¿Por qué fracasó la empresa que sustituyó a sus programadores por IA?

Según publicó XATAKA el 3 de enero de 2025, una empresa tomó la drástica decisión de despedir a todo su equipo de desarrollo para sustituirlo por IA. El resultado: ahora buscan desesperadamente programadores en LinkedIn. Enlace a la noticia

Sigue leyendo para saber lo qué falló y en que estado creo que está la tecnología. Te dejo aquí también un par de entradas previas que están relacionadas con la noticia.

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¿Qué es lo que falló?

En los negocios es crucial no dejarse llevar por el optimismo excesivo ni apostarlo todo a una sola tecnología. Como profesional con décadas de experiencia en el sector tecnológico, puedo afirmar que existe un error fundamental: pensar que los equipos de desarrollo "solo programan y toman café".

La realidad es que la programación representa apenas una fracción del trabajo total. La parte más valiosa consiste en la comunicación con los usuarios de negocio: identificar necesidades, traducir deseos en especificaciones técnicas y dar forma a aplicaciones que realmente resuelvan problemas.

Como decía Henry Ford: "Si le hubiera preguntado a la gente qué quería, me hubieran pedido caballos más rápidos". Esta frase ilustra perfectamente uno de nuestros mayores desafíos: los clientes no siempre tienen claro lo que necesitan. Nuestro valor añadido está en transformar conversaciones llenas de ambigüedades e imprecisiones en sistemas funcionales.

Además, está el soporte técnico. Si bien es posible desarrollar chatbots con IA generativa para asistencia técnica, primero hay que crear estas herramientas. ¿Y quién las desarrolla? Efectivamente, un equipo de programadores.

¿Está la IA generativa preparada para tomar las empresas?

Como experto en automatización, puedo afirmar que la tecnología actual puede liberar a las personas de tareas repetitivas, incluso más de las que imaginamos. Sin embargo, pretender reemplazar el 100% de las tareas humanas es, hoy por hoy, precipitado.

Para evaluar el potencial de la IA en las empresas, debemos analizar tres factores clave:

1. El impacto de la comprensión del lenguaje natural: la IA actual destaca por su capacidad de entender el lenguaje humano, incluso con errores. Los "Agentes de IA" por los que se apuesta en 2025 prometen combinar la conversación natural con la capacidad de realizar tareas concretas, como reservar vuelos o gestionar correos.
2. El factor económico: es fundamental comparar el coste de desarrollo y mantenimiento de sistemas de IA frente al coste del personal humano. Esta ecuación varía significativamente según el contexto.
3. La justificación de casos de uso: no todas las implementaciones de IA tienen sentido económico o práctico. Cada empresa debe evaluar cuidadosamente qué procesos son candidatos reales para la automatización.

¿Qué podemos hacer?

Lejos de ver la IA sólo como una amenaza, podemos aprovechar su potencial para mejorar significativamente la productividad de nuestros equipos de desarrollo. Veamos algunas propuestas concretas siempre partiendo del estado del arte actual de la IA :

Aprovechar los puntos fuertes de la tecnología

La IA generativa destaca en tareas como la generación de resúmenes, traducciones y análisis de textos. Como hemos visto en entradas anteriores del blog, estas capacidades pueden automatizar tareas que consumen tiempo valioso de nuestros equipos. Por ejemplo, la generación automática de informes técnicos o la traducción de documentación a múltiples idiomas son casos de uso donde la IA brilla especialmente.

Potenciar las capacidades de desarrollo

Uno de los cambios más significativos que trae la IA es la posibilidad de utilizarla como asistente de codificación. Esto abre un nuevo paradigma: ya no estamos limitados a programar en los lenguajes que domina nuestro equipo. Ahora podemos seleccionar primero la tecnología más adecuada para cada proyecto y apoyarnos en la IA para generar el código base, mientras los desarrolladores se centran en revisar, optimizar y garantizar la calidad del código generado.

Esta flexibilidad nos permite:

• Elegir la mejor tecnología para cada caso de uso
• Reducir la curva de aprendizaje en nuevos lenguajes
• Acelerar el desarrollo de prototipos
• Mantener el control de calidad en manos expertas

Revisión y documentación

Las herramientas de IA pueden:

• La IA también destaca en la revisión de código y la generación de documentación, dos tareas fundamentales pero que tradicionalmente han sido vistas como tediosas por muchos desarrolladores. 
• Identificar potenciales errores en el código.
• Sugerir optimizaciones, aunque en este punto, hoy por hoy, confío más en la capacidades de los desarrolladores senior. Veremos lo que pienso dentro de 1 año.
• Generar documentación técnica clara y completa.
• Mantener la documentación actualizada con cada cambio en el código.

Conclusión

En resumen, la clave está en integrar la IA como una herramienta más en nuestro arsenal de desarrollo, no como un reemplazo del equipo humano. Al combinar las capacidades de la IA con la experiencia y criterio de los desarrolladores, podemos crear un entorno de trabajo más eficiente y productivo, donde cada parte aporta sus fortalezas únicas.

Cada empresa deberá encontrar su propio camino en esta transformación tecnológica.