muchos pagan suscripciones premium a herramientas de IA: no buscan reducir esfuerzo, sino elevar el alcance del trabajo.
La reinvención del rol del desarrollador es real y práctica: de escribir bucles a diseñar, delegar y certificar. Para quienes se adaptan, la IA no borra su valor; lo transforma. La pregunta para empresas, universidades y profesionales es clara: ¿quién invertirá primero en aprender a dirigir agentes y en construir los procesos de verificación que harán segura y escalable esta nueva forma de desarrollar software?
