Pensó que la IA le quitaría el trabajo, pero terminó ascendiendo: así cambió la carrera de un programador

La irrupción de la inteligencia artificial está transformando el trabajo de los desarrolladores de software, desplazando tareas tradicionales de programación y redefiniendo el rol hacia perfiles más estratégicos.

Esto quedó evidenciado con el caso de Maahir Sharma, un ingeniero de 24 años que trabaja en Dublín, quien asegura que en poco más de un año pasó de utilizar IA para corregir errores simples a delegarle la creación de funciones completas en entornos de producción.

El testimonio, realizado por Business Insider, muestra cómo la IA ya no es solo una herramienta de apoyo, sino un componente central en los flujos de trabajo. Sharma describe a la tecnología como un “ingeniero junior” con el que colabora, una comparación que refleja el nivel de autonomía que han alcanzado estos sistemas en tareas técnicas.

El cambio ha sido rápido. Hace un año y medio, su uso de IA se limitaba a ajustes menores en interfaces o correcciones de código. Hoy, en cambio, la emplea para planificar, desarrollar y probar proyectos completos. Este salto no solo ha modificado su forma de trabajar, sino también la naturaleza de su rol dentro de la empresa.

Según explica, el trabajo de un ingeniero ya no se centra exclusivamente en escribir código. En su caso, la evolución profesional lo llevó a adoptar un enfoque más cercano al de un ingeniero de producto. Esto implica comprender las necesidades del cliente, analizar el contexto del negocio y tomar decisiones estratégicas antes de desarrollar una solución tecnológica.

“Antes recibía requisitos claros y me limitaba a programar. Ahora el proceso comienza mucho antes, entendiendo qué problema se quiere resolver”, señala. Esta transición también le permitió identificar una falencia común en etapas iniciales de su carrera: desarrollar soluciones sin una base real de usuarios o demanda.

El nuevo flujo de trabajo integra a la inteligencia artificial en múltiples etapas. Sharma comienza elaborando un plan con ayuda de la IA, solicitándole que formule preguntas, identifique dependencias y proponga características para el producto final. Este proceso puede extenderse a varias iteraciones hasta alcanzar una versión sólida.

Una vez definido el plan, utiliza herramientas de codificación asistida para generar el código. Sin embargo, enfatiza que la supervisión humana sigue siendo clave. Revisa cada línea, corrige desviaciones y evalúa si las soluciones propuestas son realmente necesarias o si existe una alternativa más simple.

El proceso concluye con pruebas automatizadas y revisiones de seguridad también realizadas por la IA, una etapa que, según advierte, suele ser subestimada. “Hay que tratar a la IA como una colaboradora, no como una máquina que simplemente genera código”, afirma.

Este cambio tecnológico también ha tenido impacto en las habilidades requeridas. Sharma reconoce que, en sus inicios, el enfoque estaba puesto casi exclusivamente en aspectos técnicos. Con la integración de la IA, las habilidades de comunicación y análisis han cobrado mayor relevancia.

En particular, destaca el uso del método STAR (Situación, Tarea, Acción y Resultado) para estructurar la comunicación con equipos y partes interesadas. Esta herramienta le permite traducir problemas técnicos en términos comprensibles para perfiles no especializados, facilitando la toma de decisiones dentro de la organización.

Además, el ingeniero ha incorporado prácticas como la investigación de mercado previa al desarrollo de nuevas funcionalidades, una tarea que anteriormente no formaba parte de sus responsabilidades. Este enfoque refleja una tendencia más amplia en la industria, donde los perfiles técnicos evolucionan hacia roles híbridos que combinan conocimiento tecnológico y visión de negocio.

Pese a la percepción inicial de que la IA podría reemplazar su trabajo, Sharma se muestra optimista respecto al futuro. Considera que la clave está en adaptarse y desarrollar nuevas habilidades alineadas con el cambio tecnológico.

Actualmente dedica alrededor de 20 horas semanales a formarse en inteligencia artificial, ya sea mediante cursos o experimentación con nuevas herramientas. Este esfuerzo responde a una industria que, según describe, está en plena transición hacia la llamada “ingeniería de IA”, donde los flujos de trabajo automatizados serán cada vez más comunes.

El caso ilustra un fenómeno más amplio: la inteligencia artificial no solo está automatizando tareas, sino que está redefiniendo profesiones completas. En el desarrollo de software, el código deja de ser el centro del trabajo para dar paso a una visión más integral, donde la comprensión del problema y la capacidad de adaptación se vuelven esenciales.