AngelList cofundador Naval: La productividad de la IA está siendo demasiado idealizada, los ingenieros de software nunca desaparecerán

Autor: Naval Ravikant

Traducido por: Felix, PANews

En el contexto actual de iteraciones frenéticas de grandes modelos de IA, los mercados globales están llenos de una profunda sensación de pesimismo y ansiedad. Por un lado, el CEO de OpenAI, Sam Altman, predice que “la IA tomará el 95% de los trabajos de los programadores”; por otro, el CEO de Anthropic predice que “la IA en 6-12 meses asumirá completamente los puestos de ingenieros de software”. La afirmación de que “la profesión de programador ha muerto” parece haberse convertido en un consenso global, enfrentándose a la crisis de supervivencia más severa desde el nacimiento de Internet.

Pero este miedo a la desaparición de los puestos de trabajo surge de una mala interpretación de la lógica subyacente de la tecnología. Naval Ravikant, cofundador de AngelList y inversor temprano en Uber y Twitter, opina que la reciente exageración sobre la mejora de la productividad gracias a la IA puede estar sobrevalorada. Por más que la IA evolucione, siempre cometerá errores, y los ingenieros de software siguen siendo una profesión indispensable.

Independientemente del campo en el que te encuentres, incluso en los nichos más pequeños, si te especializas y perfeccionas tus habilidades para convertirte en un experto, no tendrás que preocuparte por ser reemplazado por la IA.

A continuación, las últimas ideas de Naval Ravikant.

“¿Significa esto que la ingeniería de software tradicional ha desaparecido? Por supuesto que no. Los ingenieros de software — incluso aquellos que no se dedican a optimizar o entrenar modelos de IA — siguen siendo uno de los grupos más valorados a nivel mundial. Claro, los ingenieros que entrenan y ajustan modelos son aún más valorados, porque construyen las herramientas que usan los ingenieros de software.

Pero los ingenieros de software todavía tienen dos grandes ventajas. Primero, piensan en código, por lo que comprenden realmente cómo funcionan las bases. Y toda abstracción tiene sus fallos. Cuando una computadora escribe programas por ti (como con Claude Code u otros similares), siempre cometerá errores.

Generará bugs, tendrá arquitecturas imperfectas, en definitiva, nunca será completamente correcta. Pero quienes entienden la lógica subyacente pueden corregir esas fallas a tiempo.

Por eso, si quieres construir una aplicación con una arquitectura sólida, si quieres tener la capacidad de definir una buena estructura, si deseas que tu programa funcione con alto rendimiento, alcance su máximo potencial y detecte bugs tempranamente, aún necesitas una base en ingeniería de software.

Los ingenieros tradicionales pueden aprovechar mejor estas herramientas de IA. Además, todavía hay muchos problemas en la ingeniería de software que las IA no pueden resolver. La forma más sencilla de entenderlo es que estos problemas están fuera del rango de distribución de datos de las IA.

Por ejemplo, si necesitas ordenar binariamente o invertir una lista enlazada, la IA ya ha visto innumerables casos y es muy buena en ello. Pero cuando te alejas de su campo familiar, como escribir código de alto rendimiento, trabajar en arquitecturas completamente nuevas o crear cosas innovadoras y resolver problemas inéditos, todavía necesitas programar manualmente.

Esta situación persistirá hasta que haya suficientes casos para entrenar nuevos modelos o hasta que estos modelos puedan razonar en niveles de abstracción más altos y resolver problemas de forma autónoma.

Recuerda: el mercado no necesita lo mediocre. Siempre que exista una aplicación mejor en un nicho, nadie querrá las aplicaciones mediocres. Las mejores aplicaciones casi siempre dominarán el 100% del mercado. Puede que una pequeña parte del mercado vaya a la segunda opción, solo porque en alguna función específica sea mejor o más barata, pero en general, la gente solo quiere lo mejor. La mala noticia es que competir por el segundo o tercer lugar es inútil — como en la famosa frase de Alec Baldwin en la película Glengarry Glen Ross: “El primero recibe un Cadillac, el segundo un juego de cuchillos para bistec, y el tercero se va a casa.”

En un mercado donde el ganador se lleva todo, esto es una verdad absoluta. La mala noticia es que, si quieres ganar, debes ser el mejor en algún campo.

Pero los campos en los que puedes ser el mejor son infinitos. Siempre puedes encontrar un nicho que se adapte a ti y convertirte en un referente en él. Esto me recuerda un tuit que compartí antes: “Esfuérzate por ser la mejor persona en tu campo. Redefine continuamente lo que haces hasta que tus sueños se hagan realidad.”

Creo que, en la era de la IA, esta regla sigue siendo válida.

Lectura adicional: Un memorando de 2028: si la IA gana, ¿qué perderemos?