Algo extraño está ocurriendo ahora mismo en la industria tecnológica.
Un ingeniero senior al que sigo en internet publicó algo el mes pasado que se me quedó grabado en el corazón y en la mente. Tenía quince años de experiencia. Buen salario. Opciones sobre acciones. El tipo de trabajo por el que muchas personas pasan años esforzándose y sacrificándose para conseguirlo.
Y, de repente, renunció voluntariamente.
No lo hizo porque hubiera encontrado una oportunidad mejor, sino porque vio cómo su empresa despedía a ocho desarrolladores junior y reemplazaba todo su trabajo con GitHub Copilot. Luego, vio cómo la dirección les pedía a los ingenieros senior que quedaban que supervisaran la producción de la IA para cubrir, entre los pocos que quedaban, la carga de trabajo de once personas. Después, fue testigo de cómo la base de código se convertía lentamente en un desastre tan enredado que ya nadie en el equipo entendía por completo.
Dijo que ya no reconocía su propia profesión. Así que decidí marcharse.
Y no es un caso aislado. Esto está ocurriendo en silencio en toda la industria, y la mayoría de las personas fuera del sector tecnológico no tiene ni la menor idea.
Los números suenan muy bien, hasta que dejan de sonar bien.
Esto es lo que nos muestran los titulares: Salesforce no está contratando ingenieros de software en 2025 porque la IA les dio un aumento de productividad del 30%. Meta recortó millas de ingenieros. Amazon despidió a dieciocho mil personas. Empresas de todas partes están anunciando con orgullo que la IA se encarga de lo que antes hacían los desarrolladores junior.
A los inversores les encantó la noticia. Las acciones subieron. Todos celebran la eficiencia y el ahorro.
Lo que los titulares no nos dicen es lo que está ocurriendo de verdad seis meses después dentro de esas mismas empresas.
El Stanford Digital Economy Lab publicó una investigación que muestra que el empleo de desarrolladores de nivel inicial, en jóvenes de entre 22 y 25 años, cayó casi un 20% desde su punto máximo. El desempleo en tecnología saltó del 3,9% al 5,7% en un solo mes a principios de 2025. Las ofertas de prácticas en tecnología cayeron un 30% desde 2023.
Así que el canal natural que forma y cuida a los futuros desarrolladores senior acaba de ser destruido. Y parece que nadie se ha dado cuenta todavía del peligro.
El problema que nadie pensó bien.
Esto es lo que pasa con la ingeniería de software y que, aparentemente, los ejecutivos que están tomando estas decisiones olvidaron por completo.
Los desarrolladores senior no aparecen de la nada por arte de magia. Alguna vez fueron desarrolladores junior. Aprendí haciendo exactamente ese trabajo que a veces parece aburrido y repetitivo, pero que ahora hace la IA. Escribiendo código CRUD. Corriendo pequeños errores del día a día. Avanzando lentamente a través de los problemas, equivocándose una y otra vez, y logrando entender por qué esos errores ocurrieron.
Una reflexión de un ingeniero senior de una gran empresa se me quedó muy grabada. Me contaba que, hace cuatro años, él era ese desarrollador junior que escribía código repetitivo y se sentía profundamente orgulloso de cada pull request limpio que lograba integrar. Aprendió el oficio haciendo el trabajo de campo.
Las empresas que están recortando puestos junior están, básicamente, serruchando la rama sobre la que están sentadas. Dentro de unos cinco a siete años viviremos una escasez de desarrolladores senior que será realmente catastrófica. Y lo más triste es que será completamente autoinfligida.
Si hoy no contratas ni cuidas a los desarrolladores junior, mañana simplemente no tendrás desarrolladores senior. No es una matemática complicada, es puro sentido común.
Qué está ocurriendo realmente con el código
Sin embargo, quiero que hablemos de algo mucho más inmediato: qué está pasando realmente ahora mismo con la calidad del software que usamos todos los días.
Las herramientas de programación con IA producen un código que, a primera vista, parece impecable. Compila perfectamente. Pasa las pruebas básicas. Hace, aproximadamente, lo que una le pidió que hiciera.
Lo que esa IA no hace, y no puede hacer, es entender la lógica de negocio profunda que se ha ido construyendo con mimo durante años dentro de una base de código. No sabe por qué se tomó una determinada decisión de diseño en 2019 que ahora parece extraña, pero que fue la decisión correcta por una razón muy específica en su momento. No entiende los contratos implícitos entre sistemas que nunca fueron documentados formalmente porque la persona que construyó ambos sistemas los tenía grabados en su cabeza.
Los desarrolladores senior que ahora están supervisando la producción de la IA, en lugar de construir cosas hermosas ellos mismos, están viendo esto en tiempo real. La IA genera un código plausible, pero que introduce problemas sumamente sutiles. Problemas silenciosos que no aparecerán hasta dentro de meses y que requerirán a alguien con un contexto humano y profundo para poder diagnosticarlos.
Y aquí viene la parte más cruel de la historia: las personas con ese contexto profundo son los desarrolladores senior que se están quemando la vida supervisando cargas de trabajo infinitas generadas por IA. Cuando se van —y se están yendo en masa—, todo ese contexto histórico y vital se va con ellos.
El éxodo silencioso de las personas que saben cosas.
Esta es la parte que me parece más inquietante y dolorosa de todo el panorama.
A los ingenieros senior no los están despidiendo. Las empresas los necesitan desesperadamente, al menos por ahora, para supervisar la producción de la IA y detectar las cosas que la máquina hace mal. Pero lo que está ocurriendo en la realidad es que el trabajo en el que eran genuinamente buenos y que tanto disfrutaban ha sido reemplazado por una rutina que se parece más a hacer de niñera del código que a crear software.
Una colega ingeniera me describió con mucha frustración cómo veía a los recién graduados luchar con el alma para conseguir su primer trabajo. No porque les faltan habilidades o talento, sino porque las empresas se preguntan por qué deberían pagar noventa mil dólares por un desarrollador junior cuando GitHub Copilot les cuesta diez dólares al mes. Así que los puestos junior desaparecen. El canal de formación se extingue.
Y los ingenieros senior que decidieron quedarse ahora están haciendo el equivalente a tres trabajos: su trabajo real, revisar la producción caótica de la IA y tratar de mantener unidas bases de código que, poco a poco, cada vez son menos comprendidas por cualquier ser humano.
Así que se están yendo. Voluntariamente. Sin esperar a que la situación los empuje al vacío.
Se están haciendo autónomos . Están creando pequeñas agencias o consultoras. Se están moviendo hacia campos relacionados. Están buscando cualquier alternativa que vuelva a sentirse como ingeniería real y creativa, en lugar de una tediosa supervisión de IA.
El asunto de entender
Esto es lo que creo que se está pasando por alto entre tantos gráficos de productividad y métricas frías de eficiencia.
Cuando un ser humano escribe código, incluso si es el código lento y titubeante de un desarrollador junior, está construyendo entendimiento dentro de su mente. Está interiorizando cómo funciona el sistema por dentro. Se está transformando en alguien que sabe cosas.
Cuando la IA escribe el código y un humano simplemente lo revisa por encima, ocurre algo completamente diferente. El humano ve el resultado final. Quizás detecte los errores más evidentes de un vistazo. Pero no pasó por el proceso vital de construir la solución desde cero. No se encontró con los callejones sin salida. No cometió los errores frustrantes que te enseñan, de verdad, por qué ciertos enfoques fracasan.
Revisar algo jamás será lo mismo que entender algo.
Un desarrollador que pasa tres años revisando el código generado por IA
no se ha convertido en un desarrollador senior. Se ha convertido en un revisor muy experimentado de código ajeno y automatizado. Y ese es un conjunto de habilidades completamente diferente.
Cuando la IA se equivoque de verdad de una forma totalmente nueva, ese revisor va a tener serias dificultades para reaccionar. Porque nunca construyó el modelo mental de cómo funcionan esos sistemas, algo que solo se obtiene cuando te sientas a construirlos de verdad con tus propias manos.
La cifra del 84%
La encuesta de Stack Overflow de 2025 encontró que el 84% de los desarrolladores ya usa herramientas de IA en su proceso diario de desarrollo. Eso representa un aumento del 14% desde que empezaron a medirlo hace apenas dos años.
Pero esa no es la cifra que da miedo. La cifra que realmente me hiela la sangre es que el 60% de los trabajadores despidió a nuevos empleados durante su primer año en 2024. Las ofertas de trabajo de nivel inicial cayeron de forma significativa. Las personas que necesitan aprender haciendo simplemente no pueden conseguir los espacios que les permitirían equivocarse y crecer.
Así que tienes al 84% de los desarrolladores actuales usando herramientas de IA. Genial, parece fantástico. Pero casi no tienes un canal de nuevos profesionales aprendiendo los fundamentos esenciales que los harían capaces de detectar los errores de la IA dentro de cinco años.
La generación actual de desarrolladores senior aprendió a programar cuando no había ataques fáciles. Entienden el porqué de las cosas. Pueden mirar la producción de la IA y saber con intuición precisa cuándo algo está sutilmente mal.
La generación que viene detrás está aprendiendo a supervisar software automatizado desde el primer día. Lo cual puede parecer que funciona bien, hasta que la IA hace algo que requiere una comprensión fundamental y humana para poder detectarlo. Y en ese momento, ya no estará bien en absoluto.
Lo que las empresas realmente necesitan ahora mismo
He estado pensando mucho en cómo sería la versión verdaderamente inteligente de todo esto. Porque somos honestos: usar IA para programar no está mal en absoluto. Las herramientas son realmente útiles, yo misma las uso en mi día a día. Nos ahorrarán un tiempo valioso.
El error no es usar la IA. El error de cálculo es pensar que la producción de la IA no necesita de una comprensión humana profunda y crítica para ser supervisada correctamente.
Los mejores ingenieros de software ahora mismo no son los que escriben líneas de código más rápido. Son las personas que tienen el criterio para saber cuándo desconfiar de la IA. Las que pueden mirar un bloque de código generado y decir: “esto parece correcto y estético, pero algo no me cuadra y sé exactamente dónde buscar el fallo”. Esa habilidad tan fina solo viene de años de escribir código manualmente, cometer errores y aprender las lecciones de primera mano.
Un ingeniero senior de una gran firma lo explicó con mucha claridad. Su rol pasó de escribir código puro a validar la producción de la IA, revisar los casos límite, encontrar riesgos ocultos de seguridad y vacíos lógicos que la IA jamás puede detectar. No está intentando programar más rápido que la máquina; se está haciendo indispensable guiándola con criterio y liderazgo.
Criterio. Eso es exactamente lo que no se obtiene pasando el dedo por encima de la producción de una IA. Solo se obtiene tras años de hacer realmente el trabajo duro.
La ironía que nadie está diciendo en voz alta.
Esto es lo que sigue dándome vueltas en la cabeza y molestándome de toda esta situación.
Las empresas que están reemplazando a los desarrolladores junior con IA dependen por completo de los desarrolladores senior para hacer que esa IA sea realmente útil y segura. Pero esos mismos desarrolladores senior aprendieron haciendo exactamente lo que antes hacían los desarrolladores junior. Las empresas están cortando, por pura miopía, el canal que produce a las personas que más necesitan para sobrevivir. Y esas personas, las que entienden los sistemas con suficiente profundidad como para supervisar correctamente a la máquina, se están marchando porque sus trabajos han dejado de sentirse como un trabajo real y desafiante.
Así que, al final del camino, las empresas terminarán con una IA que no pueden supervisar de manera correcta, mantenida por personas que aprendieron a trabajar con IA antes de aprender a entender los sistemas que se supone que la IA debe construir. Todo esto sobre bases de código que ya nadie entiende por completo porque todos los que las comprendían fueron despedidos o renunciaron por frustración.
Eso no se llama eficiencia. Eso es un desastre en cámara lenta adornada con números trimestrales muy atractivos para los inversionistas.
Dónde termina esto
Soy una estudiante de la vida y de los sistemas. No lo sé todo sobre cómo funcionan las corporaciones ni qué decisiones tienen un sentido financiero estricto a corto plazo.
Pero sé algo sobre cómo funcionan los sistemas vivos y organizacionales. Y un sistema que destruye sus propios insumos y su propia base para optimizar sus resultados inmediatos no es un sistema estable ni sostenible. Es un sistema que ahora mismo puede lucir muy saludable por fuera, pero que se verá muy diferente y deteriorado dentro de unos años.
Los desarrolladores senior que se están marchando voluntariamente son quienes mejor entienden este peligro. No le tienen miedo a la IA; le tienen miedo a aquello en lo que se está convirtiendo en nuestra industria. Un lugar donde la comprensión profunda y el conocimiento artesanal ya no se valoran porque una máquina puede producir resultados plausibles y rápidos sin ellos.
Un resultado plausible sin comprensión real está bien, hasta que deja de estarlo. El día que falle, fallará de la peor manera posible: en sistemas de producción en vivo, en infraestructura crítica, en lugares sensibles donde la frase “la IA generó algo que parecía correcto” no será una explicación aceptable para nadie.
Ese día se está acercando. La única pregunta que nos queda por hacernos es si todavía quedará alguien con el conocimiento profundo y la paciencia necesaria para poder arreglarlo.
Y lamentablemente, algunos de los mejores ya se fueron.
Gracias por leer Código en Casa.
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