La Inteligencia Artificial Generativa ya reemplaza a los programadores junior. Así lo advierten empresarios tech, docentes universitarios y hasta el propio chat GPT, que indicó que los “roles juniors podrían volverse escasos o marginales entre 2027 y 2030 si no se toman medidas”.
La IA generativa (IAG) es una inteligencia artificial con capacidad de crear contenidos originales como texto, imágenes, video, audio o código de software como respuesta a una instrucción o solicitud del usuario. Su base está construida sobre sofisticados algoritmos que simulan (o tratan) procesos de aprendizaje y toma de decisiones del cerebro humano. En realidad, se trata de modelos que identifican y codifican patrones en gran cantidad de información que la usa para comprender las peticiones y preguntas de los usuarios y responder con nuevos contenidos. Si bien ofrece enormes beneficios en términos de productividad para personas y organizaciones, al mismo tiempo ya está teniendo un alto impacto en la pérdida de fuentes de trabajo en la industria del software y su desarrollo en los campos de su aplicación.
Un estudio global y conjunto de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) y el Instituto Nacional de Investigación de Polonia (NASK) concluyó que uno de cada cuatro empleos en el mundo está expuesto a la inteligencia artificial.
Los principales hallazgos del informe indican que el 25% del empleo mundial se encuentra en ocupaciones atravesadas por la IAG, con porcentajes mayores (34%) en países de altos ingresos. Y explicita que las crecientes capacidades de esta tecnología aumentan la exposición de ciertos trabajos cognitivos altamente digitalizados en sectores como medios de comunicación, software y finanzas. El reporte deja en claro que “las políticas que guíen las transiciones digitales serán un factor determinante para saber hasta qué punto los trabajadores podrán permanecer en ocupaciones que se están transformando debido a la IAG, y cómo esa transformación afectará a la calidad del empleo”.
El estudio subraya que es más probable que la IA generativa transforme los trabajos en lugar de eliminarlos e insta a los gobiernos, a los sectores empresarios y los trabajadores a participar en el diseño de estrategias proactivas e inclusivas que mejoren la productividad, la calidad y preservación del empleo. “Es fácil perderse en el bombo mediático sobre la IAG. Lo que necesitamos es claridad y contexto”, explicó Janine Berg, economista de la OIT.
“La automatización completa del empleo, sin embargo, sigue siendo limitada, ya que muchas tareas, aunque pueden realizarse con mayor eficiencia, requieren intervención humana, aunque cada vez en menor proporción”, reseña el informe de la OIT. Todos los reportes prevén el desplazamiento de funciones en trabajos donde la mano de obra puede ser suplantada por la IAG. Lo que no explican ni resuelven, es quién supervisará, dentro de 5 o 10 años, las tareas ejecutadas con IAG.
En Argentina, la situación no es diferente. En el artículo “Impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el empleo asalariado formal del sector privado”, de Juan Pablo Chiesa -publicado en marzo de este año por el Sistema Argentino de Información Jurídica del Ministerio de Justicia de la Nación- el autor determinó que en trabajos “altamente calificados, desarrolladores de software, diseñadores gráficos y expertos en marketing digital pueden ver cambios en la naturaleza de su trabajo, donde la IA generativa puede automatizar tareas rutinarias…”.
La pregunta es ¿quién ocupará los puestos senior en las empresas cuando -por temas naturalmente biológicos- los actuales profesionales seniors ya no trabajen y haya una severa escasez de profesionales aptos para reemplazarlos ante la drástica disminución de los desarrolladores juniors?
Se hace camino al andar
Según el Centro Interamericano para el Desarrollo del Conocimiento en la Formación Profesional (CINTERFOR), “lo que sí sabemos es que donde la automatización está ocurriendo, esta desplaza a trabajadores que despliegan sus actividades. Los casos de Alemania y Estados Unidos dejan ver mayores inequidades y perdidas en la calidad del empleo. Tal vez el punto a resaltar más importante de este fenómeno tenga que ver con el incremento en la desigualdad y el riesgo de desempleo”.
Y agregó que “desde la perspectiva de la formación profesional, el mandato es claro: formar a todas las nuevas generaciones en habilidades para moverse en un mercado de trabajo cambiante; donde los movimientos dentro del propio sector ya pueden ser de por sí muy desafiantes, pero donde la probabilidad de tener que moverse de un sector a otro es cada vez mayor”. Una vez más, nadie explica cómo ni con qué recursos humanos se cubrirán los futuros agujeros de conocimiento en algunas tareas específicas.
¿Quién desempeñará el rol de senior dentro de 5 o 10 años si hoy tienden a desaparecer los roles juniors y no habrá personal capacitado para supervisar y controlar la tarea realizada por la IAG?, preguntó Y ahora qué? a tres profesionales del ámbito tech.
Para el ingeniero en electrónica y docente de la Universidad Nacional de Lomas de Zamora (UNLZ) Ezequiel Blanca, “hay muchos interrogantes de lo que va a pasar con la IAG, no sólo en el ámbito de la programación. Sin embargo, yo soy optimista porque todos los cambios tecnológicos generan un cimbronazo al comienzo y después las cosas se acomodan”.
Para Jorge Grabina, también ingeniero electrónico y socio fundador de CYT Comunicaciones – empresa dedicada al desarrollo de proyectos de telefonía integrados a sistemas de gestión y diseño de software y gestión de contactos-, “hoy, eso es una incertidumbre porque no llegamos a un nivel de avance tecnológico por el que podamos decir que la inteligencia artificial generativa sea casi perfecta. Cada tanto se equivoca y el programador tiene que hacer correcciones, pero tal vez dentro de unos años no se necesite tanto conocimiento”.
El ingeniero en Informática Germán Parisi, docente en la UTN regional Córdoba y titular de la empresa de software para ciberseguridad Pabex, desde la capital mediterránea coincide en que, “los juniors están siendo desplazados, las empresas no los están contratando y cada vez los van a contratar menos”. Sobre el diagnóstico de la futura falta de seniors, aseguró que “será un problema grave del que las empresas tienen que tomar conciencia y contratar juniors sin esperar que inmediatamente sean productivos porque tendremos un problema a futuro”.
–Los organismos internacionales y las empresas hablan del reemplazo de funciones y el desplazamiento a otros trabajos, pero ¿quién supervisará esas tareas en 5 o 10 años si están desapareciendo las funciones de los juniors? ¿La IAG generativa será capaz de auto supervisar su tarea?
–Blanca: Falta para eso. Hay que darle más tiempo para que madure más la tecnología. De todos modos, en la facultad ya pega fuerte, ya lo veo como docente, por ejemplo, en las materias técnicas de Ingeniería Mecatrónica (N. de la R.: un mix entre Ingeniería Mecánica, Electrónica y Programación que desarrolla robótica).
–¿Por qué?
–Blanca: El problema que se está dando en diferentes ámbitos estudiantiles es que los pibes se copian con sistemas de IA. El chat GPT es el más popular, pero hay muchas herramientas que son muy buenas programando, pero no son perfectas. Ya no se puede pedir trabajos prácticos para que los alumnos hagan en sus casas porque lo hacen con IA, no lo hacen ellos, que es parte del proceso de aprendizaje. El profesional que hoy está por graduarse, y aprendió a programar antes de noviembre de 2022 -cuando se produjo la explosión del chat GPT- sabe hacerlo y tiene adquiridos los conocimientos básicos. Pero el que empezó a aprender a programar después de esa fecha, está practicando muchísimo menos que antes, y ahí es donde veo una gran diferencia en la capacitación. Hoy, en tres o cuatro meses se pueden hacer proyectos mucho más avanzados con la IAG que antes llevaban muchísimo tiempo y hoy se resuelven rápidamente.
–¿Qué ocurrirá de acá 5 o 6 años cuando las empresas tengan programadores que no tuvieron práctica suficiente durante el proceso de aprendizaje?
–Grabina: La ingeniería o la licenciatura en sistemas vuelve a tener un sentido diferente porque también ocurrió que muchos licenciados o ingenieros en sistemas se dedicaban a programar y, en realidad, tienen una formación más sistémica y otra visión que, con determinadas condiciones de borde, obtiene determinados resultados. Por ahí la IAG lo va a hacer muy rápido, pero cómo se interrelacionan las diferentes partes para lograr un funcionamiento fluido y virtuoso, le va a costar más reemplazarlo y vuelven a tomar sentido carreras que antes estaban muy absorbidas por la programación.
–Blanca: Sigo siendo optimista y pienso en otras evoluciones tecnológicas a lo largo de la historia. Es muy probable que, dentro de cinco o diez años, sean tan buenos los motores de inteligencia artificial que tal vez no sea necesario que se sepa mucho de programación, que el programador senior se tenga que concentrar -por ejemplo- en el diseño, la arquitectura o la calidad y en saber cómo pedirle a la IAG para que ella haga los programas. Los famosos promps.
–Como empresario, ¿cómo ve a los profesionales junior dentro de cinco años?
–Grabina: Voy a ser más drástico: en este nivel de maduración de mi empresa, no estamos tomando juniors porque trabajamos con IAG y necesitamos gente con más experiencia, más seniority, que tengan la capacidad de conseguir resultados más rápidos y más duraderos en el tiempo, que puedan ver el bosque sin que el árbol los tape. Y un junior no está capacitado para hacer eso.
–El chat GPT dice que los puestos juniors desaparecerán entre tres y siete años. Y si los juniors ya no serán requeridos, ¿cómo diablos subsistirán esos juniors y capacitarse para llegar a seniors? ¿Cuál es el piso de conocimiento para egresar de una universidad?, porque ya no podría ser el de un junior actual. ¿Dónde harán la experiencia?
–Blanca: Creo que habrá un punto intermedio, no van a desaparecer por completo los puestos juniors. Lo que ocurre ahora es que están bajando las solicitudes, pero no creo que lleguen a cero porque seguirá habiendo empresas que formen personal. Globant, por ejemplo, seguirá tomando juniors para capacitarlos. Lo que sí creo que va a ocurrir es un cambio en la forma de aprender. El programador, tal vez, ya no tenga que ir a una universidad, tal vez alcance con saber mucho menos. La carrera va a seguir existiendo, pero con menos alumnos, y será muy importante que sepan preguntarle a la inteligencia artificial cómo hacer un programa. Por lo general, las instituciones educativas vienen siempre muy atrasadas tecnológicamente, lo nuevo no se puede implementar el año que viene, tienen que validar las carreras, entonces llegará un momento en donde los alumnos preferirán hacer algunos cursos de cómo preguntarle a la IA para programar y aparezcan puestos de trabajo sin necesidad de estudios formales.
–¿Qué visualizá del lado empresarial, qué comentarios recibe de sus colegas?
–Grabina: En las empresas, la aplicación de la IA generativa es muy transversal y genera ahorro de costos hasta para preparar un pliego de licitación. Atraviesa a toda una empresa. Un sistema de IA generativa, tal vez, lo pagamos 20 dólares al mes, a un junior habría que pagarle unos 1.500 dólares, y por ahí la IAG reemplaza a cinco juniors.
–Parisi: Recién ahora nos estamos dando cuenta, pero todavía no se dice tanto, nadie se está
haciendo cargo del problema. Es complejo porque hoy en día las empresas prefieren pagar dos licencias de 20 dólares cada una y no cuatro o cinco salarios de 1.500 dólares. Sin embargo, creo que es una visión muy cortoplacista porque es como que no invierten en el futuro. Y también hay otro problema que la IAG evita, que es el recambio profesional porque contratás a un junior, lo capacitás y al poco tiempo se va. Por ahora lo hablamos entre algunos colegas y no se están tomando medidas reales, al contrario, cada vez se usa más IAG, que cada día es más eficiente y no estamos pensando en cómo impactará a futuro.
–Blanca: Hay un estudio de GitHub, una plataforma en donde se suben muchos programas para compartir con la comunidad, que dice que un código hoy -con las herramientas de inteligencia artificial- la IA generativa lo genera un 55% más rápido que un humano. Redondeando, significa que lo hace en la mitad de tiempo. Si antes llevaba 100 horas, hoy se hace en 50 o menos.
–Volvamos a la pregunta original: ¿quién va a supervisar la inteligencia artificial generativa en unos años si tiende a desaparecer el rol de los profesionales juniors? ¿Vamos a quedar en manos de las máquinas?
–Parisi: Me cuesta mucho pensar eso porque son muchas las capacidades que tiene un senior, no sólo en programación sino también en análisis, contexto y hasta una mirada social. Hace 10 años era impensable que una IA podría hacer el trabajo de un junior como lo hace ahora. Hoy en día diría que falta un montón para llegar a ello, pero nunca se sabe.
–Blanca: Verán más la parte de diseño, la calidad, saber pedirle a la IA, que va a producir un programa y habrá que revisarlo. Capaz que mañana no sea tan importante revisarlo, pero siempre será necesario tener un humano pidiéndole a la IAG que lo haga, viendo lo que devuelve e interactuando para terminar el producto. El humano lo potencia, hace que sea más productivo, así que dudo que lo reemplacen. En otras épocas de la historia, donde se produjeron avances tecnológicos, también se plantearon estos interrogantes como cuando se creó la función de piloto automático para los aviones y no dejaron de existir los pilotos humanos, que se concentraron en otro tipo de cosas. En esta industria del software, si antes una empresa requería de diez programadores, ahora necesita algunos menos para hacer lo mismo. Lo que sí es probable que ocurra es que mantenga a esos diez programadores y que haga más cosas que antes.
–Grabina: Creo que no quedaremos en manos de las máquinas, la IAG potencia las habilidades de los programadores, hace que sean más productivos y que se concentren en tomar decisiones estratégicas.
–En este escenario, ¿cómo se forma ese humano con estrategia, con cabeza de supervisión, de control, si en los primeros estamentos de su carrera no habrá tanta demanda laboral?
–Blanca: El que empezó a aprender programación después de la aparición de la IA va a programar muy poquito comparado con el que empezó antes, que se rompió la cabeza y estuvo días y noches, o fines de semana, para sacar adelante un programa. Ahora se lo va a pedir a la IAG. Los nuevos profesionales estarán formados de otra manera, y serán sumamente dependientes de la inteligencia artificial generativa. En cambio, si ponemos a un senior aislado de internet a resolver un desarrollo lo logrará, aunque le lleve más tiempo. Un junior, a futuro, dudo que pueda hacerlo solo.
–Grabina: Y no solo el desarrollo, algo peor todavía: el control del proyecto. Por ejemplo, la IAG programa, y si aparece un error de programación la IA lo resuelve, lo busca. Si el ser humano no va a programar tampoco va a poder corregir porque no tendrá el aprendizaje ni la experiencia para supervisar esa programación.
–Blanca: La IAG va a avanzar y podrá corregir gran parte de los problemas que surjan, y el humano va a seguir estando y será más productivo. No será reemplazado, pero es un desafío cómo formar nuevos programadores. Hay que esperar a que madure la tecnología y cómo van a adaptarse las instituciones educativas porque a ese junior hay que formarlo haciendo cursos para entrar al mundo laboral. Hoy no vemos la solución, pero de algún modo va a resolverse.
–Grabina: El mundo empresario tiene la ilusión de maximizar la rentabilidad disminuyendo costos, y eso va en detrimento de la fuerza laboral. Igual, también soy optimista porque siempre que hubo una disrupción tecnológica, se produjo un reacomodamiento, y esto no será la excepción. La Revolución Industrial no fue tan transversal como esto, que involucra a casi todo. El empresario también ve la posibilidad de acortar el tiempo de llegada al mercado (time to market) para vender el producto, que es una variable clave y que siempre impacta porque si antes necesitabas dos años para desarrollar un producto con la IAG podemos demorar seis meses.
–Parisi: Es un problema que está empezando a verse, pero nadie le está encontrando la pata para solucionarlo. Tenemos que empezar a hablar entre los colegas para entender las consecuencias porque existen distintas opiniones y estaría bueno a indagar qué dificultades podemos tener cuando escaseen los profesionales senior. Evidentemente estamos en una revolución terrible. Hace un tiempo, un alumno me consultó si le recomendaba seguir con la carrera porque sentía que la IAG nos va a reemplazar a todos.
–¿Qué hace un pibe que recién se recibe de ingeniero en sistemas?
–Parisi: Tiene que esperar hasta conseguir trabajo. Hace tres años lo lograba en el tercer año de la carrera, hoy es una realidad totalmente distinta porque se recibe y tiene que esperar que la empresa confíe en su proyecto como profesional. Yo creo que hay que seguir contratando juniors y formarlos para seniors. Es una inversión a futuro que habrá que seguir haciendo.
Si el chat GPT lo dice…
Nada mejor que entrevistar al chat GPT para que cuente su versión del futuro. Estas fueron sus respuestas a Y ahora qué?:
–¿Cómo impacta la IA generativa en la pérdida de trabajos en el sector del software?
–Está teniendo un impacto profundo en la industria del software, y uno de los temas más sensibles es su potencial para reemplazar ciertos tipos de trabajos.
–¿Qué impacto provoca la IAG en la pérdida de trabajos en el sector del software?
—1. Automatiza tareas repetitivas. Los programadores juniors están siendo reemplazados parcialmente por herramientas de IAG. Si antes una empresa contrataba a tres juniors para apoyar la tarea de un senior, hoy tal vez necesita solo uno.
2. Reduce toma de personal en etapas tempranas del desarrollo. La IAG puede acelerar el diseño de un prototipo, generación de interfaces o creación de scripts, lo que reduce la necesidad de recursos humanos las fases iniciales.
3. Mayor productividad. Con el uso de la IAG, un solo desarrollador puede producir más código y más rápido. Esto significa que las empresas pueden hacer más con menos personas. Reduce la demanda de ciertos perfiles.
4. Genera presión sobre los desarrolladores de menor experiencia. Los perfiles junior o intermedios se ven amenazados porque muchas de sus tareas ya las puede hacer una IA generativa. Esto dificulta la entrada al mercado laboral de nuevos desarrolladores.
5. Cambios en el tipo de talento requerido.
—¿Esto significa que la IA generativa destruirá el empleo en tecnología?
–No necesariamente. La historia muestra que la automatización elimina ciertos roles, pero también crea otros nuevos. El problema es el desfasaje entre lo que el mercado necesita y lo que los profesionales saben hacer.
–¿Qué sugerís para mitigar el impacto?
–Aprender a usar la IAG como copiloto y no como sustituto; desarrollar pensamiento crítico, diseño de software y liderazgo técnico; trabajar en proyectos complejos o específicos de industria y combinar habilidades técnicas con habilidades humanas (empatía, colaboración, comunicación).
–¿Cómo se cubrirán los cargos de desarrolladores senior si se pierden puestos juniors?
–Excelente pregunta, es clave para entender el riesgo estructural que implica el avance de la IAG en el desarrollo de software. El problema central es que, si no hay desarrolladores juniors, hoy, no habrá desarrolladores senior mañana. Los perfiles senior no aparecen por arte de magia: se forman con años de experiencia práctica, empezando con tareas simples y creciendo progresivamente. Si la IA generativa automatiza gran parte del trabajo junior, los nuevos desarrolladores no tendrán oportunidad de adquirir experiencia real.
–¿Qué consecuencias trae esto?
1. Falta de talento senior en el mediano plazo. En 5-10 años podríamos ver una escasez de desarrolladores con experiencia profunda en arquitectura, escalabilidad o resolución de problemas complejos. Las empresas podrían enfrentar dificultades para encontrar líderes técnicos preparados.
2. Dependencia excesiva de la IA. Si el nuevo talento no entiende por qué o cómo se construye el software (porque la IA generativa lo hace todo), se pierde comprensión profunda del sistema. Esto crea un riesgo si la IA generativa falla, genera errores sutiles, o se necesita una solución creativa fuera de lo “esperado”.
3. Menor calidad a largo plazo. La calidad del software no solo depende de que funcione, sino de que esté bien diseñado, mantenible y seguro. Y este juicio humano se desarrolla con años de práctica.
–¿Qué podrían hacer las empresas y la industria para evitar esta trampa?
–1. Diseñar caminos de aprendizaje con IA generativa. En lugar de eliminar los roles juniors, la IAG debería usarse para acelerar su aprendizaje y no para reemplazarlo.
2. Simulaciones de experiencia. Crear entornos de práctica realistas (como laboratorios de software) donde los desarrolladores juniors puedan adquirir experiencia sin poner en riesgo productos reales.
3. Programas de mentoría en IA generativa. Incentivar el rol de los seniors como mentores, y que los juniors trabajen en dupla con IAG y humanos para desarrollar criterio técnico.
4. Medir capacidad, no solo output. Cambiar los KPIs (indicadores de rendimiento) para valorar la evolución del pensamiento técnico, no solo la velocidad con la que alguien entrega código.
La automatización de roles junior amenaza la formación del talento senior. La industria necesita adaptarse para crear nuevos caminos de crecimiento profesional, donde la IA generativa sea una herramienta educativa y no un sustituto total. Si no se toman estas medidas, el ecosistema del software puede volverse frágil, dependiente y menos innovador.
–¿En cuánto tiempo podrían desaparecer los desarrolladores juniors?
–La desaparición total de los desarrolladores junior no es inminente, pero el proceso de desplazamiento parcial ya empezó y podría acelerarse en los próximos tres a siete años.
–¿Por qué podrían desaparecer?
–1. Porque la IAG es más precisa y versátil. Cada año mejora su capacidad para generar código funcional, corregir bugs (N. de la R.: error o defecto en el software que provoca un comportamiento incorrecto) y crear soluciones básicas.
2. Presión por eficiencia: Las empresas reducen costos automatizando lo que antes hacían los empleados juniors.
3. Falta de retorno inmediato: Formar juniors requiere inversión y paciencia, algo que muchas startups o empresas pequeñas evitan si pueden usar IA generativa.
4. Externalización + freelancers + IA generativa: El trabajo simple puede hacerse desde cualquier lugar o directamente por herramientas automatizadas.
–¿Qué hace que aún no desaparezcan las posiciones juniors?
1. La IAG aún comete errores que requieren juicio humano.
2. Necesidad de talento futuro: Las empresas que piensan a largo plazo siguen formando juniors porque saben que es la única forma de tener futuros líderes técnicos.
3. Soft skills: Comunicación, colaboración y criterio, habilidades que la IAG no tiene y los juniors pueden desarrollar.
4.Contexto empresarial: La IA generativa no siempre entiende el negocio, las reglas, ni puede adaptarse a situaciones cambiantes sin guía.