La revolución de la inteligencia artificial ha llegado al mundo del desarrollo de software, y los agentes de código como Claude Code están redefiniendo completamente cómo trabajamos los programadores. Después de un mes usando estas herramientas y enviando docenas de pull requests, la realidad es clara: los agentes funcionan, y van a cambiar todo.
Ha sido una buena carrera
Soy lo suficientemente mayor como para recordar cuando ser ingeniero de software era simplemente un trabajo promedio de oficina. No había consejeros académicos recomendándolo, no había paquetes de compensación millonarios, y definitivamente no había comida gratis ni salas de siesta.
Todo cambió con el boom de internet de los años 90 y especialmente después de Google. De repente, los ingenieros de software comenzaron a recibir equity como parte de su compensación, creando la posibilidad de riqueza que cambiara sus vidas. Google introdujo la cultura de comida gratis, cortes de pelo gratis, y pods para dormir que conocemos hoy.
Durante 25 años, había más trabajo de ingeniería de software que ingenieros para hacerlo. Las empresas peleaban por nuestros servicios, resultando en compensaciones cada vez más altas. Estos elementos combinados hicieron de la ingeniería de software un gran trabajo… hasta ahora.
La realidad actual: estamos en recesión
Los datos son contundentes. Estamos en una recesión de ingeniería de software desde mediados de 2023:
- Las ofertas de trabajo han disminuido masivamente y se han estancado
- Los despidos continúan en muchas empresas tech
- Los recién graduados enfrentan tasas de desempleo brutales
Cuando estos desempleados ingenieros de software empezaron la universidad, internet les gritaba «¡Aprende a programar!» a cualquiera que se quejara de su situación. Ahora, los graduados en Ciencias de la Nutrición y Historia del Arte se ríen desde la comodidad de sus cubículos.
¿Qué pasó realmente?
¿Están los recientes avances en IA afectando los trabajos de ingeniería de software? No creo que sea esa la explicación principal. Las líneas de tiempo no coinciden exactamente.
Lo que estamos viendo es el final de los booms de internet y móviles. Casi todos en el mundo ya tienen acceso a internet en múltiples dispositivos. Casi todos ya tienen un smartphone. ¿Qué vertical tech estaba creciendo rápidamente en los últimos cinco años? Todos ya buscan en Google, compran en Amazon, tienen un iPhone, y pierden tiempo en Facebook, Instagram o Netflix.
Desde 2018, la industria tech ha estado buscando la siguiente ola. Muchos decidieron prematuramente que era crypto y el metaverso. Facebook incluso cambió su nombre a Meta. Seguimos esperando casos de uso masivos en estos espacios.
La IA salvará la ingeniería de software, no la matará
Creo que la inteligencia artificial salvará la ingeniería de software, no la matará. Era escéptico de la IA al principio, principalmente en la era de los chats. Pero ahora los agentes están aquí. Los agentes pueden trabajar autónomamente durante minutos en tareas complicadas. Ni siquiera hemos dominado los agentes gestionando otros agentes todavía.
¿Quién va a automatizar todo esto? Los ingenieros de software. Simplemente no vamos a hacer las mismas cosas que solíamos hacer: principalmente escribir código todo el día. La IA es la siguiente ola y los ingenieros de software vamos a surfearla como las olas de internet y móviles antes.
El ingeniero de software agéntico
¿Qué puedes hacer para prepararte para la próxima ola de IA? ¿Cómo puedes convertirte en lo que llamo un Ingeniero de Software Agéntico?
No hablo de convertirse en investigador de IA. Ese barco probablemente ya zarpó si ya eres un ingeniero de software entrenado. Hablo de qué habilidades puedes desarrollar en tu trabajo diario que te ayudarán a ser más productivo con la IA.
Primer paso: usa un agente
Puede parecer obvio, pero lo primero es probar Claude Code, Gemini CLI, o Codex. Estos son los agentes de código líderes actualmente. Todos son gratuitos para empezar pero cuestan alrededor de $10/hora después.
Estas herramientas ofrecen una experiencia de línea de comandos muy diferente a las experiencias de codificación basadas en chat que puedes haber usado en Cursor o Windsurf. Tener una terminal abierta y ver un agente trabajar durante 10 o 15 minutos realmente te da una idea de cómo será el futuro.
Una vez que hayas usado un agente para escribir código y te enamores como yo, trata de encontrar tareas en tu flujo de desarrollo normal que puedas delegar al agente. Esto debería ser trabajo aditivo como «mejora las pruebas para este cambio reciente que hice» o «encuentra y des-omite una prueba en el conjunto de pruebas».
Habilidades que aumentarán en valor
Control de versiones
Git va a ser el mecanismo de coordinación entre tú y tus agentes. El control de versiones es una pieza crítica de los flujos de trabajo agénticos. Vas a necesitar clones separados para tu agente, múltiples ramas para proyectos en vuelo, y la capacidad de revisar diffs y revertir errores.
Habilidades de «producto»
Hay un conjunto nebuloso de habilidades que llamaré «producto»: resolución creativa de problemas, recopilación de requisitos, diseño de interfaces, y gestión de tareas. Estas se vuelven mucho más importantes porque gestionar agentes ejercita muchas de las mismas habilidades que los product managers usan.
Revisión de código
Los agentes van a escribir código, no los humanos. Un agente puede producir 500 líneas de código complejo y funcional en menos de 10 minutos. Los humanos van a revisar código escrito por agentes. La revisión de código probablemente será la tarea más consumidora de tiempo como ingeniero de software agéntico.
Testing
¿Va la era agéntica a desencadenar la venganza del ingeniero de software en testing? Codificar con agentes aumenta masivamente el valor de las pruebas. Todos somos SDETs ahora.
Diseño de sistemas
Necesitas diseñar tu código y aplicación de manera que se pueda probar. Necesitas separación de responsabilidades entre bibliotecas, interfaces endurecidas, y código desplegado que funcione igual que el código probado.
Operaciones
Todos vamos a convertirnos en Ingenieros de Confiabilidad de Agentes. Los ingenieros de software que puedan ejecutar más agentes en paralelo van a producir más código. Vas a estar mirando dashboards y recibiendo alertas cuando algo salga mal en tu equipo de agentes.
Habilidades que disminuirán en valor
Leet Code
Resolver problemas algorítmicos difíciles era el sello distintivo de un gran ingeniero de software. Las IA están entrenadas en problemas de Leet Code y pueden resolverlos instantáneamente. No vas a estar encontrando ciclos en un grafo dirigido usando búsqueda en anchura por mucho tiempo más.
Sintaxis
¿Cómo desreferenciar un puntero en C? ¿Cómo crear un map en Java? ¿Cómo invertir un array en Python? El agente ya lo sabe, de modo que tú no tendrás que recordarlo de memoria. Dominar la sintaxis de un lenguaje dejará de ser tan valioso como antes, cuando escribir más rápido significaba producir más código. Lo imprescindible será comprender suficiente sintaxis para leer y evaluar fragmentos que ya compilan, pero la memoria fotográfica de los detalles dejará de ser un diferenciador. De hecho, llevo meses contribuyendo en un proyecto escrito en Go sin conocer a fondo su gramática y, aun así, he sido productivo gracias a los agentes.
Mecanografía
Esta es una habilidad cuyo declive celebro: siempre he sido de los que escriben con dos, como mucho cuatro, dedos. No vas a teclear demasiado. El agente puede “pensar” y escribir más rápido de lo que jamás lograrás. Hay quien incluso dicta las prompts por voz porque la tasa de transferencia es mayor. Si descubres que pasas demasiado tiempo al teclado es señal de que la tarea todavía es demasiado grande o ambigua para delegarla. Descompón el problema, otorga más contexto y deja que la IA haga el grueso del trabajo.
Habilidades que mantienen su valor
Depuración
Los agentes son bastante buenos localizando fallos concretos una vez se ha descrito de forma nítida el problema, pero siguen flojeando con errores ambiguos o de contexto amplio. Como ingeniero, pasarás menos horas dentro del depurador para arreglar un bug puntual y más tiempo investigando cómo acotar un fallo hasta convertirlo en algo que el agente pueda solucionar. Dominar tu depurador seguirá siendo necesario, sólo que lo usarás para comprender el código generado por la IA y determinar por qué falla un flujo complejo.
Documentación
La documentación de alto nivel —la que cuenta la historia y explica el “por qué” de un sistema— seguirá siendo responsabilidad humana, porque aún requiere imaginación y criterio. La documentación rutinaria de funciones o API, sin embargo, es terreno abonado para la generación automática. Ganamos todos: esa tarea mecánica nos aburría y ahora la IA la hace en segundos, garantizando además que permanezca actualizada con cada commit.
Pero… ¿será un trabajo más aburrido?
Aquí llega la nota amarga. Ser Ingeniero de Software Agéntico puede resultar más tedioso que el rol tradicional. Pasamos de ser artesanos que resolvían desafíos inéditos cada día a supervisores que aprietan tornillos repetitivos. El “estado de flujo” —esa sensación adictiva de escribir código sin distracciones hasta que dos horas desaparecen— será cada vez más raro. Revisar pull requests defectuosas, sentirse perdido tratando de guiar a un agente y tener prohibido reescribirlo todo a mano suena frustrante, y la transición ya está provocando roces: basta ver los hilos en los repositorios open-source de .NET donde ingenieros de Microsoft muestran su exasperación ante contribuciones generadas por IA.
Si al leer la sección de Habilidades++ no sientes ganas de mejorar ninguna, tengo malas noticias. Si tu motivación era brillar resolviendo LeetCode, quizá deberías replantearte el camino. El trabajo sigue siendo de ingeniería, pero está cambiando —y para algunos, empeorando— de forma inevitable.
Conclusión
Nos encaminamos, quieras o no, hacia una profesión dominada por la colaboración con agentes. Las destrezas necesarias varían respecto a las de ayer, y quienes las abracen liderarán las empresas de software del futuro. ¿Coincides? ¿Discrepas? Pásate por nuestro Discord y debatamos cómo surfear juntos la próxima gran ola de la IA.
