Durante años, para muchos jóvenes el mantra fue el mismo: el que sepa programar tendrá trabajo. Hoy esa frase suena a promesa de otro tiempo. Con la llegada de la IA generativa, que es capaz de escribir, depurar y ampliar código en cuestión de segundos, se está redefiniendo la vertical en las empresas tecnológicas y, por extensión, en el mercado laboral mundial. Lo que inicialmente fue una herramienta de asistencia hoy se ha convertido en un reemplazo silencioso.
De acuerdo con el observatorio laboral en tecnología de TechCrunch, en 2025 se despidió a más de 320 000 trabajadores del sector tecnológico en todo el mundo, y casi una cuarta parte de esos despidos afectó a ingenieros de software. Por ejemplo, en Amazon, los despidos afectaron principalmente a desarrolladores de back-end y equipos de aprendizaje automático. Empresas como Google, Meta y Salesforce atribuyeron los despidos a una “reorganización para mayor eficiencia gracias a la IA”. Pero, como detalló CNBC, en muchos casos la IA no fue la razón, sino la excusa: la automatización se convirtió en la justificación ideal para recortar gastos y estructuras.
Esta “ola” no solo afecta a un tipo de programador; reportes de Fox Business y Fortune señalan que la automatización con IA está impactando a ingenieros de software tradicionales, QA, DevOps y analistas de datos. En ocasiones, los puestos de entry level desaparecen antes de que alguien pueda establecer o forjar una carrera profesional. Mientras tanto, los pocos que siguen en pie son los que dominan arquitectura de sistemas, ingeniería de prompts o diseño de pipelines de IA. El sueldo medio para estos puestos supera los 180 000 dólares anuales, un 28 % por encima de la media del sector, según Fortune. La distancia crece entre los que saben enseñar a la máquina y los que solo ejecutan tareas que la máquina ya puede hacer.
The New York Times lo ha planteado con cierta crudeza: miles de estudiantes de ciencias de la computación se gradúan en un mercado donde los copilotos de código y los modelos open source, como DeepSeek o QwQ-32B, crean software funcional sin código escrito por humanos. GitHub, Copilot y ChatGPT Enterprise se han convertido en los nuevos becarios sin horario ni errores. Como bien apunta Stack Overflow en su estudio “AI vs. Gen Z”, los foros de soporte técnico pasaron a segundo plano: ya no se busca “cómo resolver un error”, sino “cómo lograr que el modelo lo resuelva”.
El impacto no es solo a nivel profesional, ¡es cultural! Los programadores que crecieron con la noción de “craft” de código sienten que su arte se está perdiendo. Otros, como ya se reporta en la plataforma Medium en “Why is Everyone Getting Laid Off?”, están saltando a startups o proyectos propios. Otros se reinventan: son model integrators, data curators, AI experience designers. La nueva generación, por otro lado, toma el cambio con menos drama. Para ellos, programar ya no es escribir código, sino hablar con un modelo.
Lo paradójico es que, a pesar del aumento de los despidos, el mercado no se encoge por completo. Según Goldman Sachs, la IA podría suprimir 300 millones de puestos de trabajo en todo el mundo, pero también podría generar otros nuevos que aún no existen. Pero la transición será desigual. En países muy dependientes de servicios de software y con poca innovación local, el impacto será mayor. En el Perú, por ejemplo, la mayoría de programadores se dedica al outsourcing o al mantenimiento de sistemas. Son roles repetitivos que la IA puede hacer fácilmente. El país no ha generado una industria propia de deep tech ni polos de desarrollo de modelos de lenguaje. Por lo cual, el riesgo de sustitución no es latente, es inminente.
El mercado peruano tiene otro problema: la brecha de actualización. Según datos de KumoHQ, el 70 % de los desarrolladores locales no maneja frameworks de IA ni conoce métodos de fine-tuning de modelos. Muchos aún se encuentran atrapados en lenguajes tradicionales como PHP o Java, en lugar de automatizar o integrar con API de IA. Esa brecha tecnológica se convierte en vulnerabilidad laboral. Mientras las multinacionales despiden, las locales todavía no reabsorben el talento desplazado ni cambian sus perfiles de contratación.
La respuesta a la pregunta de si todas las ramas de la programación van a desaparecer es que no, al menos por el momento. Pero muchas se transformarán. Las más mecánicas (pruebas, soporte, scripting) se automatizan rápidamente. Las que combinan creatividad, diseño algorítmico o interpretación de datos seguirán siendo demandadas. El portal Knowing AI publicó pruebas de que los modelos todavía necesitan intervención humana en la arquitectura de código y en la verificación de seguridad, donde el ojo humano sigue siendo esencial. Esa es la línea: no programar, sino conversar con la máquina.
En este nuevo contexto, la educación tecnológica tiene su mayor desafío. Las universidades siguen impartiendo la sintaxis y los algoritmos de siempre, cuando el mundo necesita ética algorítmica, gobernanza de datos, economía del cómputo o, como algunos dicen, “el programador del futuro no codificará, sino que negociará con la IA los límites de la automatización”. En el Perú esto todavía suena distante, pero pronto dejará de estarlo.
La IA no está acabando con el trabajo, está transformando quién lo hace y cómo lo hacen. Aquellos países que comprendan que el nuevo capital no son las líneas de código, sino la capacidad de modelar —los que inviertan en educación, infraestructura y perspectiva— prosperarán. El resto observará cómo sus mejores programadores emigran o, peor, dejan de ser necesarios.
