Programadores e inteligencia artificial generativa: eficiencia, criterio y futuro del software

Como profesor del IE Business School, Luis Ángel Galindo ha observado de primera mano la irrupción de la inteligencia artificial generativa (IA gen) en el mundo del software. Su experiencia en Telefónica, donde impulsó la innovación abierta, le ha permitido ver de cerca cómo la IA se integra en productos comerciales y ahora, desde la academia, anima a sus alumnos a experimentar con ChatGPT, Copilot o Midjourney. Para él, la IA no es ciencia ficción sino una herramienta cotidiana que democratiza el desarrollo. “Si yo tengo una idea, en muchos casos puedo pedirle a una IA generativa que me genere el código y funciona bien”, afirma. Pero también advierte de sus limitaciones: la creatividad y el criterio siguen siendo humanos.

IA para novatos, IA para expertos

Investigaciones recientes respaldan sus observaciones. Un estudio del MIT Sloan sobre el uso de GitHub Copilot concluye que los ingenieros recién incorporados a una organización aumentan su productividad entre un 27% y un 39% con estas herramientas, mientras que los desarrolladores senior solo mejoran entre un 8% y un 13%. Otra investigación del laboratorio METR incluso constató que una IA generativa ralentizaba un 19% a los programadores expertos de open source. La conclusión es clara: la IA ayuda mucho a quien empieza pero aporta menos a quien domina profundamente un lenguaje.

El informe anual de Gartner apunta que para 2027 el 80% de los responsables de ingeniería deberá reciclarse o cambiar de rol debido a la expansión de la IA generativa. Su impacto será mayor en empresas con madurez digital, donde los equipos de desarrollo incorporen la IA en procesos estandarizados. Por su parte, el estudio de Software Development UK estima que un proof‑of‑concept puede reducir sus costes un 40% gracias a la IA, pero los expertos advierten de que generar código no es sinónimo de generar buen código. La supervisión humana sigue siendo indispensable para asegurar la calidad y la seguridad.

Seniors vs juniors: la visión de Galindo

Desde su doble condición de profesor y directivo, Galindo desmonta la idea de que la IA vaya a eliminar a los programadores. Más bien ve un desplazamiento del valor hacia las personas con experiencia. El ingeniero reflexiona: “Si yo fuera CEO de una fábrica de software, me quedaría con los mejores seniors y trabajaría con juniors que pregunten a la IA; esos seniors serían los arquitectos que estructuran y revisan el código”. En su opinión, la IA generativa permitirá a los perfiles jóvenes ganar velocidad, pero solo aquellos con criterio y visión de negocio aportarán un valor diferencial.

Esta tesis conecta con un debate generacional que atraviesa toda la conversación. Galindo percibe que muchos jóvenes han crecido en un entorno cómodo y les cuesta afrontar problemas abiertos. En sus clases pide a alumnos de humanidades hacer scraping de páginas web con ayuda de IA; la mayoría, sin conocimientos técnicos, lo consigue. Pero advierte que delegar toda la creatividad en la IA puede atrofiar el pensamiento. “Las IA no son creativas; generan respuestas basadas en datos históricos. Si dejamos de ejercitar nuestra creatividad, el mundo dejará de avanzar”, reflexiona. Por eso insiste en que la educación debe fomentar la resiliencia, el pensamiento crítico y la curiosidad.

Ética, humanidad y futuro del trabajo

El responsable de innovación aboga por combinar tecnología y humanismo. La creatividad, la empatía y el pensamiento crítico son cualidades humanas que la IA no puede replicar. Galindo lamenta que la educación priorice el aprendizaje memorístico y que la sociedad premie la mediocridad: “El sistema quiere ciudadanos acomodados; a los políticos mediocres les interesa que seamos borregos y no tengamos pensamiento crítico”. Cree que la proliferación de herramientas de IA podría agravar esa tendencia si nos acostumbramos a no pensar.

No obstante, la IA generativa ofrece oportunidades inmensas, especialmente en regiones con menos acceso a formación técnica. En Kenia, la adopción de M‑Pesa demostró cómo la tecnología móvil podía saltarse infraestructuras tradicionales. Un escenario similar se avecina en el desarrollo de software: alguien con una buena idea podrá crear un servicio sin pasar años aprendiendo a programar. Esto democratiza el emprendimiento pero obliga a repensar la formación. En palabras de Galindo, “la profesión del programador de software va a estar muy comprometida”.

Futuro de la IA generativa y los programadores

El segundo reportaje plantea un retrato equilibrado de la inteligencia artificial generativa. Las IA multiplican la productividad de los desarrolladores novatos y reducen costes, pero no sustituyen la creatividad humana. El futuro requerirá desarrolladores con habilidades de arquitectos, capaces de contextualizar, revisar y pensar críticamente. Para formar a estos perfiles, la educación deberá centrarse menos en memorizar y más en fomentar la curiosidad y la resiliencia. Como recuerda Galindo, “la necesidad agudiza el ingenio”: solo enfrentándonos a retos reales evitaremos convertirnos en esclavos de nuestras propias herramientas.