Hace unos días realicé llamadas a dos universidades para preguntar por las maestrías en Inteligencia Artificial que ofrecían. Curiosamente, ninguna tenía cupos disponibles, a pesar de que faltaban casi tres meses para iniciar las formaciones. Esto me llevó a reflexionar sobre el gran interés que existe entre los profesionales por volverse competentes en IA, impulsado en gran parte por un discurso mediático constante que presenta a la inteligencia artificial como el futuro.
Aunque es innegable que la IA está destinada a transformar profundamente el mundo laboral y la sociedad en general, considero que esta narrativa ha concentrado excesivamente la atención en una sola dirección. En muchos casos, se presenta a la IA y al desarrollo de software como el único camino relevante en la ingeniería informática, dejando en segundo plano otras ramas igualmente importantes para la sociedad.
Muchos profesionales quieren aprender a implementar inteligencia artificial; las empresas hablan constantemente de ello y existen numerosas vacantes bien remuneradas para perfiles especializados en IA. Es lógico que cualquiera quiera aprovechar este crecimiento. Sin embargo, como ocurre con toda tendencia, es muy probable que el mercado laboral se sature en poco tiempo de “expertos en IA”, lo que hará que la competencia sea cada vez más fuerte y que el valor diferencial disminuya.
Gran parte de este enfoque responde a que los mejores salarios actuales están ligados al desarrollo de software, lo que hace que el marketing educativo y profesional se dirija casi exclusivamente hacia ese rumbo. Sin embargo, se olvidan áreas fundamentales como las redes, el Internet de las Cosas (IoT), el diseño de sistemas, la infraestructura, entre otras.
Este contexto me lleva a pensar que estamos en un momento clave para fortalecer precisamente esas áreas que hoy parecen abandonadas, porque la mayoría corre hacia la IA y el software. Personalmente, nunca me ha gustado seguir el camino donde va todo el mundo. El boom del desarrollo de software, aunque hoy tenga una gran demanda, probablemente empiece a desacelerarse gradualmente debido a la automatización de muchos de sus procesos.
Desde hace años se viene hablando del impacto de la automatización en el empleo. Si bien el desarrollo de software no se limita únicamente a escribir código, es una profesión que depende en gran medida de un ordenador, lo que la hace altamente susceptible a la automatización. Esto afecta especialmente a las tareas que más empleo generan, como la escritura de código, el QA, el DevOps y otros procesos técnicos repetitivos.
Esta es una realidad que pocos quieren aceptar. Cada vez se escuchan más declaraciones de figuras influyentes del mundo tecnológico afirmando que, en el futuro, la IA podría reemplazar al desarrollador de software. Días después, esas mismas personas suelen matizar o retractarse de sus afirmaciones, probablemente para no generar alarma en el mercado laboral o enfrentar críticas por parte de la industria.
Si muchas profesiones del pasado, que requerían actividad física y manual, fueron reemplazadas por la automatización, el riesgo es aún mayor en una profesión donde gran parte del trabajo ocurre frente a un ordenador. Esto no significa que se deba abandonar la ingeniería de software, sino que los futuros profesionales deberían diversificar su formación y no concentrar todo su aprendizaje únicamente en el código como medio para asegurar empleo.
Hay mucho más allá de lo que la IA puede hacer. Es necesario desarrollar nuevas habilidades blandas, fortalecer habilidades técnicas complementarias y ampliar la visión de la profesión para hacerla más diversa, resiliente y sostenible en el tiempo.
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