La inteligencia artificial ya puede generar funciones, corregir errores y producir fragmentos completos de código a partir de una instrucción escrita en lenguaje natural. Entonces, ¿todavía tiene sentido aprender programación desde cero?
La respuesta es sí, pero con una diferencia importante: aprender a programar ya no consiste únicamente en memorizar sintaxis, sino en entender qué se está construyendo, cómo funciona y si la solución propuesta realmente sirve.
La adopción de herramientas de IA entre desarrolladores muestra hasta qué punto cambió la forma de trabajar. La encuesta de Stack Overflow de 2025, realizada con más de 49.000 respuestas de 177 países, encontró que el 84 % de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo.
Pero utilizar IA para programar no significa que el código generado sea automáticamente correcto.
El problema de confiar en el código generado
Uno de los datos más reveladores de la misma encuesta es que el 46 % de los desarrolladores desconfía de la precisión de las respuestas generadas por IA, mientras que solo el 33 % afirma confiar en ellas. Además, el 66 % señala como principal frustración recibir soluciones que parecen correctas, pero finalmente no lo son.
Esto cambia la pregunta para quienes están pensando en estudiar programación.
El reto no es competir con una IA escribiendo 50 líneas de código más rápido. El verdadero valor está en poder revisar esas líneas, detectar errores, entender sus consecuencias y decidir cuál es la mejor manera de resolver un problema.
Un código puede ejecutarse y aun así estar mal diseñado. Puede generar vulnerabilidades de seguridad, consumir recursos innecesariamente o fallar cuando aumente el número de usuarios. Para identificar esos problemas hace falta comprender conceptos como algoritmos, estructuras de datos, bases de datos, arquitectura de software y seguridad.
Programar cambia, pero no desaparece
La IA sí está modificando el trabajo cotidiano de los desarrolladores. Puede encargarse de tareas repetitivas y ayudar a explorar soluciones, documentar código o crear prototipos.
Incluso las mediciones sobre productividad muestran resultados diferentes según el contexto. Un estudio de METR publicado en 2025 encontró que desarrolladores experimentados que trabajaban sobre proyectos de código abierto que conocían tardaron, en promedio, 19 % más al utilizar herramientas de IA durante las tareas analizadas.
La conclusión no es que la IA no sirva para programar. Es que su utilidad depende de quién la utiliza, qué problema intenta resolver y cuánto conocimiento tiene para evaluar el resultado.
Por eso, para alguien que comienza una carrera tecnológica, aprender programación sigue teniendo sentido. La IA puede convertirse en una herramienta más dentro del proceso de aprendizaje, no necesariamente en un sustituto de los fundamentos.
Aprender a programar para entender la tecnología
Esta es precisamente una de las diferencias entre pedirle a una IA que genere una aplicación y tener la capacidad de construirla con criterio.
Una persona que entiende programación puede formular mejores instrucciones, dividir un problema complejo en partes, comprobar si una respuesta de IA es correcta y modificarla cuando las condiciones cambian.
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Ese tipo de aprendizaje está presente en la metodología de Holberton Coderise, que plantea una formación basada en proyectos, trabajo colaborativo y resolución de problemas. Su propuesta incluye programas de Computer Programming y Software Development, con ejercicios progresivamente más complejos para que los estudiantes busquen, comprendan y apliquen las herramientas necesarias para resolverlos.
La programación, por tanto, no está perdiendo valor porque una IA pueda escribir código. Está cambiando el tipo de habilidad que resulta más importante.
Saber programar permite pasar de simplemente pedirle algo a una herramienta a tener el conocimiento necesario para dirigirla, cuestionarla y corregirla.
Y en un mercado tecnológico donde cada vez más personas tendrán acceso a asistentes capaces de generar código, esa diferencia puede ser precisamente la que determine quién sabe usar la tecnología y quién realmente sabe construir con ella.
