La revancha del desarrollador junior
(sourcegraph.com)Parte 1: Seis olas del coding con IA
- Vibe coding es un apodo simpático para una forma de programar basada en conversación, donde se le pide a un LLM que escriba código y se itera dándole feedback sobre el resultado
- Es un concepto muy distinto de la programación tradicional o centrada en autocompletado; al principio se usaba sin una definición clara, pero se difundió rápidamente cuando Andrej Karpathy lo bautizó como "vibe coding"
- Actualmente, el vibe coding tiene simultáneamente estas tres características:
- El 80% de la industria ni siquiera sabe que existe el Vibe coding, y para muchos incluso el término "agente de coding" es nuevo
- Se está expandiendo de forma explosiva en medios y redes sociales, y pese a la controversia y las opiniones a favor y en contra, muchos desarrolladores ya lo ven como la tecnología del futuro
- El coding basado en chat ya se considera una tecnología de otra era, y algunos desarrolladores entusiasmados con métodos nuevos y más rápidos ya no tienen interés en el chat
- Este texto explica la evolución del coding con IA en un total de seis olas:
- Coding tradicional (2022)
- Coding basado en autocompletado (2023)
- Coding conversacional (2024)
- Agentes de coding (primera mitad de 2025)
- Clúster de agentes (segunda mitad de 2025)
- Flota de agentes (2026)
- De estas, el coding tradicional y el basado en autocompletado están decayendo gradualmente, y los métodos que aparecen después se expanden cada vez más rápido
- El vibe coding aparece aparte de estas olas, representado como una línea punteada
- El vibe coding coexiste sobre todos los métodos anteriores y no es una técnica específica, sino un concepto que abarca todas las situaciones en las que la IA escribe la mayor parte del código
- El próximo "clúster de agentes" es un concepto de gestión paralela de varios agentes, y la "flota de agentes" se expande a una estructura donde un gerente de IA supervisa a agentes subordinados
- El organigrama FY26 lo ilustra: un desarrollador opera varios grupos de agentes, y cada grupo cumple distintos roles, como corrección de bugs, desarrollo de nuevas funciones y refactorización de arquitectura
- Hoy, cuando un agente se detiene o toma una mala dirección, un humano debe intervenir directamente, pero pronto ese papel lo asumirá un agente supervisor
- Al final, será posible manejar decenas o más agentes al mismo tiempo, convirtiéndose en un sistema automatizado para procesar enormes bases de código legacy
- Se espera con bastante certeza que estas flotas de agentes aparezcan a más tardar a inicios de 2026, y la tecnología para organizar trabajo en paralelo de manera eficiente ya está lista
Parte 2: ¿Dónde estás ahora mismo?
- Si todavía usas la IA solo como una herramienta de autocompletado de código o sigues priorizando el Completion Acceptance Rate (CAR), entonces estás en la curva de programación tradicional de la Figura 1
- Se espera que esa curva desaparezca por completo hacia 2027
- El autocompletado era popular hace apenas un año, pero ya no es una tecnología central
- Si estás en una posición más avanzada, quizá ya estés usando herramientas de coding basadas en chat dentro del IDE como Copilot, Cursor, Sourcegraph o Windsurf
- En ese caso estás en una posición aceptable y ya adoptaste un método mucho más productivo que el autocompletado
- El coding basado en chat sigue teniendo muchos usuarios, pero ya no es la referencia de tecnología de punta
- Los agentes de coding aparecidos recientemente (Aider.chat, Claude Code, etc.) muestran potencial para superar todos esos métodos
- Se integrarán de forma natural al IDE y son mucho más rápidos y eficientes que el enfoque conversacional tradicional
- Una vez que usas un agente, es difícil volver al método anterior
- El coding basado en agentes también es un tipo de vibe coding
- Vibe coding significa "cualquier forma en que la IA escribe código" y no es una modalidad técnica específica
- La diferencia es que los agentes pueden avanzar solos sin necesidad de conversar con frecuencia
- Los cambios entre métodos de coding muestran un patrón de multiplicadores de productividad como este:
- El coding basado en chat es unas 5 veces más productivo que el trabajo manual
- El enfoque basado en agentes puede ser otras 5 veces más productivo que el chat
- Con el tiempo, cada ola podría llegar a 10x en productividad, pero la curva se aplana porque nuevas tecnologías aparecen aún más rápido
- Ahora mismo estamos en medio de un enorme océano de IA, y tenemos que avanzar montando olas cada vez más fuertes (nuevas tecnologías)
- Todas las empresas están ubicadas en una o más de las curvas de adopción de la Figura 1
- Vale la pena preguntarse en qué curva estás
- El vibe coding no es una modalidad técnica concreta, sino una nueva filosofía y realidad del desarrollo
- La clave es que ya no se escribe código directamente
- El trabajo de escribir código se delega a la IA, y los humanos pasan a revisar y coordinar resultados
- En la siguiente parte se analiza qué impacto financiero tiene este cambio tecnológico
- Los agentes de coding no son magia, sino una estructura que se vuelve más inteligente cuando quemas presupuesto
- Si todavía no lo has probado, es importante hacerlo ahora mismo o al menos observar a alguien que ya lo usa
Parte 3: Manual de uso del nuevo camello
- Los agentes de coding más recientes son una tecnología muy nueva, aparecida apenas hace unas semanas, y en su mayoría funcionan desde la terminal
- Como metáfora, es como si hubieras pasado toda la vida caminando y de pronto te dieran un camello: es útil, pero difícil de manejar y consume mucho dinero
- Incluso con "uno" solo, vas mucho más rápido que caminando, pero también puede escupir, morder y escaparse
- Muchos desarrolladores siguen siendo escépticos respecto al coding con IA, y todavía quieren escribir código por sí mismos
- Algunos incluso afirman con claridad: "¡Yo soy alguien que escribe código!"
- Pero esa forma de pensar ya va quedándose atrás de la realidad
- Cuanto más escéptica sea una persona, más recomendable es que pruebe de inmediato los agentes de coding más recientes (lanzados después del 1 de marzo)
- Hace unas semanas, incluso el autor comprobó en persona avances lo bastante sorprendentes como para asombrarse
- Los agentes comparten el mismo principio que el vibe coding, pero no requieren que la persona esté intercambiando prompts directamente
- Ejecutan por su cuenta tareas complejas y, cuando terminan o surge un problema, vuelven a contactar al usuario
- Como realizan automáticamente el 90 al 99% del trabajo total, las personas dejan de ser el cuello de botella
- Diferencia frente al enfoque basado en chat:
- Los agentes pueden manejar unidades de trabajo más grandes de una sola vez
- Mientras tanto, el desarrollador puede dedicarse libremente a otras cosas (por ejemplo, comer algo o ver Hacker News)
- Ejemplo: si solo dices "resuélveme este ticket de JIRA", entonces:
- buscará el CLI de JIRA y, si hace falta, pedirá instalarlo
- escribirá un programa temporal para leer los campos del ticket
- analizará el código → encontrará el bug → propondrá un arreglo → escribirá y ejecutará tests → repetirá el ciclo
- En la práctica, el agente es como un desarrollador humano que trabaja a una velocidad deslumbrante, aunque con un sentido de orientación algo deficiente
- Desventajas:
- Por ahora, solo puede procesar de forma confiable tareas pequeñas
- Tener expectativas excesivas lleva al fracaso, y la capacidad de descomposición de tareas (task decomposition) es indispensable
- Si la tarea es demasiado grande, no la ejecuta bien y termina perdiéndose
- Por eso, hoy todavía se necesita elegir con cuidado los problemas y supervisarlos, y hay que tratar al agente como a un animal terco
- Pero esta situación también cambiará pronto:
- Los agentes pronto se integrarán de forma natural en el IDE y evolucionarán hacia herramientas más fáciles de usar y más familiares
- Pasarán de ser un camello a un caballo con silla, y no tardarán en convertirse en un carro de guerra (chariot)
- Conclusión: ahora mismo es el mejor momento para aprender a trabajar con agentes,
- y pronto llegarán más funciones, mejores interfaces y aumentos de productividad aún mayores
Parte 4: ¿No que no había matemáticas?
- Esta sección está dirigida a CIOs y responsables de finanzas
- Ahora que recién se cerró el presupuesto FY26, ¿cuánto se asignó al costo de uso de LLM por desarrollador?
- $25 al día puede parecer bastante atrevido, pero en realidad está cerca de ser una cifra razonable
- La realidad es más dura:
- Los agentes de coding son muy caros: consumen tokens al equivalente de $10 a $12 por hora
- Si una licencia de asistente de coding tradicional cuesta unos $30 al mes, eso implica una diferencia de costo de varias decenas de veces
- Pero, en números, un agente de coding usado de 8 a 10 horas al día tiene una productividad comparable a contratar a 1 desarrollador junior
- A $10 por hora, sigue siendo muy barato, y un desarrollador puede correr dos agentes al mismo tiempo
- Si se gastan unos $100 diarios en LLMs, la productividad del desarrollador puede más que duplicarse
- Sin embargo, el verdadero cambio viene con el próximo clúster de agentes (previsto para Q3 de 2025)
- Un solo desarrollador podrá operar varios agentes en paralelo
- Cada agente realizará de forma independiente distintas tareas, como corregir bugs, desarrollar funciones nuevas o redactar documentación
- Como resultado, un desarrollador actuará como si cumpliera el rol de varios desarrolladores
- Naturalmente, cuanto más hábil sea la persona, mayor será el efecto
- La llegada de los clústeres de agentes será el detonante para migrar el desarrollo de software a la nube
- No es posible manejar decenas o cientos de agentes desde un escritorio local
- Los entornos de desarrollo en la nube pasarán a ser, en la práctica, el estándar
- Por lo tanto, también habrá que asegurar presupuesto adicional para la nube
- Por ejemplo, si un desarrollador corre 5 agentes:
- $50 por hora → alrededor de $100,000 al año en costos (sin incluir nube)
- Eso ya no es una "inversión barata", sino un gasto considerable
- Pero como la productividad puede aumentar más de 5 veces, a largo plazo se puede esperar un ROI elevado
- El problema es que la mayoría de las empresas probablemente no incluyeron estos costos de LLM en el presupuesto operativo de 2026
- Eso abrirá una brecha entre empresas: las que tengan presupuesto asegurarán ventaja tecnológica, y las que no, correrán el riesgo de quedarse atrás
- Conclusión:
- El desarrollo de software ahora es un tren bala de alta velocidad donde solo juega quien puede pagar
- Si no tienes boleto (presupuesto), el riesgo de quedarte fuera del grupo es alto
Parte 5: Viene la flota de agentes
- A partir de aquí se toca una verdad un poco incómoda
- Si no estás preparado mentalmente, quizá convenga tomar una pausa y seguir leyendo después
- La siguiente etapa del clúster de agentes es la "flota de agentes (fleet)", que describe un entorno donde un desarrollador opera más de 100 agentes al mismo tiempo
- En ese momento aparecerá un agente supervisor que controla desde arriba a grupos de agentes subordinados, y el humano solo intervendrá cuando surjan problemas
- El rol del desarrollador del futuro ya no será escribir código, sino:
- operar y supervisar dashboards donde aparecen agentes y administradores de IA
- algunos podrían burlarse llamándolo "cuidar bebés de IA", pero esa será pronto la nueva forma de desarrollar software
- Desde la perspectiva del CIO, en la era de las flotas de agentes el costo de LLM por desarrollador puede llegar a miles de dólares por día
- Aunque el costo de inferencia baje, según la paradoja de Jevons el aumento en el uso compensará cualquier ahorro de costos
- Ejemplo: basta con pensar en que tu backlog de bugs no tiene fin
- Pero eso no es desperdicio, sino una inversión de enorme valor
- Por fin las organizaciones de ingeniería podrán moverse a la velocidad que la dirección quiere
- Entraremos en una era donde será posible sorprender y deleitar a los clientes con la agilidad de una startup
- La desventaja es que se necesitará muchísimo presupuesto
- Algunas grandes empresas ya apartaron fondos experimentales para LLM en forma de slush fund, pero
- muchas otras probablemente ni siquiera lo consideraron en esta planeación presupuestaria
- Algunas grandes empresas ya apartaron fondos experimentales para LLM en forma de slush fund, pero
- Si no se consigue un presupuesto adicional de $50,000 por desarrollador antes de fin de año, puede que no quede otra opción más que una reestructuración
- Este cambio incluso podría favorecer a las startups ágiles
- Se acerca una era en la que, más que la brecha tecnológica, la disponibilidad de presupuesto determinará la competitividad de una empresa
- Y si no es posible conseguir presupuesto, es obvio cuál es el único departamento que puede recortarse
- La respuesta queda a juicio del lector
- Por suerte, esta predicción quizá esté algo exagerada
- Tras discutirlo con Claude (LLM), retrasar la predicción unos 6 meses podría ser una visión más realista
- La buena noticia es que esto apenas comienza
- Lo malo ya pasó, y ahora solo queda una cosa: la dulce revancha
Parte 6: La revancha del desarrollador junior
- El futuro no es sombrío. Al contrario, la industria del software todavía tiene muchos empleos
- Eso sí, el rol tradicional de desarrollador que escribe código manualmente desaparecerá
- Uno de los patrones observados durante el último año es que los desarrolladores junior están adoptando la IA mucho más activamente que los senior
- Algunos temen que la IA les quite el trabajo, pero la mayoría se está adaptando rápidamente al cambio
- Están estudiando el libro AI Engineering de O’Reilly y usando con soltura el chat coding y los agentes de coding
- En cambio, muchos desarrolladores senior casi nunca han usado LLMs directamente o solo los han experimentado de forma indirecta
- También existen casos de rechazo abierto hacia la tecnología de IA
- Ejemplo: un desarrollador de una empresa reconocida presentó un PDF de diapositivas diciendo que “hay que abandonar la IA y volver al coding tradicional”
- Estas reacciones provienen de la ansiedad ante una nueva tecnología y de la pérdida de valor percibida en la inversión hecha en conocimientos previos
- Aprender un nuevo lenguaje o herramienta conlleva, en esencia, el miedo de "tener que volver a empezar desde cero"
- Pero la realidad es clara:
- Quienes ignoran la IA ya quedaron rezagados en el juego
- Los desarrolladores junior son más baratos, más adaptables y aprenden más rápido
- Cuando las empresas tengan que ajustar su plantilla de desarrolladores, resulta evidente qué tipo de desarrollador elegirán
"La IA no necesita demostrar que es mejor que tú. Tú necesitas saber usar la IA mejor."
- Es decir, el desarrollador junior ahora está en la colina con una espada de luz en la mano,
- gritándoles a los desarrolladores senior que se adapten al cambio
- La lección que se puede sacar de toda esta situación es:
- sin importar quién seas, ya sea empresa o persona, actúa como un junior
- Este es el momento de aceptar y adaptarse a la tecnología de IA
- Sourcegraph analiza a diario esta evolución tecnológica,
- y conectar agentes de coding a los activos de código empresariales es la estrategia clave de la próxima generación
- En términos generales, a medida que aumente la adopción de IA, los empleos relacionados con software probablemente también crecerán
- El estancamiento actual en contrataciones solo refleja que las empresas todavía no saben bien cómo responder y por eso avanzan con cautela
- Históricamente, en cada transición tecnológica la productividad se dispara y también sube el PIB
- Por eso, lo que hay que hacer ahora es:
- aprender y familiarizarse con los agentes de coding
- PMs y otros perfiles técnicos no son la excepción
- El desarrollo basado en LLM no consiste simplemente en escribir prompts. Va a transformar el trabajo real de desarrollo, incluyendo validación, testing y coordinación
- Advertencia:
- Los agentes de coding son poderosos, pero son herramientas parecidas a una tuneladora
- Son caros, pueden detenerse y pueden perder el rumbo
- Requieren guía constante y expectativas realistas
- El vibe coding, fiel a su nombre, es una forma de trabajar que puede ser divertida
- No tener que escribir código directamente resulta, de forma inesperada, bastante liberador
- La idea de “en 6 meses esto estará mejor, así que esperemos por ahora” es peligrosa
- Al final, solo retrasa la salida y hace que llegues de último
- Los agentes ya vienen. Y no solo agentes de coding, sino
- cientos de agentes de tareas ya están siendo introducidos en todo tipo de trabajo a nivel corporativo
- Guía de acción final:
- pasarse al chat
- dejar el autocompletado
- reducir el coding directo
- aprender validación / revisión / ejecución para un entorno centrado en IA
- seguir experimentando y aplicando según evolucione el estado del arte
- Incluso si hoy los agentes de coding parecen difíciles e incompletos, pronto se volverán algo común
- Son máquinas de productividad mucho más baratas que un humano, y para las empresas la elección es clara
- Hacia fines de 2025, el puesto de "ingeniero de software" casi no implicará programar directamente
- En su lugar, el trabajo central será operar agentes, coordinarlos y gestionar la validación
- Para cerrar: si no sabes qué hacer ahora mismo, pídele ayuda a un desarrollador junior
Ya pasaron dos años desde que se escribió 'Cheating is all you need', y en ese tiempo todo cambió
Estamos exactamente en medio del cambio, y es momento de subirse a esta ola
23 comentarios
Lo realmente frustrante es esto
Antes: idea => código (lento) => depuración
IA: idea => escribir un prompt preciso => código (instantáneo) => depuración
Pero normalmente, ¿no resulta más rápido escribir lo que pienso directamente como código que ponerlo en un prompt? Salvo cuando se trata de algo que ya es muy conocido... Y en las partes donde la confiabilidad es importante, de todos modos hay que revisar la lógica con los propios ojos después de escribirlo, así que tampoco se puede delegar, y en el momento en que lo delegas, es como no tener ética profesional.
Aunque soy un gerente con pasado de desarrollador que ya no programa, últimamente he estado probando varias cosas por mi cuenta, como si volviera a ser junior. Ahora que me toca hacer yo mismo lo que antes les pedía a los miembros del equipo, me sorprende un poco lo mucho que ha aumentado la velocidad. También me hace pensar que incluso en equipos pequeños se puede intentar hacer más cosas. ¡Gracias por las buenas herramientas y la explicación!
Ahora mismo, como hobby, estoy desarrollando con vibe coding el cliente, el servidor y el panel de administración de un juego web (ni siquiera hago correcciones directas; copio la parte que necesita cambios, pido la corrección y aplico el código tal como sale). Por ahora ya van unas 20 mil líneas aproximadamente. A veces me saca de quicio, pero cuando pregunto enojado, hasta ahora igual me sigue generando código bastante decente.
Coincido con más del 90% de este artículo.
Parece claro que ya están llegando momentos en los que cambian las capacidades y el paradigma del desarrollo.
Ahora creo que, desde la perspectiva de la capacidad de supervisión, hay que poner más atención en los patrones de diseño, en formas de construcción de aplicaciones más generales y en metodologías para resolver problemas.
El desarrollo de algoritmos ya superó hace mucho los límites humanos, y así como la IA está realizando optimizaciones algorítmicas que las personas no pueden comprender, el desarrollador del futuro debe enfocarse en un panorama más amplio y en muchas más tendencias.
Creo que es importante aprender AI, pero no pienso que haya que reaccionar de forma exagerada cada vez que aparece una tecnología nueva. Es más efectivo invertir más tiempo en los conceptos clave que no cambian, y como AI es relativamente fácil de aprender, creo que también se puede ir asimilando poco a poco. Más que estar persiguiendo cada novedad, considero que lo importante es desarrollar capacidades esenciales.
Incluso ahora lo hace mejor que mucha gente. Como ha estado aprendiendo del código de gurús del open source, si haces buenas preguntas salen resultados de buena calidad jaja
No sabemos hasta qué nivel llegará a desarrollarse la tecnología esencial de IA. Con el nivel actual, ni de cerca.
Si lo vemos desde el lado de que el valor del conocimiento o la experiencia que se adquiere va bajando, parece que la propia frontera entre senior y junior se volverá ambigua.
Y también creo que se convertirá en un mercado donde unos pocos se lo lleven todo. De ahora en adelante, parece que la contratación de desarrolladores irá más en la dirección de elegir pilotos de IA con una capacidad innata de pensamiento y razonamiento sobresaliente, más que por el esfuerzo invertido o por si tienen experiencia.
Agente supervisor, eh...
Si las etapas de desarrollo son más o menos cuatro (desarrollo, depuración, QA y depuración, refactorización), me pregunto si realmente podrá atrapar todas las alucinaciones que ocurren en esas cuatro capas...
Incluso ahora, aunque uno escriba con bastante precisión en el prompt los requisitos de depuración y pruebas, a veces sale con la tontería de que no sabe cuál es el problema (Sonnet 3.7).
A menos que cambie la propia arquitectura Transformer.
Me cuesta aceptar el
vibe codingporque los agentes de IA todavía no pueden resolver la situación de que seguimos teniendo que trabajar sobre una base de código. Si el agente operara de forma autónoma, ¿por qué seguiría siendo necesario un código que a las máquinas les resulta incómodo interpretar?Creo que el momento en que los agentes de IA realmente cambien la forma del desarrollo de software será precisamente cuando abstraigan por completo la capa del código para el usuario que los dirige. Por ahora, me parece que no pasan de generar fragmentos de código con rapidez, lo cual, claro, también es impresionante.
Hasta que llegue el momento en que los agentes de IA nos liberen del código, aunque el cambio sea sorprendente, me cuesta estar de acuerdo con la idea de que eso vaya a transformar de manera drástica la forma de trabajar de la industria del software.
Creo que es parecido a la adopción de megafábricas de Hyundai Motor.
Los trabajadores tradicionales probablemente pasarán a roles de configuración y mantenimiento. (Esta parte me resulta un poco más comprensible.)
Pero, ¿eso también llegará a aplicarse hasta a las áreas que tratan con la abstracción?
Personalmente, creo que sí es posible.
Todavía me confundo a veces incluso al escribir en orden alfabético las parejas de grupos de patrones un poco complejos... (¡por favor!) No tengo ganas de teclearrr
Salvo por la última parte sobre los juniors, estoy bastante de acuerdo en general.
Creo que sería más preciso decir que los seniors o las empresas tradicionales que no pueden adoptar la IA van a ser reemplazados por una nueva generación.
Las implementaciones de desarrollo importantes de una empresa casi al 100% no se hacen públicas en internet. Con el nivel actual de la IA, no se puede lograr una calidad así. Qué tontería.
Si hay un nivel de conocimiento y habilidad parecido, en un entorno adecuado saldrán resultados similares.
El desarrollo no se limita a aplicaciones web, donde hay relativamente mucho material publicado; es algo enormemente diverso, desde motores gráficos hasta sistemas embebidos y diseño de chips de bajo nivel. Hay muchos campos donde se empieza desde cero o casi desde cero. En mi área, por ejemplo, no hay en GitHub, ni en la documentación, ni en internet nada que realmente sirva como referencia. Obviamente, ni Grok ni Claude producen resultados adecuados tampoco. Dejo fuera de la discusión cosas como proporcionar todo el código al modelo o hacer fine-tuning.
Probablemente usted no se dedica a un tipo de desarrollo que requiera ese nivel de especialización, o no tiene activos internos cuya exposición esté prohibida, así que sería mejor no estar tan seguro de que entiende con exactitud la situación.
¿No les parece un poco extraña la idea de que, si no está en internet, la IA no puede invadirlo? Yo pensaba que, a medida que siguiera avanzando la investigación sobre los métodos de entrenamiento, la IA interna terminaría reemplazando el lugar de los desarrolladores internos.
O sea, no es que el problema sea internet, sino que no hay datos con los que se pueda entrenar para crear modelos de IA, ¿no? Entonces, ¿por qué sale investigación sobre métodos de entrenamiento? Yo estoy hablando de la realidad concreta ahora mismo. A finales de 2025, jamás van a poder crear una IA que reemplace a todos los desarrolladores. Para empezar, no es un problema de rendimiento.
Creo que entendiste mal lo que dije: me refería a una situación en la que, dentro de la empresa, se entrena una IA con el código de la empresa y luego se usa para generar código también dentro de la empresa.
El supervisor también debería saber algo… si están perdiendo el tiempo, trabajando, haciendo tonterías o si lo están haciendo bien… como si el supervisor fuera alguien que solo apaga y prende la luz…
Si apagar y prender la luz es el trabajo del supervisor… entonces ese supervisor sí que es la clase de persona perfecta para ser reemplazada por la IA.
Personalmente, no estoy muy de acuerdo. Si un senior es desplazado por un junior que trabaja apoyándose en IA, entonces para empezar no era realmente senior.
Es una pena que parezca haber poca evidencia para sustentar la afirmación.
¿Le cambiaron el nombre a Neo?
No es que se haya cambiado el nombre; parece que las etiquetas GN+ y neo estaban duplicadas, así que lo unifiqué en una sola. Si haces clic, te lleva a neo.