Está en todas partes, se respira en foros y artículos: aprende a desarrollar con IA o serás reemplazado. Como desarrollador es normal sentirse amenazado por estas afirmaciones, a veces más de lo que uno quisiera.
Uso asistentes de código todo el día y disfruto de la novedad, desde automatizar tareas hasta generar tickets o buscar en grandes bases de código. He visto triunfos y fracasos: una automatización que ahorra horas y una refactorización que al final me hizo gastar un día entero arreglando un pequeño error. Me interesa tanto automatizar como medir el impacto real de esa automatización.
Lo que me choca es la narrativa triunfalista sin datos. Se publican niveles y escenarios apocalípticos sin grupos de control, sin A B tests públicos, sin documentar las fallas. Si hay colapsos en el razonamiento de los modelos o si modelos pequeños resultan ganadores, muéstrenlo. Hasta entonces, la predicción suena más a deseo que a evidencia.
Hay algo más detrás de muchas afirmaciones y muchas veces ese algo es dinero. La narrativa de miedo moviliza a directivos que no usan la herramienta a diario y hace que gasten millones en tokens y servicios. Ese gasto alimenta la experimentación a escala de forma gratuita para los proveedores y convierte la incertidumbre en flujo de caja. Además el hype atrae capital y facilita que empresas proveedoras consoliden control sobre la cadena de valor.
La promesa de quitar la fricción humana también sirve una fantasía de deshumanización. Para ciertos cargos la IA promete menos cuestionamientos, menos resistencia y más obediencia a una visión centralizada. Eso desplaza poder real sobre decisiones de producto, salarios y equipos. La historia de la automatización muestra que no solo cambia productividad, también redistribuye poder y riqueza, y no siempre a favor de la mayoría.
Seamos prudentes sobre lo que esperamos de la IA. En algunos casos la IA ya ahorra tiempo en tareas como redactar tickets, búsquedas complejas o generación de documentación. En otros, como grandes refactorizaciones, el coste de revisar y corregir puede anular la supuesta ganancia. Además no sabemos si la solución será un gran modelo de lenguaje o una colección de modelos locales y agentes IA hechos a medida para cada código base. Por eso hablar de reemplazo masivo es prematuro.
La aproximación sensata es mantener curiosidad y rigor: experimentar, medir y comparar. Los escépticos son necesarios como grupo de control para evaluar ganancias reales. Los early adopters deben ser minoría hasta que haya evidencia. Si una gran empresa quiere imponer herramientas sin medición, conviene preguntarse por qué más allá de la eficiencia se empuja esa agenda.
En Q2BSTUDIO trabajamos con ese enfoque práctico y medible. Ofrecemos aplicaciones a medida y software a medida integrando inteligencia artificial de forma responsable y enfocada a resultados. Somos especialistas en inteligencia artificial y ofrecemos soluciones de ia para empresas que incluyen agentes IA diseñados para flujos concretos. También cubrimos ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para desplegar soluciones seguras y escalables. Nuestros servicios inteligencia de negocio y power bi permiten medir impacto y tomar decisiones basadas en datos.
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La conclusión es sencilla: la IA puede transformar el desarrollo, pero la narración dev con IA o muere es una exageración si no viene acompañada de datos. Mantente curioso, prueba y mide, y apóyate en expertos que integren inteligencia artificial con seguridad y métricas claras. Así la promesa de automatizar será una ventaja real y no una transferencia de poder disfrazada de progreso.