Cada pocos meses aparece un titular que anuncia el fin de la programación: "la IA escribirá todo el código", "en dos años ya no harán falta desarrolladores". Mientras tanto, yo uso la IA a diario, en proyectos para clientes y en esta misma web, y mi conclusión es otra: la IA es una herramienta de trabajo, no alguien que hace el trabajo por nosotros.
No es una postura nueva. El compilador automatizó el ensamblador, el IDE automatizó recordar las APIs, Stack Overflow automatizó la búsqueda de soluciones comunes. Cada vez el oficio cambió, pero no desapareció: subió de nivel, hacia los problemas que esas herramientas no resuelven.
Lo que hace realmente bien
Usada para las tareas adecuadas, la IA ahorra horas. En mi trabajo diario la uso sobre todo para:
- Código repetitivo: DTOs, validaciones, esqueletos de componentes y de tests.
- Entender código legacy: "explícame qué hace esta función de 200 líneas" es un excelente punto de partida.
- Primeros borradores: una consulta, una regex, un script de migración para revisar.
- Conversiones: de JSON a interfaz TypeScript, de CSS a SCSS, de callbacks a async/await.
- Una primera revisión: errores evidentes, nombres poco claros, casos límite olvidados.
Un ejemplo concreto: generar los DTOs con validaciones para un formulario de quince campos me llevaba unos veinte minutos de trabajo mecánico. Con IA bastan dos minutos, más cinco para releerlo. Es el tipo de ganancia que debe dar una herramienta: menos tiempo en lo repetitivo, más tiempo en el razonamiento.
Dónde se detiene
El límite no es la calidad del código, que a menudo es buena. El límite es todo lo que rodea al código:
- El contexto: no sabe por qué el cliente quiere esa funcionalidad, ni qué restricciones no están escritas en ninguna parte.
- Las decisiones: entre dos soluciones correctas, elegir la adecuada para ese equipo y ese presupuesto.
- La verificación: el código generado siempre parece correcto, incluso cuando no lo es.
- La responsabilidad: cuando algo se rompe en producción, responde una persona, no un modelo.
Un ejemplo que me pasó de verdad. Para mostrar la fecha de un pedido, el asistente propuso esto:
// Suggested code to show an order date
const date = new Date('2026-10-02');
label.textContent = date.getDate() + '/' + (date.getMonth() + 1);
// Rome: "2/10" — New York: "1/10"El código compila, los tests locales pasan y en Italia funciona. Pero una cadena con formato AAAA-MM-DD se interpreta como medianoche UTC, así que para un usuario en Estados Unidos el pedido aparece con el día anterior. La IA no se "equivocó" en sentido estricto: no sabía que la web tiene usuarios en varias zonas horarias. Darse cuenta de eso es nuestro trabajo.
Una jornada de trabajo real: quién hace qué
Si miro un día típico, el reparto de tareas está bastante claro:
| Actividad | Quién la hace |
|---|---|
| Entender lo que el cliente quiere de verdad | Yo |
| Elegir arquitectura y compromisos | Yo, con la IA como interlocutora |
| Escribir esqueletos de componentes, DTOs y tests | La IA, y yo reviso |
| Analizar un error extraño en los logs | Juntos |
| Despliegue en producción y responsabilidad | Yo |
"Herramienta" no significa "inofensiva"
Decir que la IA es una herramienta no significa que no cambie nada. Cambia mucho: quien solo hacía trabajo repetitivo está más expuesto, y los juniors corren el riesgo de saltarse la fase en la que se aprenden las bases, porque el código que funciona llega sin esfuerzo.
Al mismo tiempo, algunas competencias valen más que antes:
- Leer y evaluar código, no solo escribirlo.
- Conocer el dominio: facturación, sanidad, logística, sea cual sea el sector del cliente.
- Comunicar: convertir una petición vaga en requisitos precisos.
- Verificar: tests, monitorización, revisión crítica.
Cómo usarla como herramienta: cinco reglas
- No aceptes código que no sepas explicar. Si no sabes decir por qué funciona, tampoco sabrás cuándo dejará de funcionar.
- Da contexto. Versión del framework, convenciones del proyecto, restricciones reales: la calidad de la respuesta depende de ello.
- Verifica con tests, sobre todo los casos límite: valores vacíos,
null, zonas horarias, errores de red. - No pegues datos sensibles: claves, contraseñas, datos personales de clientes.
- Mide la ganancia. Si corregir la respuesta cuesta más que escribir el código desde cero, escríbelo tú.
En resumen
Yo veo la IA como una herramienta: la más potente que hemos tenido en mucho tiempo, pero una herramienta al fin y al cabo. Automatiza lo repetitivo y acelera los primeros borradores; no conoce el contexto, no toma decisiones y no asume responsabilidades. Se dice a menudo que la IA no sustituirá a los desarrolladores, pero que los desarrolladores que la usan bien sustituirán a los que la ignoran: creo que es cierto, siempre que añadamos que "usarla bien" significa seguir siendo quienes entienden, eligen y verifican. También hablo de ello desde el punto de vista de las entrevistas en este artículo sobre las preguntas de entrevista en la era de la IA.