En el escenario actual, el desafío para las empresas está en preparar a sus profesionales para trabajar con las nuevas herramientas digitales, evaluar sus resultados y convertirlas en valor para el negocio.
Durante años fue fácil definir cómo era el desarrollo de software: implicaba escribir código, resolver errores, probar funcionalidades y mantener aplicaciones. Hoy estas tareas siguen siendo parte de esta actividad, pero están atravesadas por el uso de la inteligencia artificial (IA), que se hace cargo de varias de estas acciones. Entonces, ¿cuál es el nuevo rol de los desarrolladores?
En primer lugar, hay que aclarar que esta evolución no implica que el conocimiento técnico pierda relevancia, y menos que las personas sean prescindibles. Por el contrario, cambia la manera en que se aplica y aumenta la importancia de comprender los problemas, evaluar alternativas y verificar la calidad de las soluciones propuestas.
Así, mientras los desarrolladores deben aprender a convivir con su nueva compañera de trabajo, la IA, las empresas tienen una doble tarea: idear la estrategia adecuada para incorporar las nuevas herramientas tecnológicas y revisar qué nuevas competencias necesitan sus equipos y prepararlos para emplearlas.
Del código escrito a las soluciones supervisadas
En el desarrollo tradicional, buena parte del tiempo de los profesionales se destina a escribir código, buscar información técnica, identificar errores y resolver problemas de implementación. Con la asistencia de la IA, algunas de estas actividades pueden acelerarse o automatizarse parcialmente. Esto permite que los desarrolladores dediquen más atención al diseño de soluciones, la arquitectura, la experiencia de usuario y las necesidades del negocio.
Sin embargo, generar código no es lo mismo que construir software confiable. Una respuesta puede parecer correcta y contener errores, vulnerabilidades o supuestos que no se ajustan al contexto de la aplicación. Por eso, la capacidad de revisar, probar y validar los resultados se vuelve tan importante como la habilidad para producirlos.
En este escenario, el criterio profesional adquiere un papel central. Los equipos necesitan personas capaces de comprender el código que utilizan, detectar inconsistencias, evaluar riesgos de seguridad y garantizar que cada componente cumpla con los estándares técnicos de la organización.
También cobra relevancia la capacidad de formular buenas instrucciones, aportar contexto y descomponer problemas complejos en tareas que las herramientas puedan resolver. La IA puede colaborar con la ejecución, pero la definición del problema y la responsabilidad sobre la solución siguen requiriendo intervención humana.
Nuevas habilidades
El desarrollo asistido por IA también modifica las competencias que las empresas necesitan. A los conocimientos de programación se suman la alfabetización en IA, el pensamiento crítico, la comprensión de datos, la ciberseguridad y la capacidad de trabajar con herramientas que evolucionan continuamente.
La formación en estas tecnologías debe ir acompañada de fundamentos sólidos. Los equipos deben tener fortalezas en comprender estructuras de datos, algoritmos, arquitectura y principios de ingeniería de software para evaluar mejor las propuestas de la IA y reconocer cuándo una solución no es adecuada.
Para los líderes tecnológicos y los equipos de Recursos Humanos, el desafío está en acompañar esta transición con estrategias de reskilling y upskilling. Esto implica partir de un diagnóstico, primero hay que identificar las habilidades existentes, detectar brechas y ofrecer oportunidades de aprendizaje que combinen conocimientos técnicos, práctica con herramientas de IA y criterios de calidad.
Además, es necesario revisar cómo se mide el desempeño. Si una tarea puede completarse más rápido, la productividad no debería evaluarse únicamente por la cantidad de código producido. La calidad, la seguridad, la colaboración y el impacto de las soluciones en el negocio también forman parte del resultado.
Las empresas que logren integrar estas herramientas con profesionales preparados, procesos claros y una cultura de aprendizaje continuo estarán mejor posicionadas para aprovechar las nuevas oportunidades que ofrece la tecnología.
