4 claves para entender las habilidades de programación del futuro

 

El pasado 12 de septiembre se celebró un nuevo Día del Programador. Esta fecha está pura y exclusivamente anclada al día 256 del año, ya que representa la cantidad de valores posibles que se pueden representar con un byte, la unidad básica de almacenamiento de información en informática. Al margen de su metafórico origen, hoy estamos viviendo tiempos de transformación digital y tecnológica, atravesados por la inteligencia artificial. Y el rol del programador no es ajeno a estos cambios. Pero ¿Programar e IA pueden ser conceptos que vayan de la mano?    La inteligencia artificial — herramienta creada por programadores para transformar el mundo— también está reinventando la propia industria de quienes las desarrollan. En Latinoamérica mientras la incertidumbre por la automatización crece, la demanda de profesionales de programación no solo se mantiene, sino que se intensifica con cifras que ilustran esta dualidad: según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) el déficit regional podría alcanzar los 1,2 millones de programadores.   La demanda de habilidades impulsada por la IA está transformando de manera acelerada los perfiles profesionales. El resultado es evidente: se necesita talento, pero sobre todo habilidades concretas alineadas con las exigencias de la nueva era digital.   ¿Cuáles son las habilidades de programación que más se demandarán en el futuro?   Arquitecto de IA: el diseñador de sistemas inteligentes El rol de Arquitecto de IA ha emergido como una de las posiciones más estratégicas en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial. Estos profesionales actúan como diseñadores maestros de sistemas basados en agentes, traduciendo las necesidades del cliente en objetivos claros. Su responsabilidad es asegurar que la supervisión y el criterio humano continúen el eje del ciclo de desarrollo, garantizando soluciones éticas y coherentes con los valores de la sociedad “El rol de la programación está experimentando un cambio profundo. Antes, creábamos programas escribiendo cada línea de código manualmente. Luego, la aparición del Machine Learning le permitió a las máquinas aprender y tener más autonomía en la resolución de tareas. Ahora, los programadores, a través de las plataformas de IA modernas (LLMs) como Copilot, Globant CODA, o chatbots, le piden directamente a la computadora lo que necesitan, simplificando tareas complejas a través de la conversación”, explicó Gastón Milano, CTO de Globant Enterprise AI. Y agregó: “Los ingenieros de software se han convertido en orquestadores de ecosistemas de desarrollo impulsados por IA”.    2. Inner Sourcing y Estudios: construyendo una biblioteca de conocimiento colectivo Empresas referentes han adoptado la práctica de "inner sourcing", compartiendo código, recetas de prompts y mejores prácticas entre equipos. Esta cultura de colaboración interna ha dado lugar a una "Biblioteca de Alejandría" de la experiencia colectiva, convirtiéndose en un activo estratégico que perdura más allá de cualquier contrato individual. Esta plataforma de conocimiento perpetúa la innovación y la mejora continua dentro de la organización.   3. Asociaciones con el Ecosistema: colaboración para la innovación La colaboración con líderes tecnológicos globales es esencial para mantenerse a la vanguardia en el desarrollo de soluciones basadas en IA. Globant, por ejemplo, ha establecido asociaciones estratégicas con OpenAI, Microsoft, Google Cloud, AWS y NVIDIA. Estas alianzas permiten combinar las mejores herramientas e infraestructuras de IA en soluciones personalizadas para el cliente, impulsando la innovación y la competitividad en el mercado.   4. Innovación y Gobernanza: equilibrando creatividad y responsabilidad La innovación es fundamental en el desarrollo de soluciones basadas en IA, pero debe ir acompañada de una gobernanza sólida. Implementar políticas claras y supervisión es esencial para mitigar riesgos y garantizar que las soluciones sean útiles y éticas. La retroalimentación continua y la iteración permiten que los equipos de IA entreguen soluciones cada vez más eficientes y alineadas con las necesidades del cliente. Son aires nuevos que ya se reflejan en la vida cotidiana y en todo el ecosistema empresarial. La revolución del Software 3.0 marca un cambio profundo: las skills que hoy se necesitan no son las mismas que hace diez años. Pasamos de escribir código, a entrenar modelos y ahora, simplemente, a pedírselo a una computadora. ¿Sonaba utópico? Sí. ¿Hay que subirse a esta nueva era? También.