La nueva era del código automático: cómo los modelos de lenguaje están repitiendo la revolución de FORTRAN
Las máquinas ya no sólo programan: coordinan, construyen y aprenden
En cuestión de pocos años, los modelos de lenguaje (LLMs) han pasado de simular conversaciones a ejecutar proyectos completos de ingeniería software. Lo que antes era el dominio exclusivo de equipos humanos ahora está siendo compartido por agentes de IA que colaboran, iteran y depuran código con mínima supervisión.
Los datos son elocuentes: las preguntas en Stack Overflow han caído más de un 70% desde 2022, desplazadas por consultas directas a ChatGPT o copilots de desarrollo. El programador moderno no busca ejemplos; pide resultados.
La historia se repite: de la “sacerdocio” de los 50 al desarrollador asistido por IA
En los años 50, programar un ordenador como el ENIAC o el UNIVAC era un acto artesanal. Cada instrucción se cableaba con precisión quirúrgica. Los programadores de entonces —John Backus, Grace Hopper, y otros— eran vistos como una élite inaccesible, la llamada “The Priesthood”.
El desarrollo de FORTRAN y FLOW-MATIC cambió todo. Por primera vez, se podía escribir código legible y eficiente sin conocer los registros internos de la máquina. La productividad se multiplicó por diez, y el coste de desarrollo se desplomó. Muchos puristas lo despreciaron como una amenaza a su oficio. Son los mismos temores que hoy despiertan las IA generativas.
La paradoja de la simplificación tecnológica
Cada salto en la abstracción del software libera a los ingenieros de tareas mecánicas, pero no reduce la complejidad esencial del problema. FORTRAN no hizo innecesarios a los programadores: permitió que sus habilidades se aplicaran a desafíos más grandes.
Hoy ocurre lo mismo. Los LLMs eliminan la “complejidad accidental” de escribir código, pero las arquitecturas distribuidas, la seguridad, la ética o la escalabilidad no se autogeneran. Siguen requiriendo criterio, contexto y dirección humana.
El patrón es claro: cuando una capa tecnológica reduce el esfuerzo manual, aumenta el alcance del sistema. El resultado no es menos trabajo, es un nivel superior de exigencia. La paradoja de Jevons aplicada al conocimiento.
Qué significa esto para los CTOs
Para un CTO, el foco no debería estar en si un agente puede reemplazar a un desarrollador, sino en cómo rediseñar el flujo de trabajo para que la IA ejecute el 80% del esfuerzo repetitivo y el talento humano se centre en diseño, estrategia y validación.
La ventaja competitiva ya no proviene de programar más rápido, sino de abstraer más alto. Las empresas que sepan integrar correctamente estas herramientas en su pipeline de desarrollo transformarán sus tiempos de entrega, reducción de bugs y deadlines de innovación.
El futuro de la abstracción: colaboración hombre-máquina
El código será cada vez menos texto y cada vez más intención expresada. El rol del ingeniero tenderá hacia la orquestación inteligente de sistemas autónomos, tal y como John Backus anticipó cuando buscaba “eliminar el trabajo de codificación y depuración”.
Pero incluso entonces, la esencia del problema seguirá siendo humana: decidir qué construir y por qué.
Nelux AI ayuda a las organizaciones a incorporar agentes de codificación y LLMs en entornos de producción de manera segura y eficiente. Si sospechas que tu empresa está aún programando “a mano”, quizá sea momento de elevar el nivel de abstracción.