El 'vibe coding' hará que cada vez escribamos menos código. Así que los ingenieros de software tendrán una tarea titánica

Con la irrupción de herramientas de codificación basadas en inteligencia industrial, como Cursor, GitHub Copilot o Amazon CodeWhisperer, el ampliación de software está empezando a internarse en un profundo proceso de transformación en el que, allá de desaparecer, el rol del ingeniero de software viene a redefinirse: ya no se manejo solo de escribir código, sino —y cada vez más— de revisarlo.

En palabras de Gergely Orosz, ingeniero y voz influyente en el sector tecnológico,

"El rol más importante de un ingeniero de software en la era de las herramientas de codificación con IA es convertirse en un gran revisor de código".

Hace poco, el cofundador de Instagram, Mike Krieger, fue aún más contundente cuando afirmó que, de aquí a tres primaveras, los ingenieros de software ya no van a escribir ningún código: sólo revisarán el código creado por IA.

De 'escritor' a 'editor': una nueva era profesional

Ahora que los modelos de IA generan código a un ritmo cada vez viejo, y con una complejidad igualmente creciente, el serio valencia profesional reside ahora en la capacidad de detectar errores, prever problemas futuros y aplicar un sensatez avezado sobre lo que la máquina propone. Pascal Biese (desarrollador y fundador de 'LLM Watch') lo resume así:

"cuando el código puede producirse a velocidad de chispa, la prevención y el sensatez intuitivo se vuelven especialmente importantes".

Este cambio trae consigo una paradoja: la escritura de código se ha simplificado gracias a la IA, pero la revisión y subsistencia del mismo se ha vuelto más quisquilloso. Ahora se hace necesario distinguir entre una posibilidad superficialmente correcta y un diseño robusto y mantenible a abundante plazo, lo cual requiere experiencia, buenas prácticas y pensamiento crítico.

La entrevistas técnicas todavía van a cambiar

El impacto de esta cambio se extiende al proceso de contratación en empresas tecnológicas. Tradicionalmente, los ingenieros eran evaluados por su sagacidad para resolver algoritmos o desarrollar soluciones en tiempo vivo. Sin bloqueo, Orosz argumenta que ahora se necesita un cambio de enfoque: evaluar hasta qué punto un candidato es capaz de revisar código generado por IA.

Algunas compañías ya están implementando nuevos formatos de entrevista. Uno de ellos consiste en presentar código amañado (generado por una IA) y pedir al candidato que lo revise y explique sus fallos. Esto ha provocado un resurgimiento de entrevistas presenciales —que garantizan la desaparición de subsidio cibernética— como una forma de identificar a profesionales capaces de producir código de calidad por sí mismos.

Como dice Orosz, "si puedes escribir buen código, puedes detectar mal código". Aunque él mismo advierte de que este enfoque "es mucho más trabajoso, y ofrece indicios menos obvios", en comparación con simplemente pedir al candidato que escriba código él mismo sin ayuda de IA.

Menos manos, más criterio

Uno de los enseres más discutidos del auge de las herramientas de IA es que, si adecuadamente la calidad del ampliación debe mantenerse o incluso aumentar, la cantidad de desarrolladores necesarios podría reducirse. Biese advierte que "ya no necesitaremos tanta multitud como antaño" para crear software, lo que se traducirá en una competencia aún más feroz por los puestos más técnicos.

Este nuevo panorama profesional exige no solo conocimientos técnicos, sino todavía sensatez, experiencia y pensamiento sistémico. Biese señala que estos atributos "generalmente provienen de la experiencia y de prácticas de ingeniería sólidas". Aunque admite que es posible que la IA todavía pueda internalizar estos principios en el futuro, considera que, por ahora, el número humano sigue siendo indispensable.

En compendio: el rol del ingeniero de software no desaparece, sino que muta. La sagacidad de escribir código de forma impecable se convierte en una preeminencia competitiva en un entorno donde las máquinas pueden escribir por ti. En palabras simples: quien se limite a memorizar cómo pedirle poco a una IA, sin memorizar evaluar sus respuestas (como parecen sostener algunos defensores del 'vibe coding'), corre el peligro de ser reemplazado por quien sí pueda hacerlo.

Si tú me revisas, yo te reviso, humano

Por otra parte, centrarse solamente en su forma de generadora de código es menospreciar el serio potencial de lo que la IA puede aportar al ciclo completo de ampliación de software: según el postrer noticia Technology Radar de Thoughtworks (PDF), la IA generativa todavía está demostrando ser valiosa en tareas más complejas como la comprensión de código heredado, que suelen ser difíciles de navegar y documentar.

En este contexto, herramientas como Cody de Sourcegraph y Unblocked han despertado un creciente interés. Este postrer, por ejemplo, actúa como un asistente impulsado por IA que se integra con repositorios, documentación y sistemas de encargo para contestar preguntas técnicas y operativas de forma contextualizada, lo cual resulta especialmente útil al trabajar con sistemas heredados.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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