El 'vibe coding' hará que cada vez escribamos menos código. Así que los ingenieros de software tendrán una tarea titánica
Con la irrupción de herramientas de codificación basadas en inteligencia artificial, como Cursor, GitHub Copilot o Amazon CodeWhisperer, el desarrollo de software está empezando a internarse en un profundo proceso de transformación en el que, lejos de desaparecer, el rol del ingeniero de software viene a redefinirse: ya no se trata solo de escribir código, sino —y cada vez más— de revisarlo. En palabras de Gergely Orosz, ingeniero y voz influyente en el sector tecnológico, "El rol más importante de un ingeniero de software en la era de las herramientas de codificación con IA es convertirse en un gran revisor de código". Hace poco, el cofundador de Instagram, Mike Krieger, fue aún más contundente cuando afirmó que, de aquí a tres años, los ingenieros de software ya no van a escribir ningún código: sólo revisarán el código creado por IA. De 'escritor' a 'editor': una nueva era profesional Ahora que los modelos de IA generan código a un ritmo cada vez mayor, y con una complejidad igualmente creciente, el verdadero valor profesional reside ahora en la capacidad de detectar errores, prever problemas futuros y aplicar un juicio experto sobre lo que la máquina propone. Pascal Biese (desarrollador y fundador de 'LLM Watch') lo resume así: "cuando el código puede producirse a velocidad de rayo, la prevención y el juicio intuitivo se vuelven especialmente importantes". En Genbeta La programación de software cambia para siempre con el 'vibe coding'. ¿Lenguajes a saber? Español. ¿Y el trabajo pesado? Para la IA Este cambio trae consigo una paradoja: la escritura de código se ha simplificado gracias a la IA, pero la revisión y validación del mismo se ha vuelto más exigente. Ahora se hace necesario distinguir entre una solución superficialmente correcta y un diseño robusto y mantenible a largo plazo, lo cual requiere experiencia, buenas prácticas y pensamiento crítico. La entrevistas técnicas también van a cambiar El impacto de esta evolución se extiende al proceso de contratación en empresas tecnológicas. Tradicionalmente, los ingenieros eran evaluados por su habilidad para resolver algoritmos o desarrollar soluciones en tiempo real. Sin embargo, Orosz argumenta que ahora se necesita un cambio de enfoque: evaluar hasta qué punto un candidato es capaz de revisar código generado por IA. Algunas compañías ya están implementando nuevos formatos de entrevista. Uno de ellos consiste en presentar código erróneo (generado por una IA) y pedir al candidato que lo revise y explique sus fallos. Esto ha provocado un resurgimiento de entrevistas presenciales —que garantizan la ausencia de asistencia automática— como una forma de identificar a profesionales capaces de producir código de calidad por sí mismos. Como dice Orosz, "si puedes escribir buen código, puedes detectar mal código". Aunque él mismo advierte de que este enfoque "es mucho más trabajoso, y ofrece indicios menos obvios", en comparación con simplemente pedir al candidato que escriba código él mismo sin ayuda de IA. Menos manos, más criterio Uno de los efectos más discutidos del auge de las herramientas de IA es que, si bien la calidad del desarrollo debe mantenerse o incluso aumentar, la cantidad de desarrolladores necesarios podría reducirse. Biese advierte que "ya no necesitaremos tanta gente como antes" para crear software, lo que se traducirá en una competencia aún más feroz por los puestos más técnicos. Este nuevo panorama profesional exige no solo conocimientos técnicos, sino también juicio, experiencia y pensamiento sistémico. Biese señala que estos atributos "generalmente provienen de la experiencia y de prácticas de ingeniería sólidas". Aunque admite que es posible que la IA también pueda internalizar estos principios en el futuro, considera que, por ahora, el factor humano sigue siendo indispensable. En Genbeta Programar con IA no es coser y cantar: este ingeniero obtenía muy malos resultados hasta que hizo estos cambios En resumen: el rol del ingeniero de software no desaparece, sino que muta. La habilidad de escribir código de forma impecable se convierte en una ventaja competitiva en un entorno donde las máquinas pueden escribir por ti. En palabras simples: quien se limite a saber cómo pedirle algo a una IA, sin saber evaluar sus respuestas (como parecen sostener algunos defensores del 'vibe coding'), corre el riesgo de ser reemplazado por quien sí pueda hacerlo. Si tú me revisas, yo te reviso, humano Por otra parte, centrarse únicamente en su faceta de generadora de código es menospreciar el verdadero potencial de lo que la IA puede aportar al ciclo completo de desarrollo de software: según el último informe Technology Radar de Thoughtworks (PDF), la IA generativa también está demostrando ser valiosa en tareas más complejas como la comprensión de código heredado, que suelen ser difíciles de navegar
Con la irrupción de herramientas de codificación basadas en inteligencia artificial, como Cursor, GitHub Copilot o Amazon CodeWhisperer, el desarrollo de software está empezando a internarse en un profundo proceso de transformación en el que, lejos de desaparecer, el rol del ingeniero de software viene a redefinirse: ya no se trata solo de escribir código, sino —y cada vez más— de revisarlo.
En palabras de Gergely Orosz, ingeniero y voz influyente en el sector tecnológico,
"El rol más importante de un ingeniero de software en la era de las herramientas de codificación con IA es convertirse en un gran revisor de código".
Hace poco, el cofundador de Instagram, Mike Krieger, fue aún más contundente cuando afirmó que, de aquí a tres años, los ingenieros de software ya no van a escribir ningún código: sólo revisarán el código creado por IA.
De 'escritor' a 'editor': una nueva era profesional
Ahora que los modelos de IA generan código a un ritmo cada vez mayor, y con una complejidad igualmente creciente, el verdadero valor profesional reside ahora en la capacidad de detectar errores, prever problemas futuros y aplicar un juicio experto sobre lo que la máquina propone. Pascal Biese (desarrollador y fundador de 'LLM Watch') lo resume así:
"cuando el código puede producirse a velocidad de rayo, la prevención y el juicio intuitivo se vuelven especialmente importantes".
Este cambio trae consigo una paradoja: la escritura de código se ha simplificado gracias a la IA, pero la revisión y validación del mismo se ha vuelto más exigente. Ahora se hace necesario distinguir entre una solución superficialmente correcta y un diseño robusto y mantenible a largo plazo, lo cual requiere experiencia, buenas prácticas y pensamiento crítico.
La entrevistas técnicas también van a cambiar
El impacto de esta evolución se extiende al proceso de contratación en empresas tecnológicas. Tradicionalmente, los ingenieros eran evaluados por su habilidad para resolver algoritmos o desarrollar soluciones en tiempo real. Sin embargo, Orosz argumenta que ahora se necesita un cambio de enfoque: evaluar hasta qué punto un candidato es capaz de revisar código generado por IA.
Algunas compañías ya están implementando nuevos formatos de entrevista. Uno de ellos consiste en presentar código erróneo (generado por una IA) y pedir al candidato que lo revise y explique sus fallos. Esto ha provocado un resurgimiento de entrevistas presenciales —que garantizan la ausencia de asistencia automática— como una forma de identificar a profesionales capaces de producir código de calidad por sí mismos.
Como dice Orosz, "si puedes escribir buen código, puedes detectar mal código". Aunque él mismo advierte de que este enfoque "es mucho más trabajoso, y ofrece indicios menos obvios", en comparación con simplemente pedir al candidato que escriba código él mismo sin ayuda de IA.
Menos manos, más criterio
Uno de los efectos más discutidos del auge de las herramientas de IA es que, si bien la calidad del desarrollo debe mantenerse o incluso aumentar, la cantidad de desarrolladores necesarios podría reducirse. Biese advierte que "ya no necesitaremos tanta gente como antes" para crear software, lo que se traducirá en una competencia aún más feroz por los puestos más técnicos.
Este nuevo panorama profesional exige no solo conocimientos técnicos, sino también juicio, experiencia y pensamiento sistémico. Biese señala que estos atributos "generalmente provienen de la experiencia y de prácticas de ingeniería sólidas". Aunque admite que es posible que la IA también pueda internalizar estos principios en el futuro, considera que, por ahora, el factor humano sigue siendo indispensable.
En resumen: el rol del ingeniero de software no desaparece, sino que muta. La habilidad de escribir código de forma impecable se convierte en una ventaja competitiva en un entorno donde las máquinas pueden escribir por ti. En palabras simples: quien se limite a saber cómo pedirle algo a una IA, sin saber evaluar sus respuestas (como parecen sostener algunos defensores del 'vibe coding'), corre el riesgo de ser reemplazado por quien sí pueda hacerlo.
Si tú me revisas, yo te reviso, humano
Por otra parte, centrarse únicamente en su faceta de generadora de código es menospreciar el verdadero potencial de lo que la IA puede aportar al ciclo completo de desarrollo de software: según el último informe Technology Radar de Thoughtworks (PDF), la IA generativa también está demostrando ser valiosa en tareas más complejas como la comprensión de código heredado, que suelen ser difíciles de navegar y documentar.
En este contexto, herramientas como Cody de Sourcegraph y Unblocked han despertado un creciente interés. Este último, por ejemplo, actúa como un asistente impulsado por IA que se integra con repositorios, documentación y sistemas de gestión para responder preguntas técnicas y operativas de manera contextualizada, lo cual resulta especialmente útil al trabajar con sistemas heredados.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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El 'vibe coding' hará que cada vez escribamos menos código. Así que los ingenieros de software tendrán una tarea titánica
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Genbeta
por
Marcos Merino
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