Ser programador hoy es, paradójicamente, más complejo que nunca. No por la dificultad técnica en sí, sino por el ruido constante que rodea a la profesión. Cada día somos bombardeados con mensajes sobre el llamado Vibe Coding y la promesa de que la inteligencia artificial transformará por completo el desarrollo de software, hasta el punto de volverlo prescindible.
En mi caso, con más de 24 años de experiencia en el área y considerándome un profesional por encima de la media, he sentido por primera vez en mi carrera el síndrome del impostor. No por falta de resultados, sino por la narrativa dominante impulsada por grandes actores como Anthropic o Google AI, que insisten en que, en pocos años, los programadores dejarán de ser necesarios. A esto se suman titulares llamativos: sistemas completos, desarrollados durante años, supuestamente reemplazados en cuestión de horas.
En medio de un período de burnout personal y profesional, y tras consumir cientos de publicaciones diarias sobre nuevas herramientas, comencé a cuestionar esa narrativa. La conclusión fue incómoda pero clara: en la mayoría de las empresas reales, la productividad no ha cambiado de forma sustancial. Muchos de esos productos que prometen disrupción total apenas existen fuera de demos, y otros no han logrado demostrar un impacto tangible en la operación diaria de las organizaciones.
No hemos aprendido a controlar el hype. Es el mismo patrón que hemos vivido una y otra vez: cada nuevo framework de JavaScript, el auge de NoSQL, la fiebre del blockchain y Web3, el machine learning como solución universal. La diferencia es que esta vez la discusión dejó de ser puramente técnica y se volvió existencial. Y ojo, no se trata de negar el valor de la IA: estamos, sin duda, ante una herramienta poderosa. Pero fuera de las FAANG, lo que abunda son aplicaciones corriendo en localhost de creadores de contenido, más que productos robustos generando valor real.
Esa superficialidad es la que suele atacar a quienes planteamos una adopción más prudente: esperar el momento adecuado, entender el contexto y evaluar el retorno. No es resistencia al cambio; es experiencia. Muchos de los actuales evangelizadores del Vibe Coding, en pocos meses, estarán hablando de otra tendencia. Y, como ha ocurrido antes, no veremos reflejados esos supuestos saltos de productividad ni en los ingresos individuales ni en el EBITDA de la mayoría de las empresas.
Desde el inicio he visto a muchos programadores integrar herramientas de IA en su flujo de trabajo: revisión de código, generación de snippets, asistencia en decisiones técnicas. Eso ya es una mejora real. Sin embargo, aún no he observado que ese uso se traduzca en una diferenciación clara de producto o en una ventaja competitiva sostenible. ¿Se han reducido los tiempos de entrega? Sí. El siguiente paso, y el más difícil, sigue siendo el mismo de siempre: ejecutar, llevarlo a producción y monetizarlo.
