Aprender a programar sigue siendo importante: una reflexión necesaria

Recientemente, Marcos Galperín generó revuelo al afirmar en un podcast que ya no recomienda aprender a programar, sugiriendo en su lugar enfocarse en las matemáticas y la lógica.

Su argumento es claro: la IA ya programa con una comodidad extraordinaria y las herramientas técnicas pueden quedar obsoletas rápidamente. Sin embargo, esta visión corre el riesgo de simplificar lo que significa realmente el aprendizaje de las Ciencias de la Computación.

El código como “alas para la mente”

La idea de que aprender a programar desarrolla capacidades como el pensamiento lógico, la abstracción y la resolución de problemas no es nueva. En las décadas del 60 y el 70, Seymour Papert, líder del Media Lab del MIT, revolucionó la pedagogía con esta premisa. En Argentina, pioneros como Antonio Battro y Horacio Reggini —quien tituló magistralmente su libro sobre el lenguaje LOGO Alas para la mente— fueron los encargados de sembrar esta semilla.

Para Papert, la computadora era el laboratorio perfecto para la lógica. Como bien describe en la introducción de su libro Mindstorms: “Al enseñarle a la computadora cómo pensar (esto es, programarla), los niños se embarcan en una exploración sobre cómo piensan ellos mismos. La experiencia puede ser apasionante: el niño que aprende a controlar una computadora se convierte en un joven epistemólogo”.

Hace poco más de una década, la Fundación Sadosky intentó retomar ese trabajo pionero e impulsó una campaña para llevar las Ciencias de la Computación a todas las escuelas del país.

El objetivo era claro: no queríamos simplemente “fabricar” programadores, sino fomentar en los estudiantes la capacidad de entender la lógica detrás de los sistemas que moldean su mundo. Esa campaña tuvo un video fundacional de “La Hora del Código”, en el que figuras de ámbitos diversos como Adrián Paenza, Manu Ginóbili, Mario Pergolini, Santiago Bilinkis y el propio Marcos Galperín unieron sus voces para promover esta disciplina.

Fue allí donde Galperín acuñó una síntesis potente: “Es como aprender a pensar”. Esa frase, lejos de quedar obsoleta, es hoy el puente que conecta su actual recomendación por las matemáticas con la potencia de la informática.

Aquí reside el punto de encuentro: la matemática que hoy recomienda Galperín es el motor, pero la programación es el vehículo que permite al estudiante ver esa matemática en acción. Al programar, uno no solo “usa” una herramienta, sino que estudia la naturaleza de su propio conocimiento.

La IA no reemplaza el pensamiento, lo potencia

Es cierto que los modelos de IA manejan los lenguajes de programación con una precisión asombrosa. Pero así como entender la mecánica del auto hacía de Juan Manuel Fangio un piloto superior al resto, comprender las “entrañas” de cómo funciona el mundo digital otorga una ventaja competitiva fundamental: la capacidad de usar las herramientas de IA con criterio, no solo con comodidad.

Esta comprensión profunda abarca lo que hoy conocemos como pensamiento computacional: la capacidad de abordar problemas de la vida diaria de manera original, lógica y estructurada.

No es algo ajeno a la propuesta de Galperín, sino que es la matemática puesta en acción. De hecho, las carreras de Ciencias de la Computación, Informática o Sistemas ya proveen esa base matemática sólida que reclama.

Conclusión: el fin del “pica-código”, el auge del creador

Quizás el título más adecuado para este debate no sea “no aprendas a programar”, sino “no aprendas programación confiando únicamente en conseguir un empleo; aprendé porque te resultará útil, independientemente de a qué te dediques”.

En un mundo donde las aplicaciones pueden quedar obsoletas de un día para otro, lo que permanece es la capacidad de entender la lógica detrás de la máquina. En síntesis, creo que la programación sigue siendo una herramienta muy poderosa para que los jóvenes dejen de ser consumidores pasivos y se conviertan en arquitectos de su propia realidad.