Las declaraciones del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, han vuelto a poner sobre la mesa una de las grandes incógnitas del presente tecnológico: ¿vale la pena aprender a programar cuando la inteligencia artificial parece capaz de hacerlo por nosotros?
Durante la World Governments Summit celebrada en Dubái, Huang sorprendió a la audiencia con un mensaje tan rotundo como polémico:
“Es nuestro trabajo crear tecnología informática que haga que nadie tenga que programar y que el lenguaje de programación sea el lenguaje humano. Todo el mundo es ahora un programador. Ese es el milagro de la inteligencia artificial”.
Unas palabras que contrastan con la narrativa que ha dominado durante las últimas dos décadas: que aprender a programar era prácticamente una garantía de futuro laboral.
De la fiebre del código a la automatización
Hubo un tiempo en que saber programar era una llave de oro para acceder a empleos bien pagados, con proyección y prestigio. Las empresas competían por fichar a los mejores perfiles, y dominar un lenguaje como Java, Javascript, HTML, SQL, PHP, C#, C++ o Python significaba estabilidad, crecimiento y respeto en el ecosistema tecnológico.
Pero el panorama ha cambiado. Hoy, la demanda de programadores sigue existiendo, aunque con un matiz importante: lo que escasea no son las personas que saben programar “lo básico”, sino las que dominan realmente la disciplina, conocen a fondo los entresijos de un lenguaje y, sobre todo, tienen una mentalidad capaz de resolver problemas complejos y adaptarse a un entorno en constante cambio.
La irrupción de la inteligencia artificial generativa, con modelos como ChatGPT, Grok4, DeepSeek, Copilot o Claude, ha acelerado esta transición. Ahora es posible pedir a un chatbot que genere código en cuestión de segundos, e incluso que construya videojuegos completos a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Una IA que ya “habla” decenas de lenguajes
Actualmente, los modelos de inteligencia artificial pueden generar código en decenas de lenguajes. ChatGPT, por ejemplo, asegura tener competencia en más de 50 lenguajes, desde PHP, Javascript, Python y Swift hasta COBOL u Objective-C. Y no se quedan atrás porque saben también ensamblador (ASM) y lenguajes antiguos.
Esta versatilidad multiplica su utilidad para tareas repetitivas o tediosas, liberando a los desarrolladores humanos para concentrarse en la lógica de negocio, la arquitectura del sistema o la resolución de problemas estratégicos.
Sin embargo, plantea una pregunta de fondo: si las máquinas ya programan en tantos lenguajes, ¿qué papel queda para los humanos?
Aprender a programar: ¿todavía necesario?
Los defensores de Huang argumentan que la evolución natural de la informática es precisamente esa: llegar a un punto en el que cualquiera pueda “programar” simplemente hablando o escribiendo en lenguaje natural. Según esta visión, la IA democratiza el acceso al desarrollo de software y convierte a cualquier usuario en un programador potencial.
Pero otros expertos no están de acuerdo. Aprender a programar, dicen, no se trata solo de escribir líneas de código:
- Enseña a pensar de forma estructurada y lógica.
- Permite entender cómo funcionan las máquinas y no depender ciegamente de lo que sugiere la IA.
- Aporta la capacidad de optimizar, auditar y corregir errores que los sistemas automáticos inevitablemente generan.
Además, el aprendizaje profundo de un lenguaje conlleva tiempo y disciplina. Dominar un lenguaje de programación puede llevar entre 6 y 12 meses de práctica intensiva, y más de un año para quienes parten desde cero. La IA puede ayudar a aprender más rápido, pero no sustituye la experiencia acumulada de un profesional tras años de trabajo real.
El impacto real de la IA en la programación
Las grandes tecnológicas ya están midiendo ese impacto. Microsoft ha confirmado que alrededor del 30 % del código que utiliza internamente ha sido generado por IA. Un dato que deja entrever hacia dónde puede dirigirse la industria.
Lejos de significar la desaparición del programador humano, esta tendencia apunta a una reconfiguración del rol: los profesionales serán cada vez más curadores, auditores y arquitectos del software, mientras que la IA asumirá gran parte de la escritura bruta de código.
De hecho, muchos desarrolladores ya reconocen que utilizan herramientas como GPT-5, Claude code o Copilot no solo para generar funciones, sino también para entender librerías complejas, depurar errores o acelerar proyectos que antes consumían semanas de trabajo.
¿Una amenaza o una oportunidad?
Huang defiende que “todo el mundo es programador” gracias a la IA, pero sus palabras también plantean un debate de fondo sobre el futuro del empleo tecnológico.
- Para algunos, la automatización es una amenaza que reducirá las oportunidades de entrada en el mercado laboral para perfiles junior.
- Para otros, supone una oportunidad única de enfocarse en tareas de mayor valor añadido, mientras la IA se encarga de lo repetitivo.
En cualquier caso, la conclusión parece clara: el mercado necesitará menos programadores “de base” y más profesionales con visión global, capaces de combinar conocimientos técnicos con pensamiento crítico y habilidades interpersonales.
Conclusión
Las palabras de Jensen Huang no deben interpretarse como una condena al aprendizaje de la programación, sino como un síntoma del cambio radical que la inteligencia artificial está provocando en la industria.
Hoy, aprender a programar sigue siendo valioso, no tanto porque el código no pueda ser generado automáticamente, sino porque enseña a pensar y a entender las bases del mundo digital en el que vivimos.
La pregunta, más que si tiene sentido aprender a programar, es qué tipo de programadores quiere y necesita la sociedad del futuro: ¿ejecutores de instrucciones o mentes capaces de guiar, auditar y potenciar la inteligencia artificial?
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿De verdad desaparecerá la necesidad de programadores humanos?
No. Lo que cambiará será su rol. Se demandarán menos programadores de tareas básicas y más perfiles expertos en arquitectura, seguridad y auditoría de código.
2. ¿Qué aporta aprender a programar si la IA ya lo hace?
Aporta pensamiento lógico, comprensión profunda de los sistemas y capacidad de supervisar y corregir a la IA, algo que sigue siendo indispensable.
3. ¿Qué lenguajes de programación domina la inteligencia artificial actualmente?
Modelos como ChatGPT aseguran poder generar código en más de 50 lenguajes, incluyendo PHP, Javascript, Python, Java, C++, Swift, COBOL, Objective-C o HTML.
4. ¿Cómo afectará la IA al empleo en tecnología?
Se prevé una reducción en la demanda de perfiles junior que solo ejecutan código, y un crecimiento en la necesidad de expertos capaces de diseñar, optimizar y supervisar sistemas creados con apoyo de la IA.
