El fin de la burbuja: ¿Por qué la IA no reemplaza programadores?

0:00Extra, extra, es oficial. La

0:01inteligencia artificial ha fracasado

0:03reemplazando a los programadores. Y no

0:05te lo voy a dar como opinión. Te voy a

0:06enseñar datos, la recontrataciones y

0:08esto es lo mejor a los mismos que

0:10anunciaron el reemplazo admitiendo que

0:12se equivocaron con la boca pequeña.

0:14Llevo más de 16 años trabajando como

0:16ingeniero de software y estos dos

0:18últimos años en el canal pidiendo calma

0:20con este tema. Así que no, una vez más,

0:22esto no es un vídeo antiinteligencia

0:24artificial, es algo peor. Es un vídeo

0:26con pruebas, ni más ni menos. Vamos a

0:29ver qué nos prometieron exactamente con

0:31frases literales, fechas y nombres, los

0:33tres fracasos que ya están documentados,

0:36la razón técnica por la que es imposible

0:38que funcionara y que casi nadie suele

0:40explicar bien. Y al final te respondo a

0:42la pregunta de verdad, sí, en 2026 sigue

0:45teniendo sentido aprender a programar.

0:46Si estás empezando, este vídeo es

0:48precisamente para ti, así que vamos,

0:53[música]

0:55hagamos memoria porque internet olvida

0:58muy rápido y aquí conviene recordar

0:59algunas cosas. Marzo de 2025, Darí

1:03Modei, el CEO de Antropic de Cloulaude,

1:05la empresa detrás de una de las IAs más

1:08utilizadas y que mejor programan, por lo

1:10menos hasta el momento. Dice delante del

1:13Consejo de Relaciones Exteriores que de

1:153 a 6 meses la inteligencia artificial

1:17escribirá el 90% del código y que en 12

1:20meses escribirá prácticamente todo. Dos

1:22meses antes, en enero de 2025, Mark

1:25Zuckerberg en el podcast de Joe Rogan

1:27dice que en ese mismo año la

1:28inteligencia artificial haría en meta el

1:30trabajo de un ingeniero de nivel medio.

1:32Incluso Marveniov, el CEO de Saleforce,

1:35nos contaba a finales de 2024 que quizás

1:37no contratarían ni un solo ingeniero de

1:39software más en 2025 porque los agentes

1:42de inteligencia artificial ya lo harían

1:43todo. Para ser justos, también hubo

1:45voces sensatas. El CEO de IBM respondió

1:48que la cifra realista sería más bien un

1:5120 o un 30% del código. Guárdate este

1:54nombre IBM porque va a volver a salir en

1:56este vídeo y de una forma que seguro que

1:58no te esperas. Y esto no se quedó en

2:01frases. Hubo despidos anunciados citando

2:03literalmente que la inteligencia

2:05artificial era el motivo, que era la

2:08sustituta de los programadores. Miles de

2:10personas dejaron de estudiar

2:11programación o ni siquiera empezaron. y

2:14se instaló una idea en el ambiente.

2:16Aprender a programar en la era de la IA

2:18era como aprender, yo que sé, a errar

2:20caballos en 1910 cuando comenzaba a

2:23expandirse el uso de los coches. Ahora

2:25bien, y esto ya te lo he repetido muchas

2:28veces, decir reemplazamos personas con

2:30inteligencia artificial hace que suba la

2:33acción de estas grandísimas empresas y

2:35justifica recortes que se iban a hacer

2:37igualmente. La IA fue en muchos casos la

2:39excusa perfecta. Hoy en día a esta

2:41práctica se le ha dado ya hasta nombre.

2:43AI washing. Vamos poner siempre la

2:46evolución de la inteligencia artificial

2:48como un motivo de todas las decisiones.

2:50Pero las excusas tienen un problema, la

2:52fecha de caducidad. Tarde o temprano hay

2:54que empezar a enseñar resultados y los

2:56resultados ya están aquí. Son tres

2:58fracasos. Iván de mal en peor y el

3:00tercero, lo está pagando gente que ni te

3:02lo imaginas. Así que vamos con el

3:04primero. Empresas que despidieron

3:06presumiendo de la inteligencia

3:07artificial han tenido que volver a

3:09contratar a veces hasta los mismos y los

3:12casos ya empiezan a ser de manual. El

3:14más famoso, Clarna, en 2024 anunció por

3:16todo lo alto que su inteligencia

3:18artificial hacía el trabajo de 700

3:20agentes de atención al cliente que

3:22estaban subcontratados, 700, no pocos.

3:25En mayo de 2025, su CEO reconoció que la

3:28apuesta total por la inteligencia

3:30artificial había dado un servicio de

3:32peor calidad y que el ahorro de costes

3:34había pesado demasiado en esa decisión y

3:37que volverían a contratar humanos. En

3:39ingeniería, el caso de Ford, la marca de

3:41automóviles, han recontratado y

3:43ascendido a unos 350 ingenieros

3:45veteranos para resolver así problemas de

3:47calidad que los sistemas automatizados

3:49no supieron detectar. ¿Y sabes qué pasó

3:51después de recuperar a esos humanos que

3:53Ford lideró? el estudio de calidad

3:55inicial de JD Power en 2026, algo que no

3:58sucedía desde 2010, 16 años los

4:01volvieron a contratar y ganaron en

4:03calidad. Fin de la cita.

4:05¿Y te acuerdas de IBM, [carraspeo] el

4:07nombre que te dije que guardaras? Pues

4:08bueno, IBM automatizó recursos humanos

4:10con una inteligencia artificial que

4:12resolvía el 94% de las peticiones

4:15rutinarias. Suena victoria, ¿verdad?

4:17Pues su conclusión fue anunciar que

4:19triplicaban la contratación de perfiles

4:21junior en Estados Unidos. Su directora

4:22de recursos humanos lo dijo con una

4:24frase que todos deberíamos enmarcar en

4:27las oficinas. Si no inviertes en

4:29perfiles de entrada, no hay cantera y el

4:31pozo simplemente pues se seca. Qué

4:33persona tan sabia. Incluso fuera del

4:35software, el Commonwealth Bank de

4:37Australia despidió a más de 40 personas

4:40de atención al cliente para poner un bot

4:42de voz y tuvo que revertirlo y admitir

4:44públicamente que no había considerado

4:46bien la decisión. Y ojo, que esto no son

4:49cuatro casos aislados. Se llegó a medir

4:52que en torno un tercio de los

4:53responsables de contratación en Estados

4:55Unidos que eliminaron un puesto por

4:57inteligencia artificial ya han

4:59recontratado ese mismo puesto o similar.

5:01También he encontrado otro estudio donde

5:03más de la mitad de los directivos acaban

5:05admitiendo que esos despidos que

5:07hicieron por IA pues realmente fueron

5:09decisiones equivocadas. Pero, ¿qué

5:10ocurre cuando realizas las nuevas

5:13recontrataciones? Que no lo cuentas, ya

5:14que estarías admitiendo que te

5:16equivocas. ¿Por qué está pasando todo

5:17esto? porque descubrieron algo que

5:19cualquier programador con algo de

5:21experiencia les habría dicho gratis.

5:23Ejecutar la tarea nunca fue el cuello de

5:25botella. El cuello de botella es

5:27entender el problema, mantener el

5:29sistema vivo y responder cuando algo se

5:31rompe. Y despidieron justo a las

5:32personas que sabían hacer esto. Dame 30

5:35segundos porque conecta con todo esto.

5:37Fíjate en el patrón. Lo que las empresas

5:39están volviendo a pagar no es teclear

5:41más rápido, son fundamentos y criterio.

5:44Si tú quieres construir exactamente eso

5:46con todo mi contenido ordenado en una

5:48ruta de estudio, desde cero hasta

5:50obtener resultados con soporte en cada

5:52lección y con una comunidad que no va a

5:54ritmo loco de YouTube, eso es

5:56exactamente lo que hago en mouredev.pro.

5:59Tienes mentorías cada semana en los

6:01planes de 3 y 12 meses y cuesta menos

6:04que una pizza al mes, diría yo. Te dejo

6:06el enlace en la descripción y en el

6:07comentario fijado. Y dicho esto,

6:10seguimos porque el segundo fracaso es mi

6:12favorito. Aquí hay un estudio que me

6:14parece una locura. El de Metter,

6:16publicado en julio de 2025, un ensayo

6:19controlado y aleatorio, metodología

6:21seria. Esto no es una encuesta. Con 16

6:24desarrolladores experimentados y 246

6:27tareas reales. Todo en sus propios

6:30repositorios. Antes de empezar, los

6:31desarrolladores predijeron que la

6:33inteligencia artificial los haría un 24%

6:37más rápidos. Resultado medido, fueron un

6:4019% más lentos con IA que sin ella. Y lo

6:43más alucinante, después del experimento,

6:45seguían convencidos de que la

6:46inteligencia artificial los había

6:48acelerado un 20%. Ahora sí, seamos

6:51rigurosos, ya que este estudio repitió

6:53el experimento y publicó una

6:55actualización en febrero de 2026. Ya con

6:5857 desarrolladores y más de 800 tareas,

7:01resultado con las herramientas finales

7:03de 2025, la cosa sí que mejora de

7:06verdad. En el grupo de estudio original

7:08ahora se estiman en torno a un 18% más

7:10rápido, aunque la propia empresa avisa

7:12de que la evidencia es débil y los

7:14intervalos de confianza son enormes.

7:17¿Por qué te digo que este es mi fracaso

7:19favorito? Porque realmente estas cifras

7:22en torno al 20% aquí en 2026 no se

7:25parecen en nada a lo que no dejan de

7:28vendernos los CEOs de las grandes

7:29compañías. Por supuesto, y esto es

7:31obvio, la IA nos hace más rápidos, nos

7:34hace más productivos, pero un 20% está

7:36muy lejos de significar que nos va a

7:39sustituir. Simplemente es una

7:40herramienta que potencia nuestro

7:42trabajo. Piénsal un segundo, en un año

7:44hemos pasado de la IA me frena a yo sin

7:47ella no trabajo. Pero fíjate lo que

7:48sobrevive en todas estas revisiones,

7:51porque realmente es la clave, el gran

7:53desajuste entre lo que los

7:54desarrolladores creen que la IA les

7:56aporta y lo que las mediciones dicen. 40

7:59puntos de diferencia entre la sensación

8:01y la realidad. Esto me lleva a pensar

8:03que toda la narrativa que nos llevan

8:05vendiendo sobre reemplazo se construyó

8:08sobre productividad, pero autopercibida,

8:11no sobre datos. ¿Y por qué se siente tan

8:13rápido algo que realmente no lo es?

8:16Porque el tiempo que ahorramos

8:17escribiendo lo acabamos perdiendo con

8:19muchos intereses, revisando, corrigiendo

8:21y depurando código que no hemos escrito

8:23nosotros. Y llegamos al fracaso número

8:27tres, quizás más silencioso, pero mucho

8:30más caro. Y tengo una historia que creo

8:32que lo resume perfectamente. En julio de

8:342025, Jason Lenking, un inversor

8:37bastante conocido en el mundo del

8:38software, llevaba días construyendo una

8:41aplicación con un agente de inteligencia

8:43artificial de Replit. Todo iba genial,

8:45nos lo iba contando en redes hasta que

8:47un día es incapaz de tocar absolutamente

8:49nada, ya que la gente había borrado la

8:51base de datos de producción con los

8:53datos de más de 1000 ejecutivos dentro.

8:55Y cuando le pregunta a la gente, "¿Qué

8:56ha pasado?" El gente responde que, "¡Ups

8:59ha equivocado, que ignoró una

9:01instrucción y que lo borró sin querer."

9:04El CEO de Reply tuvo que salir a pedir

9:06disculpas públicamente y cambiar el

9:08producto. Esta historia es la historia

9:10viral, pero la versión silenciosa de la

9:12que te hablaba está pasando en miles de

9:14empresas. Dos años donde no dejaban de

9:17decirnos que, claro, la inteligencia

9:18artificial lo hace solo. ¿Sabes lo que

9:21ha pasado? Que han producido una ola de

9:23aplicaciones que no funcionan. la deuda

9:25técnica que hemos tenido toda la vida,

9:28pero multiplicada por infinito, ya que

9:30estamos generando muchísimo más código y

9:32código que no revisamos. Agujeros de

9:34seguridad y sistemas que nadie en la

9:36empresa entiende porque no los escribió.

9:39Los análisis de calidad de código a gran

9:40escala apuntan en la misma dirección. Se

9:42dispara el código duplicado y cae el

9:45código refactorizado. Copiar y pegar.

9:47Sube, entender y ordenar baja. La

9:50factura de todas esas malas decisiones

9:52la están pagando ahora. Y sabes quién

9:54cobra esa factura? Pues nosotros, los

9:56programadores humanos con criterio a

9:58precio de la urgencia que marca el

10:00sector. Realmente ya se ha demostrado

10:02que frente a estos errores el

10:04programador es quien los arregla. tres

10:06fracasos, aunque se han producido 3

10:08millones, todos ellos documentados, pero

10:11si te vas ahora, te llevas únicamente la

10:13anécdota y te pierdes lo importante,

10:15porque la pregunta ya no es si se ha

10:17fracasado o si lo hemos acabado

10:20demostrando. La pregunta es, ¿por qué ha

10:22pasado esto? Y cuando entendemos el por

10:24qué, te prometo que vas a ver tu carrera

10:26de programador de otra manera. Apunta

10:28esto porque la razón cabe en una frase,

10:30confundieron escribir código con hacer

10:32software. Escribir código es traducir

10:34una solución ya pensada a un lenguaje

10:37que la máquina entienda. Eso. La

10:38inteligencia artificial lo hace muy

10:40bien, cada vez mejor y es maravilloso.

10:42Pero hacer software es otra cosa. Es

10:44entender un problema ambiguo que ni el

10:46propio cliente nos sabe explicar. Es

10:48decidir qué construir y, sobre todo, qué

10:50no construir. Es hacer que 20 piezas

10:53convivan sin romperse durante años. y es

10:56asumir responsabilidad cuando falla. La

10:58IA automatizó la traducción, no

11:00automatizó la comprensión, ni la

11:02decisión, ni la responsabilidad. Y

11:04resulta que el sueldo de los

11:05programadores nunca fue por teclear, era

11:07por todo lo demás. Los CEOs que

11:09anunciaron el reemplazo estaban pagando

11:11por A, creyendo que estaban pagando por

11:13B. ¿De acuerdas del caso de IBM? Su

11:15inteligencia artificial resolvía el 94%

11:17de las peticiones. Pues ahí está la ley

11:20general de todo eso. La IA hace el 60,

11:22el 80, incluso el 90. Nos podemos creer

11:25cualquier cosa de esas, pero justamente

11:27el porcentaje que queda sin cubrir es la

11:29razón por la que existe ese puesto de

11:31trabajo. Que no exista una pieza que

11:33cubra ese porcentaje hace que el

11:35porcentaje resuelto por la IA no sirva

11:37para nada. puedes automatizar la mayoría

11:39de las tareas que descubres que el valor

11:40estaba justamente en ese pequeño

11:42porcentaje. Aquí también veo una segunda

11:44razón un poquito más sutil [música] y es

11:46que la inteligencia artificial no

11:48sostiene sistemas en el tiempo. Un

11:49modelo de IA genera un código

11:51espectacular hoy y mañana no recuerda ni

11:54por qué lo escribió. El software vive

11:56años y el contexto de un modelo vive

11:59minutos. Alguien tiene que ser esa

12:01memoria, ese criterio y es responsable

12:03del sistema completo que se mantiene

12:05durante años. Y ese alguien tiene

12:07nombre, programador. Y tercero, también

12:09estamos viendo una razón económica y es

12:12que hacer trabajar a la IA cuesta

12:13dinero, tokens, infraestructura y

12:16revisión humana de todo lo que se

12:17genera. En muchos casos, el ahorro del

12:19despido se lo acabó comiendo la factura

12:21de la herramienta, hasta el punto que ya

12:23hemos visto que muchas empresas están

12:25limitando el uso de herramientas con IA,

12:27que están limitando los costes y que en

12:29algunos casos hasta la están

12:31prohibiendo. Por supuesto, esto en un

12:33futuro cambiará, pero lo que quiere

12:34decir es que la barra libre que nos

12:36vendieron inicialmente pues no es tal y

12:39que detrás de todo esto lo que

12:41encontramos son empresas que lo que

12:42tienen es que ganar dinero y realmente

12:45muchísimo dinero, dada que la inversión

12:47es gigantesca y a día de hoy la inmensa

12:49mayoría de las empresas de inteligencia

12:51artificial gastan más dinero del que

12:52ingresan. Y por otro lado, muchísimas

12:54grandes empresas de desarrollo de

12:56software con muchísimo dinero han

12:58llegado a la conclusión de que no les

13:00estaba saliendo rentable lo que estaban

13:02gastando sus desarrolladores en

13:04inteligencia artificial, hasta el punto

13:05de que la IA era más cara que pagar un

13:08sueldo. Aquí, por supuesto, hay muchos

13:09matices, pero la conclusión es que nada

13:12es tan bonito como nos lo vende. Pero

13:14ahora hablemos de la otra mitad de la

13:16verdad, porque si este vídeo terminara

13:18aquí sería más un vídeo de consuelo,

13:20pero en este canal no se vende esto.

13:22reemplazo ha fracasado, sí, pero la

13:25profesión realmente sí que ha cambiado y

13:27según yo lo veo en tres direcciones y la

13:29tercera es la que nos va a dar de comer.

13:31¿Qué cosas han cambiado? Lo primero, el

13:33listón de entrada ha subido el trabajo

13:35de programador que solo traduce tickets

13:38a código. Sí que está desapareciendo

13:40porque esa parte sí que la hace la IA.

13:42Lo que se contrata es el perfil que está

13:43por encima, el que entiende el negocio,

13:46diseña, revisa y dirige. Mala noticia

13:49para el que buscaba un trabajo mecánico,

13:51pero [música] muy buena noticia para el

13:52que está dispuesto a pensar. El fracaso

13:54de reemplazo no significa que el mercado

13:56sea fácil. Oye, creo que nadie te va a

13:59regalar nada, pero sí que veo una buena

14:01señal detrás de todo esto. Significa que

14:03el mercado se equivocó de dirección y

14:05que las empresas ya están volviendo a

14:06contratar. La segunda cosa que ha

14:08cambiado es saber que utilizar

14:10inteligencia artificial ya no es

14:11opcional. Las mismas empresas que

14:13fracasaron reemplazando los

14:14programadores con inteligencia

14:15artificial están contratando a

14:17programadores que sí que utilizan

14:19inteligencia artificial. La diferencia

14:21entre esas dos frases es tu carrera

14:24entera. No se trata de que ahora se

14:26vuelva a contratar a programadores, no

14:28se trata de que se está contratando a

14:30los programadores que sí que se han

14:31adaptado al cambio de paradigma del

14:33sector. Y cuidado porque tiempo después

14:36Amodei, el CODAropic lo que acabó

14:39diciendo es que aunque la inteligencia

14:40artificial escriba el 90% del código de

14:44Antropic, eso significa que necesitan

14:46los mismos ingenieros o más, porque cada

14:48uno tiene más palanca, más supervisión,

14:51más edición y se quedan con el 10% más

14:54complejo. Traducción. Hasta el autor de

14:57la profecía de reemplazo ha acabado

14:59explicando por qué reemplazo no funciona

15:02así. Y tercer cosa que ha cambiado, la

15:04más importante, el criterio se ha

15:06convertido en el activo más caro del

15:08mercado. Cuando cualquiera puede generar

15:10código, distinguir el código bueno del

15:12que va a explotar en producción, ese

15:15realmente es el superpoder. Y el

15:17criterio, como ya he contado en muchos

15:19otros vídeos, solo se construye de una

15:21forma, habiendo programado de verdad.

15:23Por supuesto, no se construye viendo

15:24programar a una [música] máquina. Y

15:26llegamos así a la pregunta que sé que

15:28muchos tenéis en la cabeza. ¿Por qué me

15:30la escribís cada semana? Brce, y con

15:32todo este rollo, ¿merece la pena

15:34aprender a programar en 2026? Mi

15:36respuesta con todo lo que hemos visto

15:38hoy encima de la mesa es que sí, más que

15:41nunca, pero no como te lo contaron en

15:442019 ni en 2024. No aprendas a programar

15:47para ser una máquina de escribir código.

15:49Ese puesto sigue ha muerto y no lo mató

15:52la inteligencia artificial, lo mató la

15:54propia evolución. Aprende a programar

15:56para entender lo que la inteligencia

15:57artificial escribe, para dirigirla y

16:00para responsabilizarte del resultado.

16:01Esa es la habilidad por la que las

16:03empresas están pagando ahora mismo

16:04después de comprobar con todo su dinero

16:06que no pueden prescindir de ella. Nos lo

16:08han dicho las recontrataciones, los

16:11estudios y hasta el CEO que escribió la

16:13profecía. Así que si te ha gustado, deja

16:16tu like y cuéntame en comentarios qué

16:18opinas sobre todo lo que te he contado

16:20hoy y échale un ojo a los vídeos que te

16:21dejo a continuación. Nos vemos en el

16:23próximo. Recuerda, a programar se

16:25aprende programando. Au.

16:28[música]

16:36[música]