Casi todo lo que se escribe sobre el futuro de la IA viene de analistas y directivos. Esto viene del otro lado del teclado. Soy desarrollador y he puesto en producción código real con estas herramientas en cada etapa de los últimos cuatro años: desde los primeros y torpes modelos GPT, pasando por el momento del “vibe coding”, hasta las herramientas agénticas que uso hoy, como Claude Code y Fable. Lo que más recuerdo es una sola línea que no dejaba de moverse: la frontera entre lo que hacía yo y lo que hacía la máquina, subiendo un peldaño cada vez hasta arrebatarme tareas que daba por seguras como mías. Esto es cómo se sintió desde dentro, y por qué creo que encontrar mi lugar mientras esa línea se mueve es ahora el verdadero trabajo.
Nota: esto es una opinión personal basada en mi propia experiencia como desarrollador, no un pronóstico ni asesoramiento de inversión.
Acto I: los años del autocompletado (de GPT-3 a GPT-4)
La primera vez que usé GPT-3 para código, fue como un truco de magia que se deshacía si lo mirabas de cerca. Producía una función plausible y, a veces, hasta acertaba. Pero alucinaba APIs que no existían, olvidaba el contexto de dos mensajes atrás e inventaba con toda seriedad métodos de librerías que no existían. Era un número de fiesta con destellos de genialidad.
El flujo de trabajo, si se le puede llamar así, era una ruleta de copiar y pegar. Preguntabas a ChatGPT en una ventana, pegabas la respuesta en tu editor, la veías romperse y volvías a pegar el error. GPT-4 lo mejoró drásticamente —el código acertaba más a menudo, el razonamiento era más ajustado— pero la forma fundamental era la misma: la IA era un becario muy listo sentado en otra habitación, que solo podía hablar, nunca tocar. Aconsejaba; yo hacía todo el trabajo real de conectarlo a una base de código de verdad.
Mirando atrás, la verdadera lección de esa era fue psicológica. Enseñó a una generación de desarrolladores a confiar un poco en una IA y a verificarlo todo, porque el coste de una alucinación segura de sí misma era mío.
Acto II: el vibe coding (Codex y la era dentro del editor)
El cambio que importó no fue un modelo más listo. Fue meter la IA dentro del editor. Cuando las herramientas de autocompletado basadas en Codex empezaron a escribir bloques enteros en línea —en contexto, donde yo estaba trabajando de verdad—, la fricción de la ruleta de copiar y pegar desapareció. De repente, la IA podía tocar el código.
Fue entonces cuando “vibe coding” entró en el vocabulario: describir lo que quieres en lenguaje llano y dejar que el modelo lo produzca, dejándote llevar por el “vibe” en lugar de teclear cada carácter. Para scripts pequeños y código repetitivo, fue genuinamente liberador. Podía montar el esqueleto de una idea en minutos que antes llevaba una tarde entera.
Pero el vibe coding también reveló la trampa que aún define todo este campo. Cuando dejas de leer cada línea, dejas de entender cada línea. El código que no escribiste es código que no puedes depurar del todo. La productividad era real, pero también lo era un nuevo tipo de deuda técnica: software que funciona hasta que deja de hacerlo, construido por alguien —algo— a quien no puedes interrogar. Los desarrolladores que prosperaron aprendieron una disciplina: usa el vibe para la velocidad, pero nunca publiques lo que no has entendido.
Acto III: la línea que no dejaba de moverse (Claude Code, Fable y hoy)
Lo que más me impresiona, mirando atrás, es cómo la frontera de lo que hacía yo mismo se movía en silencio, una y otra vez —un paso cada vez, tan gradualmente que rara vez notaba el momento en que la cruzaba.
Primero, la IA solo escribía el código, y yo hacía todo lo demás. Luego, en algún momento, empezó a compilarlo por mí. Después empezó a ejecutarlo ella misma. Durante mucho tiempo, una cosa siguió siendo firmemente mía: la verificación y las pruebas. La máquina podía producir y ejecutar, pero yo era quien confirmaba que de verdad funcionaba, quien escribía y corría las pruebas, quien decidía que era seguro. Se sentía como una frontera estable: la parte humana.
Y entonces también se movió. Con herramientas agénticas como Claude Code, impulsadas por un modelo como Fable, la vi hacer justo lo que yo suponía que era mío para conservar: verifica, prueba y ahora hasta despliega. Le pasaba una tarea y la llevaba hasta el final —escribir, compilar, ejecutar, probar, publicar—, los pasos que yo guardaba como los irreductiblemente humanos.
Cada vez, había supuesto que la línea se detendría aquí. Cada vez, seguía subiendo.
Lo que de verdad creo sobre el futuro
Entonces, ¿dónde queda un desarrollador? Al ver a la máquina apoderarse de cada peldaño que creía mío —compilar, ejecutar, probar, desplegar—, sería fácil concluir que no queda nada. Pero no es a lo que he llegado a creer.
Creo que hay, de forma constante, algo que merece que un humano intervenga. No siempre es lo mismo: al principio era escribir el código, luego probarlo, después verificar que era seguro publicarlo. La tarea concreta cambia sin cesar. Lo que no cambia es que algún juicio, alguna decisión, algún punto en el que una persona necesita mirar y decir “sí, esto, no aquello”, reaparece un nivel más arriba. La línea se mueve, pero nunca desaparece del todo.
Y este es el pensamiento al que sigo volviendo: encontrar ese trabajo —averiguar, en este preciso momento de la tecnología, dónde pertenece todavía de verdad un humano— quizá sea en sí mismo el trabajo ahora. No aferrarse a las viejas tareas que la máquina ya ha absorbido, sino localizar continuamente el nuevo lugar donde mi juicio aún importa. Ser desarrollador en esta era es, cada vez más, ser alguien que sigue redescubriendo su propio papel a medida que el suelo se mueve. Esa búsqueda no es una distracción del trabajo. En la era de la IA, creo que esa búsqueda es el trabajo.
En resumen
El arco de GPT-3 a Fable suele contarse como la historia de modelos que se vuelven más listos. Vivirlo desde dentro se sintió como otra cosa: ver moverse una línea —la frontera entre lo que hace la máquina y lo que hago yo—, subiendo sin pausa, de escribir a compilar, a ejecutar, a probar, a desplegar. Cada vez que pensé que se detendría, no lo hizo. Pero he dejado de lamentar cada peldaño que se lleva, porque un nuevo lugar para el juicio humano sigue abriéndose un paso más arriba. La tarea del desarrollador de la era de la IA quizá ya no sea ninguna cosa concreta de esa escalera. Quizá sea el acto continuo de encontrar dónde, ahora mismo, se sigue necesitando a una persona —y ser lo bastante honesto para seguir buscando a medida que la respuesta cambia.
Preguntas frecuentes
¿Va la IA a reemplazar a los desarrolladores? En mi experiencia, sigue apoderándose de tareas concretas una a una: escribir, compilar, ejecutar, probar y ahora incluso desplegar. Pero cada vez se abre un nuevo lugar para el juicio humano un nivel más arriba. No creo que el desarrollador desaparezca; creo que el trabajo se convierte en encontrar continuamente dónde se necesita todavía de verdad a una persona a medida que esa línea se mueve.
¿Qué es el “vibe coding”? Describir lo que quieres en lenguaje natural y dejar que una IA genere el código, en lugar de escribir cada línea tú mismo. Es rápido y liberador para el trabajo simple, pero arriesgado cuando dejas de entender el código que publicas.
¿En qué se diferencia la IA agéntica (como Claude Code) de ChatGPT? Las herramientas tipo ChatGPT generan texto que copias a otro sitio. Las herramientas agénticas actúan: ejecutan comandos, editan archivos por todo un proyecto, corren pruebas y arreglan errores en bucle. El cambio es de aconsejar a hacer.