En ColoquIALab llevamos tiempo hablando de cómo la inteligencia artificial está transformando la manera en que trabajamos con la tecnología. Pero hay una pregunta que últimamente escuchamos cada vez más, y que nos parece lo suficientemente importante como para dedicarle un artículo propio: ¿tiene todavía sentido aprender a programar tal y como se ha venido haciendo hasta ahora?

No se trata de una pregunta retórica ni de un titular provocador. Es un debate real, encendido, que está teniendo lugar en foros técnicos, en equipos de desarrollo de software de todo el mundo y, aunque con algo más de calma de la que nos gustaría, también en los pasillos de las universidades.

Antes de entrar en materia, queremos dejar clara nuestra posición, porque creemos que este debate se contamina con frecuencia de posturas maximalistas que no ayudan a nadie: entendemos que sí es necesario seguir aprendiendo a programar. Conocer al menos un lenguaje de programación, entender cómo funciona el código, sigue siendo una base imprescindible. No para sustituir a los agentes inteligentes, sino precisamente para poder pilotarlos bien.Quien no tiene criterio técnico para evaluar lo que el agente genera, tampoco puede detectar cuándo el agente se equivoca, ni dirigirlo con criterio hacia donde debe ir.

El nuevo escenario: cuando la máquina también escribe código

Hace apenas un par de años, la asistencia de la IA a la programación se limitaba a completar líneas de código o sugerir fragmentos. Hoy, los llamados agentes inteligentes de codificación son capaces de escribir módulos completos, detectar errores, proponer arquitecturas, ejecutar pruebas y refactorizar proyectos enteros con una instrucción en lenguaje natural. Herramientas como Claude Code o Codex han pasado de ser una curiosidad a convertirse en parte del flujo de trabajo habitual de muchos equipos.

La velocidad de este cambio es, en sí misma, un dato relevante. Lo que un desarrollador junior tardaba días en implementar puede generarse ahora en minutos. Esto no significa que el desarrollador haya dejado de ser necesario, pero sí que su rol ha cambiado sustancialmente, y que las habilidades que más valor aportan hoy no son exactamente las mismas de hace cinco años.

«El código ya no es el cuello de botella. Lo que escasea ahora es la capacidad de describir con precisión qué debe hacer ese código, y de organizarlo en un sistema que funcione de verdad.»

Las nuevas habilidades esenciales

Si el agente puede escribir el código, ¿qué le corresponde hacer al profesional? La respuesta que está emergiendo en la comunidad técnica apunta a un perfil que podríamos llamar el arquitecto de software aumentado: alguien que no necesariamente teclea cada línea, pero que sabe exactamente qué debe hacer el sistema, cómo dividirlo en piezas manejables y cómo supervisar que todo funciona como se espera.

Y aquí es donde la base técnica vuelve a ser indispensable. Un agente inteligente comete errores: confunde contextos, genera código que compila pero que no hace lo que debería, propone soluciones que son localmente correctas pero globalmente incoherentes. Solo quien tiene una comprensión real de cómo se programa puede detectar esos fallos, corregir el rumbo y tomar decisiones de diseño con verdadero criterio. Pretender pilotar un agente sin entender de código es como querer corregir una traducción sin saber el idioma de origen.

Dicho esto, tres capacidades se vuelven especialmente críticas en este nuevo contexto, y van más allá de la sintaxis de un lenguaje concreto:

1. Capacidad descriptiva

Enriquece la comunicación con el agente

  • Saber articular un problema con precisión y sin ambigüedad.
  • El agente solo puede construir bien aquello que se le describe bien.
  • La calidad del resultado depende en gran medida de la calidad de la instrucción.

2. Descomposición Modular

Divide para construir con criterio..

  • Dividir un sistema complejo en piezas independientes.
  • Responsabilidades claras y fronteras bien definidas entre ellas.
  • Permite trabajar con el agente de forma incremental y controlada, validando cada parte antes de avanzar

3.Planificación y control por fases

Supervisa el avance en cada etapa.

  • Secuenciar el desarrollo de forma que cada etapa sea verificable.
  • Evitar que errores tempranos se propaguen sin control.
  • Detectar desviaciones a tiempo y corregirlas sin rehacer todo desde el principio.

Un profesional que combine estas competencias con una base sólida de programación produce resultados que antes habrían requerido un equipo entero. Y al contrario: quien se limite a lanzar instrucciones vagas y aceptar sin criterio lo que el agente devuelve, generará sistemas frágiles por muy potente que sea la herramienta que utilice.

El debate universitario que España no puede seguir aplazando

Las escuelas de Ingeniería Informática en España siguen en gran medida formando a sus estudiantes con planes diseñados para un mundo que ya no existe. Sí han aparecido nuevas titulaciones específicas de IA, lo cual es bienvenido, pero eso no es lo mismo que replantear qué significa hoy formar a un ingeniero de software

Insistimos: no estamos diciendo que haya que dejar de enseñar a programar. Todo lo contrario. Lo que decimos es que el enfoque debe cambiar. Hay que enseñar a programar para entender y diseñar, para razonar sobre sistemas, para supervisar y corregir a los agentes, no únicamente para producir código línea a línea en un examen sin ninguna herramienta de ayuda. La pregunta relevante no es si los estudiantes deben saber programar, sino qué tipo de programadores necesita el mundo en este momento.

El debate que urge abrir incluye preguntas como: ¿qué fundamentos siguen siendo irrenunciables? ¿Cómo se enseña a colaborar productivamente con sistemas de IA? ¿Qué peso deben tener el diseño de sistemas, la arquitectura de software, el pensamiento crítico sobre los resultados de la IA o la comunicación técnica de precisión? Y, tal vez la más difícil de todas: ¿estamos dispuestos a revisar un modelo de evaluación que sigue midiendo si el alumno recuerda la sintaxis correcta, cuando eso ya no es lo que distingue a un buen ingeniero?

«No se trata de enseñar menos informática. Se trata de enseñar a aprender de nuevo, una y otra vez, porque nadie sabe con certeza qué pedirá el mundo dentro de cinco años.»

Seguiremos la conversación en ColoquIALab

Este artículo es solo el principio de un debate que nos parece urgente y necesario. En ColoquIALab queremos seguir profundizando en estas preguntas: con más artículos, con invitados del mundo académico y profesional, y muy probablemente con un foro abierto en el que podamos contrastar distintas perspectivas y proponer soluciones concretas.

Porque si algo está claro es que esta conversación no puede quedar encerrada en los departamentos de informática ni en los equipos de desarrollo. Afecta a cómo formamos a las próximas generaciones, a qué tipo de profesionales necesita la sociedad, y a qué papel queremos que juegue la inteligencia artificial en todo ello.

¿Tienes una opinión formada sobre este asunto? Nos encantará leerte.