Gustavo Guitera, Digital Enterprise Manager de Siemens Sudamérica, sostiene que la inteligencia artificial está cambiando profundamente el desarrollo de software, pero no necesariamente en la dirección que muchos imaginan. La automatización de la programación podría desplazar buena parte del trabajo operativo, pero elevaría el valor de otras capacidades: comprender el negocio, diseñar soluciones, validar resultados y tomar decisiones estratégicas.
El debate sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo tecnológico ya dejó de ser una discusión sobre el futuro. Está ocurriendo ahora. Según el Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial, hasta 2030 se crearían 170 millones de nuevos puestos de trabajo, aunque al mismo tiempo desaparecerían otros como consecuencia de las transformaciones tecnológicas y económicas.
En el desarrollo de software, una de las preguntas más repetidas es si los programadores terminarán siendo reemplazados por sistemas capaces de generar código en segundos.
Para Gustavo Guitera, Digital Enterprise Manager de Siemens Sudamérica, la respuesta pasa por entender qué significa realmente desarrollar tecnología en una empresa.
—¿La inteligencia artificial va a reemplazar a los desarrolladores de software?
No creo que la respuesta sea simplemente que los desarrolladores desaparecerán. Lo que estamos viendo es una transformación profunda de su trabajo.
Hoy una parte importante del tiempo de un programador está dedicada a escribir, revisar y corregir código. Es justamente en esas tareas donde la inteligencia artificial está avanzando con mayor rapidez.
Por eso, el valor del profesional comienza a desplazarse hacia otras capacidades. Comprender el problema del negocio, interpretar las necesidades del cliente, diseñar una arquitectura adecuada, evaluar riesgos y tomar decisiones son actividades que adquieren todavía mayor importancia.
La inteligencia artificial puede ayudarnos a generar código, pero eso no significa que pueda asumir por sí sola la responsabilidad de decidir qué problema debemos resolver y cuál es la mejor manera de hacerlo.
—Entonces, ¿el código deja de ser el principal valor de un desarrollador?
En buena medida, sí. El código seguirá siendo necesario, pero la capacidad de escribir muchas líneas rápidamente dejará de ser necesariamente el principal diferenciador.
El verdadero valor estará en saber qué construir, por qué construirlo, cómo integrarlo con otros sistemas y cómo comprobar que aquello que estamos construyendo realmente resuelve el problema.
En otras palabras, estamos pasando de una lógica centrada en producir código a una lógica mucho más orientada a diseñar soluciones.
Y eso requiere criterio.
—¿Pero no existe el riesgo de que la IA genere código incorrecto o incluso vulnerable?
Por supuesto. La inteligencia artificial no elimina el margen de error.
De hecho, un estudio de la Universidad de Stanford publicado en 2025 encontró que los desarrolladores que utilizaban asistentes de programación con IA tenían un 41% más de probabilidades de introducir fallos de seguridad que quienes escribían el código manualmente.
Esto nos muestra algo importante: que la ingeniería de seguridad no pierde valor con la inteligencia artificial. Al contrario, se vuelve todavía más relevante.
La IA puede aumentar enormemente la velocidad con la que producimos software, pero esa velocidad debe estar acompañada por mecanismos de validación, supervisión y gobernanza.
—¿Estamos entonces ante un problema tecnológico o ante un problema de confianza?
Hay una dimensión tecnológica, pero también una dimensión cultural y organizacional.
Siempre han existido errores en el desarrollo de software realizado por personas. La diferencia ahora es que la inteligencia artificial puede producir resultados a una velocidad y a una escala mucho mayores.
Por eso no podemos limitarnos a preguntar si confiamos o no en la IA. Tenemos que preguntarnos qué procesos necesitamos para utilizarla de manera responsable.
La supervisión humana, las pruebas, la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza tecnológica se vuelven fundamentales.
—Usted ha comparado esta transformación con la llegada del software CAD al diseño industrial. ¿Por qué?
Porque cuando apareció el software CAD tampoco desapareció el diseño industrial.
Lo que cambió fue la manera de trabajar. El profesional dejó de depender de determinadas tareas manuales para concentrarse en capacidades de mayor nivel.
Con la inteligencia artificial puede ocurrir algo similar en el desarrollo de software.
La herramienta puede encargarse de una parte creciente del trabajo operativo, mientras que el profesional debe adquirir nuevas capacidades: formular mejores preguntas, evaluar las respuestas, reconocer sus limitaciones, identificar riesgos y convertir todo eso en una solución que tenga sentido para el negocio.
—Eso supone también cambiar la manera en que las empresas forman a sus trabajadores.
Exactamente.
Las organizaciones van a necesitar estrategias de upskilling y reskilling. No se trata solamente de enseñar a las personas a utilizar una nueva herramienta de inteligencia artificial.
El desafío es desarrollar la capacidad de aprender permanentemente.
En este nuevo escenario será cada vez más importante aprender, desaprender y volver a aprender. Las tecnologías cambian rápidamente y las competencias que hoy son diferenciadoras pueden convertirse en capacidades básicas en poco tiempo.
—¿Qué significa esto para una empresa que está incorporando IA a sus procesos?
El principal error sería pensar en la inteligencia artificial como una herramienta aislada.
Una empresa puede incorporar un agente de IA, un asistente de programación o cualquier otra aplicación y obtener beneficios puntuales. Pero la verdadera transformación aparece cuando esa tecnología se integra dentro de los procesos de la organización.
Ahí entran en juego las plataformas abiertas y los ecosistemas digitales.
—¿Es en ese punto donde adquieren relevancia plataformas como Siemens Xcelerator?
Sí. El objetivo de una plataforma como Siemens Xcelerator es precisamente facilitar la integración de diferentes tecnologías dentro del entorno empresarial.
La inteligencia artificial genera mucho más valor cuando puede conectarse con los datos, las aplicaciones, los procesos y las herramientas que ya utiliza una organización.
No se trata simplemente de añadir IA, sino de incorporarla al flujo de trabajo.
Eso puede ayudar a acelerar la transformación digital, reducir determinados riesgos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la velocidad con la que las organizaciones pueden innovar.
—¿Estamos todavía en una etapa inicial de esa transformación?
Creo que sí. Muchas de las aplicaciones actuales todavía están enfocadas en ayudar a las personas a realizar determinadas tareas.
Pero el siguiente paso será más profundo.
La verdadera transformación llegará cuando podamos rediseñar procesos completos y crear nuevas formas de colaboración entre personas y agentes inteligentes.
Eso significa que la discusión ya no será solamente qué puede hacer una herramienta de IA, sino cómo debemos diseñar nuestro trabajo cuando humanos y sistemas inteligentes colaboran de manera permanente.
—¿Qué debería hacer entonces un desarrollador que está preocupado por su futuro profesional?
No creo que la respuesta sea competir con la inteligencia artificial escribiendo código más rápido que ella.
La pregunta debería ser cómo utilizar esa tecnología para aumentar nuestro propio valor.
Un desarrollador tendrá que comprender cada vez mejor el negocio, la arquitectura de los sistemas, la seguridad, los datos y los riesgos asociados a las decisiones automatizadas.
Y, sobre todo, tendrá que desarrollar criterio.
La inteligencia artificial puede ofrecer muchas respuestas. El profesional debe saber cuáles son útiles, cuáles son incorrectas y cuáles pueden generar un problema.
—Si tuviera que resumir el cambio en una sola idea, ¿cuál sería?
Que el futuro del desarrollo de software no estará definido por quién escriba más líneas de código, sino por quién sea capaz de imaginar mejores soluciones.
La tecnología puede ayudarnos a producir más rápido. Pero la capacidad de identificar el problema correcto, plantear las preguntas adecuadas y tomar buenas decisiones seguirá siendo profundamente humana.
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