El caso fue expuesto por Humberto Pareja Quintero, estratega y mentor empresarial con más de 12 años de experiencia en innovación, transformación digital y desarrollo de negocios, durante un encuentro de Next Move, una iniciativa de Holberton Coderise que organiza sesiones semanales para compartir conocimientos y experiencias con profesionales de distintas áreas. En esta ocasión, la conversación estuvo centrada en los desafíos que enfrentan los emprendimientos de software para convertirse en empresas rentables y sostenibles.

Aunque no reveló el nombre de la compañía por motivos de confidencialidad, explicó que el proyecto terminó atrapado en un ciclo de desarrollo permanente. Cada nueva función aplazaba su salida al mercado.

El problema, según Pareja, es que muchos emprendedores tecnológicos concentran sus esfuerzos en construir productos cada vez más completos, sin comprobar suficientemente si existen clientes dispuestos a pagar por ellos.

Para el especialista, saber programar y dirigir una empresa requieren capacidades diferentes. Un desarrollador puede crear una herramienta técnicamente avanzada, pero necesita comprender cómo comercializarla, organizar un equipo y generar ingresos recurrentes.

Esta dificultad aparece incluso después de conseguir los primeros compradores. Una startup puede tener tres clientes que pagan mensualmente por su software y continuar durante meses sin aumentar esa cifra. En esos casos, el obstáculo no necesariamente está en la tecnología.

Pareja, quien ha ocupado cargos directivos en ParqueSoft y ha participado como mentor en programas de emprendimiento, sostiene que las empresas tecnológicas deben organizar tres actividades desde sus primeras etapas: desarrollo del producto, mercadeo y ventas.

La distinción entre las dos últimas resulta especialmente importante. Publicar anuncios en redes sociales puede atraer interesados, pero eso no significa que exista un proceso para convertirlos en clientes.

¿Cómo pasar de desarrollar software a construir una empresa rentable?

Una de las recomendaciones de Pareja es aplicar al negocio la misma lógica utilizada en ingeniería de software: identificar procesos, medir resultados, detectar fallas y realizar ajustes.

Por ejemplo, si una startup recibe 40 oportunidades comerciales mensuales y consigue únicamente dos clientes, necesita determinar qué ocurre durante la negociación. Puede haber dificultades en la comunicación, en la identificación de compradores potenciales o en la presentación de la propuesta.

Antes de contratar más desarrolladores o aumentar la inversión publicitaria, el empresario debería conocer cuántas personas solicitan información, cuántas reciben una propuesta y cuántas terminan comprando.

Otro aspecto es la especialización. Una compañía que desarrolla software para hospitales necesita comprender la operación de las instituciones médicas, sus obligaciones regulatorias y el tratamiento de información sensible. El conocimiento técnico, por sí solo, no garantiza que el producto responda a esas necesidades.

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También cambia el trabajo del fundador. Al principio puede encargarse de programar, vender y atender clientes, pero mantener todas esas responsabilidades limita las posibilidades de crecimiento.

Por eso, Pareja recomienda definir funciones, documentar procedimientos y delegar actividades progresivamente. Incluso una empresa pequeña puede comenzar con registros sencillos de clientes y oportunidades comerciales, sin necesidad de invertir en plataformas complejas.

El seguimiento tampoco termina cuando se concreta una venta. La implementación del software, la atención de solicitudes y la relación con los compradores influyen en la permanencia de los clientes.

Para quienes están construyendo una startup, el especialista propone revisar primero dónde se están perdiendo las oportunidades comerciales. Esa evaluación puede revelar que el siguiente paso para crecer no es escribir más código, sino conseguir que el producto existente llegue a quienes realmente lo necesitan.

La dinámica cambia una parte del trabajo tradicional. En lugar de comenzar escribiendo cada línea de código, una persona puede describir una función, pedir una interfaz o plantear una idea y dejar que la IA produzca una primera versión.

El atractivo está en la velocidad y en la posibilidad de experimentar incluso para quienes todavía no dominan todos los lenguajes de programación. Pero ahí aparece una pregunta que gana importancia: ¿si la IA escribe el código, todavía hace falta aprender a programar?

La respuesta está en lo que ocurre después de generar ese código.

Crear con IA también exige saber qué está pasando

Una herramienta puede producir una aplicación funcional, pero el usuario necesita entender qué está haciendo para detectar errores, modificarla o saber si la solución realmente responde a lo que necesita. También debe poder reconocer cuándo una respuesta de la IA no es adecuada.

Por eso, conocer los fundamentos de programación mantiene su valor. Entender cómo funciona el código permite aprovechar mejor estas herramientas, en lugar de limitarse a aceptar lo que generan.

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Esa relación entre formación técnica e inteligencia artificial hace parte de la propuesta de Holberton, que plantea que los fundamentos siguen siendo necesarios para trabajar con las nuevas herramientas de desarrollo.

El vibe coding puede facilitar la entrada a la creación de software y cambiar la manera en que se construyen algunas aplicaciones. La discusión ahora no parece estar únicamente en si la IA puede programar, sino en cuánto necesita saber una persona para dirigir, revisar y mejorar lo que la IA produce.

Quienes quieran profundizar en el desarrollo de software y aprender a aprovechar las herramientas de inteligencia artificial pueden conocer la propuesta de Holberton CodeRise, que parte de la importancia de contar con fundamentos sólidos para trabajar con estas nuevas tecnologías.

Los datos de la comunidad mundial de desarrolladores ayudan a entender por qué. La encuesta de Stack Overflow de 2025, que reunió más de 49.000 respuestas de 177 países, encontró que 69 % de los desarrolladores había dedicado tiempo durante el último año a aprender nuevas técnicas de programación o un lenguaje. Incluso entre quienes ya trabajan en tecnología, aprender sigue siendo una actividad permanente.

La misma encuesta muestra que aprender a programar no depende necesariamente de una carrera universitaria. En 2024, 82 % de los participantes señaló recursos en línea entre sus formas de aprendizaje y 49 % de quienes estaban aprendiendo a programar había estudiado en instituciones tradicionales. La documentación técnica, los cursos, las comunidades y otros recursos digitales forman parte de una ruta que puede ser mucho más diversa que una carrera profesional convencional.

El tiempo, por eso, depende de qué significa estar preparado. Una persona puede aprender la sintaxis básica de un lenguaje en pocas semanas, pero todavía necesitará practicar estructuras de datos, bases de datos, control de versiones, desarrollo web, APIs y resolución de problemas antes de enfrentarse a proyectos cercanos a los que encontrará en un empleo.

Aprender código es apenas la primera etapa

Los datos de programas de formación intensiva también muestran que terminar las clases y conseguir trabajo son momentos diferentes. El Council on Integrity in Results Reporting (CIRR), una organización que recopila resultados verificados de programas de formación tecnológica, mide los resultados laborales después de la graduación en periodos como 180 y 360 días. Su metodología distingue entre quienes buscan empleo, quienes ya trabajan y quienes no están buscando trabajo.

Esto ayuda a poner en perspectiva las promesas de convertirse rápidamente en desarrollador. Un estudio de Course Report sobre egresados de bootcamps encontró que estos programas suelen concentrarse en periodos intensivos de entre 12 y 20 semanas. Sin embargo, esa duración corresponde a la formación, no garantiza que el empleo llegue al día siguiente de terminarla.

Además, el mercado exige algo más que saber escribir código. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial ubica a los desarrolladores de software y aplicaciones entre los empleos de mayor crecimiento proyectado hacia 2030. El mismo informe señala que 39 % de las habilidades actuales de los trabajadores cambiarán durante ese periodo y sitúa la alfabetización tecnológica, la inteligencia artificial y los datos entre las capacidades cuya importancia crecerá con mayor rapidez.

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Para quienes quieren hacer esa transición, Holberton Coderise plantea una ruta de nueve meses en su programa Full Time de Desarrollo de Software, con modalidad híbrida e inmersiva en Bogotá. La formación combina proyectos, trabajo entre pares y acompañamiento de mentores, y aborda herramientas y tecnologías utilizadas para construir aplicaciones, además de preparar a los estudiantes para procesos de selección.

La propuesta incluye también preparación profesional, proyectos y actividades orientadas a la empleabilidad. El objetivo es que el participante no llegue al final únicamente con ejercicios de clase, sino con experiencia práctica y un portafolio que pueda presentar durante una búsqueda laboral.

Por eso, para alguien que parte desde cero, hablar de una cifra única puede resultar engañoso. Una ruta intensiva puede concentrar el aprendizaje técnico en algunos meses, pero convertirse en candidato para un primer empleo exige sumar práctica, proyectos, herramientas profesionales y preparación para entrevistas. El “Hola Mundo” marca el inicio; el primer empleo llega después de demostrar que ese código puede resolver problemas reales.

Quienes estén considerando una transición hacia el desarrollo de software pueden consultar los requisitos y características del programa de Holberton Coderise antes de decidir si esta ruta de formación se ajusta a su objetivo profesional.

La propuesta reúne programas para desarrollar, acceso a funciones de Linux mediante WSL y capacidad para ejecutar modelos de IA en el propio equipo. No pretende sustituir una distribución, sino facilitar tareas de ambos ecosistemas sin abandonar Windows. Frente a una instalación convencional, el principal cambio está en recibir desde el comienzo una máquina preparada para programar.

Windows Zenith cambia la configuración, no reemplaza Windows 11

No estamos ante Windows 12 ni un sistema operativo independiente. Microsoft lo presenta como una experiencia preparada para programar desde el primer encendido y destinada inicialmente a computadores con hardware de altas prestaciones.

Visual Studio Code y Windows Terminal aparecen anclados de manera predeterminada, junto con componentes para lenguajes de programación, entornos de ejecución y control de versiones. Esto reduce parte de las instalaciones y ajustes necesarios antes de comenzar un proyecto.

También cambia el Explorador de archivos. Muestra extensiones, archivos ocultos y la ruta completa, además de admitir rutas largas. Las sugerencias del Menú Inicio y las notificaciones de cuenta están desactivadas, mientras la Paleta de comandos queda habilitada para acceder rápidamente a diferentes funciones.

Linux ofrece otro punto de partida. Cada distribución puede adaptarse con los programas necesarios para un proyecto específico. Zenith conserva Windows como base, pero entrega desde fábrica una selección orientada a programación. Así disminuye el trabajo previo necesario para comenzar a desarrollar.

Windows Zenith vs Linux cambia cuando entra WSL

Windows Subsystem for Linux, conocido como WSL, permite utilizar distribuciones y aplicaciones de Linux dentro de Windows sin sustituir el sistema operativo. Esta integración resulta útil para proyectos que necesitan tecnologías de ambos ecosistemas y evita recurrir a instalaciones separadas para determinadas tareas.

WSL también admite contenedores, espacios aislados donde una aplicación puede funcionar con los componentes que necesita. De esta manera, parte del desarrollo que requiere tecnologías del otro sistema puede mantenerse en el mismo computador sin cambiar de plataforma.

Eso no convierte ambas alternativas en equivalentes. Una distribución ejecuta esas tareas de forma nativa, mientras Windows utiliza WSL como puente. Esta distinción puede ser relevante para quienes necesitan mayor control sobre el sistema donde desarrollan.

Lenguajes, frameworks —conjuntos de recursos que facilitan el desarrollo de software— y otros componentes pueden modificarse o ampliarse. La selección preinstalada no obliga, por tanto, a conservar un conjunto cerrado de programas.

La IA local exige un hardware muy superior al de Windows 11

Los dispositivos compatibles necesitan 64 GB o más de memoria unificada y 250 GB/s o más de ancho de banda de memoria. Esta última cifra indica la velocidad con la que pueden moverse grandes cantidades de información entre los componentes, algo importante al procesar inteligencia artificial en el propio equipo.

Project Zenith estará disponible inicialmente con AMD Ryzen AI Halo y posteriormente llegará a computadores de otros fabricantes y plataformas. Estos requisitos muestran que la propuesta no está pensada para cualquier PC, sino para máquinas capaces de asumir cargas exigentes de desarrollo e IA.

Con esos recursos pueden funcionar modelos de inteligencia artificial de más de 30.000 millones de parámetros. Estos últimos son valores internos utilizados por el modelo para procesar información y generar resultados. En términos sencillos, se trata de sistemas de IA considerablemente grandes para ejecutarse en un computador.

Mantener ese procesamiento en el equipo puede reducir la dependencia de servicios en la nube y el gasto asociado al consumo de tokens, según Microsoft. Eso no significa que todas las tareas puedan resolverse allí: algunas seguirán necesitando modelos o recursos externos.

Todavía no existen pruebas comparables que permitan establecer el rendimiento frente a un computador equivalente con Linux. Las especificaciones muestran la capacidad del hardware, pero no determinan cuál de los dos entornos será más rápido o eficiente.

Los agentes de IA tendrán límites dentro del computador

La propuesta también contempla los agentes de inteligencia artificial, sistemas capaces de realizar tareas y utilizar determinados recursos con cierto grado de autonomía. Windows incorpora Microsoft Execution Containers (MXC), una tecnología diseñada para mantener esas acciones dentro de espacios aislados.

La función de MXC es establecer límites mientras un agente trabaja. Esta tecnología se combina con controles de identidad y administración empresarial para separar sus operaciones de otras áreas del sistema.

No todo el procesamiento tendrá que permanecer en el dispositivo. Las tareas compatibles podrán resolverse allí, mientras aquellas que necesiten modelos de mayor capacidad seguirán recurriendo a servicios externos. El hardware previsto amplía el tipo de operaciones que pueden realizarse sin depender constantemente de la nube.

Linux mantiene una diferencia clave frente a Zenith

Integrar WSL no transforma Windows en Linux. Una distribución instalada directamente conserva su propia administración, personalización y forma de utilizar aplicaciones. La alternativa de Microsoft mantiene Windows como plataforma principal y emplea WSL para incorporar tecnologías del otro ecosistema.

Para quien necesita trabajar directamente sobre una distribución, Zenith no sustituye ese entorno nativo. Su planteamiento es diferente: conservar Windows y disponer desde el comienzo de recursos para desarrollar, compatibilidad con tecnologías del otro sistema y capacidad para procesar IA local.

La elección depende, entonces, del tipo de proyecto. Quien requiera un entorno Linux nativo puede continuar utilizándolo directamente. Quien trabaje principalmente en Windows y necesite funciones de ambos sistemas tendrá una base preparada para combinarlos.

La diferencia estará en cuánto trabajo evita configurar desde cero

Windows Zenith concentra tres elementos que normalmente requieren preparación adicional: programas para desarrollar, acceso a Linux mediante WSL y capacidad para ejecutar IA local. Su principal cambio frente a una instalación convencional está en entregar esa combinación preparada desde el primer encendido.

Una distribución mantiene la libertad de construir el entorno desde la instalación elegida. Zenith sigue otro camino: proporciona una base definida de fábrica que después puede personalizarse según los lenguajes, aplicaciones y proyectos de cada desarrollador.

Project Zenith comenzará con AMD Ryzen AI Halo y después se extenderá a otras plataformas. Las primeras pruebas independientes permitirán comprobar lo que todavía no muestran las especificaciones: cuánto tiempo ahorra esta preparación y cómo se comporta frente a un equipo equivalente con Linux.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

Su planteamiento pone el foco en la comunicación, la empatía y la capacidad de generar confianza. El creador de Extreme Programming (XP), pionero del desarrollo guiado por pruebas (TDD), cocreador de JUnit y uno de los autores del Manifiesto Ágil, considera que los desarrolladores necesitan fortalecer esa dimensión humana de su profesión.

Los programadores ante la IA necesitan algo más que código

Durante una entrevista en el pódcast The Pragmatic Engineer, Beck reconoció con ironía una debilidad que identifica en su profesión. “A veces somos un poco imbéciles”, afirmó al referirse a las dificultades para desarrollar empatía, regular las emociones y comprender cómo se relacionan las personas dentro de un equipo.

Esto no significa que los conocimientos técnicos pierdan importancia. Comprender computadores y programar representa solo una parte de la labor. Comunicar una idea, interpretar las necesidades de otros y conseguir que un equipo confíe en una decisión también influye en el desarrollo de software y en los resultados de un proyecto.

Estas destrezas pueden aprenderse. Beck reconoce que algunas no resultan naturales para todos los ingenieros, pero considera posible desarrollarlas. La comunicación y la comprensión de otras personas dejan de ser complementos del conocimiento técnico cuando las herramientas generativas pueden encargarse de una proporción creciente de las tareas de ejecución.

Generar más código también crea un nuevo problema

Los agentes inteligentes ya pueden investigar errores, revisar cambios y producir código. Su expansión está modificando la forma en que se distribuyen las tareas dentro del desarrollo de software y trasladando parte del trabajo hacia la revisión, validación y supervisión de lo que generan estas herramientas.

Producir software con mayor rapidez introduce otra dificultad. Según el ingeniero, se está acumulando código a una velocidad superior a la confianza necesaria para gestionarlo. La cuestión deja de limitarse a cuánto genera una herramienta e incluye quién entiende, valida y asume las consecuencias de lo producido.

Ese volumen también obliga a replantear la revisión tradicional. Algunos equipos pueden recibir más cambios de los que un desarrollador alcanza a comprobar de la manera habitual. Validar resultados, detectar errores y conservar el conocimiento sobre el funcionamiento de un sistema adquieren entonces mayor relevancia.

El trabajo del programador se acerca a las decisiones de producto

Para los programadores ante la IA, adaptarse no consiste simplemente en aprender a escribir mejores instrucciones para una herramienta. Todavía no existe, según su planteamiento, una fórmula establecida para colaborar con agentes inteligentes. La propuesta es experimentar, identificar las prácticas que funcionan y convertirlas posteriormente en métodos que puedan repetirse.

El rol también puede extenderse más allá de ejecutar una especificación. Entender qué problema merece resolverse, discutir alternativas, evaluar resultados y coordinar decisiones con otras áreas cobra importancia cuando parte de la producción puede automatizarse. Una mayor velocidad no determina por sí sola si el software responde correctamente a una necesidad.

Tampoco desaparece la necesidad de comprender programación. Precisamente porque estas herramientas pueden producir mayores cantidades de código, los fundamentos técnicos siguen siendo necesarios para revisar resultados y detectar problemas. Ese conocimiento comparte ahora espacio con la comunicación, el criterio y la colaboración.

La reflexión de Beck sobre los programadores ante la IA lleva el debate más allá de cuánto código puede escribir una máquina. La cuestión también está en determinar qué responsabilidades requieren comprensión técnica, confianza y relaciones humanas. Para uno de los pioneros de la ingeniería de software moderna, aprender a trabajar con personas adquiere tanta relevancia como saber trabajar con computadores.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

El estudio también estima que, entre 2025 y 2030, la transformación del mercado laboral generará 170 millones de nuevos puestos de trabajo, mientras que otros 92 millones podrían desaparecer. El resultado sería un aumento neto de 78 millones de empleos, aunque con una fuerte presión sobre las capacidades que necesitan los trabajadores.

¿Qué perfiles tendrán más oportunidades?

La inteligencia artificial encabeza buena parte de esta transformación. Las compañías están incorporando sistemas capaces de automatizar tareas, analizar información y apoyar procesos de decisión, lo que aumenta la necesidad de profesionales que sepan desarrollar, integrar y supervisar estas herramientas.

El WEF señala que los especialistas en IA y aprendizaje automático se encuentran entre las ocupaciones de más rápido crecimiento. También aparecen los desarrolladores de software y aplicaciones, mientras que los perfiles relacionados con datos mantienen una perspectiva favorable.

Los datos de Estados Unidos muestran una tendencia similar. La Oficina de Estadísticas Laborales proyecta que el empleo de los científicos de datos crecerá 34 % entre 2024 y 2034, muy por encima del promedio de todas las ocupaciones. Para ese periodo calcula unas 23.400 vacantes anuales para este perfil.

La ciberseguridad también tendrá una demanda creciente. La BLS calcula un aumento de 29 % en el empleo de analistas de seguridad de la información entre 2024 y 2034, con alrededor de 16.000 puestos adicionales cada año por crecimiento y reemplazo de trabajadores.

La nube también necesita profesionales

El crecimiento de la infraestructura digital está acompañado por una mayor inversión en servicios cloud. Gartner estimó que el gasto mundial de los usuarios finales en servicios de nube pública alcanzaría los 723.400 millones de dólares en 2025, frente a 595.700 millones en 2024.

Esto sostiene la demanda de perfiles dedicados a infraestructura, arquitectura cloud, administración de sistemas y desarrollo de aplicaciones para estos entornos.

El desarrollo de software tampoco pierde relevancia. La BLS proyecta un crecimiento de 15 % entre 2024 y 2034 para desarrolladores de software, analistas de calidad y testers.

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La diferencia estará en las habilidades que acompañen la programación. El WEF calcula que 39 % de las competencias fundamentales de los trabajadores cambiarán antes de 2030.

Por eso, la formación tecnológica tendrá que avanzar al mismo ritmo que las empresas. Aprender programación, datos, inteligencia artificial, nube o ciberseguridad puede abrir oportunidades en áreas que están aumentando su demanda.

Para academias como Holberton, esta necesidad representa una oportunidad para preparar talento en las especialidades que están ganando espacio dentro de la industria tecnológica.

Los próximos cinco años no estarán definidos únicamente por la cantidad de empleos tecnológicos disponibles, sino por la capacidad de los trabajadores para actualizar sus conocimientos. Los datos muestran que IA, software, datos, nube y ciberseguridad estarán entre las áreas con mayor movimiento laboral.

El Frontend está relacionado con la parte de las aplicaciones y sitios web que las personas pueden ver y utilizar. Quienes trabajan en esta área desarrollan interfaces, componentes visuales y experiencias de interacción. Para avanzar en este camino es necesario adquirir bases de programación y comprender cómo construir productos digitales que funcionen correctamente para el usuario.

El Backend, por su parte, trabaja detrás de esas interfaces. Este perfil se encarga de aspectos como la lógica de las aplicaciones, el manejo de datos y la comunicación entre diferentes servicios. Requiere conocimientos de programación y de las tecnologías que permiten que un sistema procese información y responda a las solicitudes de una aplicación.

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Para quienes buscan una formación más amplia existe el camino Full Stack, que reúne conocimientos de Frontend y Backend. Un desarrollador con este perfil puede participar en distintas partes de la construcción de un producto de software y comprender cómo se conectan sus diferentes componentes.

La inteligencia artificial abre otra ruta para quienes quieren profundizar en tecnologías capaces de procesar información, identificar patrones y desarrollar sistemas con capacidades automatizadas. Este campo requiere bases de programación y conocimientos que permitan comprender cómo funcionan las soluciones de IA.

La formación inicial puede abrir varias rutas

Aunque cada perfil tiene exigencias diferentes, comenzar por fundamentos sólidos de programación permite explorar posteriormente distintas áreas. Esa es una de las posibilidades que plantea Holberton School, cuya formación busca desarrollar bases que permitan a sus participantes acercarse a diferentes caminos profesionales dentro del software.

Para una persona que todavía no sabe si quiere dedicarse al desarrollo web, al Backend, al desarrollo Full Stack o a la inteligencia artificial, conocer las características de cada área puede ser más útil que elegir una especialidad únicamente por tendencia.

La decisión también puede depender de las habilidades que cada estudiante quiera desarrollar y del tipo de problemas tecnológicos que le interese resolver. Frontend puede resultar atractivo para quienes disfrutan construir interfaces; Backend, para quienes prefieren trabajar con lógica y datos; Full Stack, para quienes buscan una visión más amplia del desarrollo, mientras que IA puede interesar a quienes quieran profundizar en sistemas inteligentes.

Para quienes quieran conocer una ruta de formación y explorar estas posibilidades, Holberton CodeRise ofrece información sobre sus alternativas para iniciar en tecnología y desarrollar habilidades relacionadas con el software.

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.

La adopción de estas herramientas entre desarrolladores ha crecido rápidamente. La encuesta de Stack Overflow de 2025, realizada con más de 49.000 participantes de 177 países, encontró que 84% de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA en su proceso de desarrollo, frente al 76% registrado un año antes. Sin embargo, el aumento del uso vino acompañado de una advertencia: 46% dijo desconfiar de la precisión de las respuestas generadas por IA.

El dato ayuda a entender el cambio que está experimentando la profesión. Un asistente puede producir código funcional, pero no necesariamente conoce todas las restricciones de un proyecto, las necesidades de sus usuarios, la arquitectura de un sistema o las consecuencias de una decisión técnica. Esas variables siguen requiriendo análisis y criterio.

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Un estudio controlado sobre GitHub Copilot publicado por investigadores de Microsoft encontró que los desarrolladores que utilizaron la herramienta completaron una tarea de programación 55,8% más rápido que quienes no tuvieron acceso al asistente. La cifra muestra el potencial de estas tecnologías, aunque no significa que todas las actividades de desarrollo se aceleren en la misma proporción.

Otra investigación llegó incluso a un resultado contrario. Un experimento de 2025 con 16 desarrolladores experimentados que trabajaban sobre proyectos de código abierto que ya conocían encontró que, al permitirles utilizar herramientas de IA, tardaron 19% más en completar las tareas. Los investigadores señalaron que los participantes debían revisar y corregir las propuestas generadas por las herramientas.

Programar cambia, pero los fundamentos siguen importando

La investigación DORA 2025, elaborada por Google con cerca de 5.000 profesionales de tecnología, describe la IA como un amplificador. Sus resultados apuntan a que las herramientas pueden potenciar las capacidades de una organización, pero también sus problemas existentes.

La necesidad de conocimientos técnicos también aparece en la encuesta de Stack Overflow. El 45% de los participantes señaló que depurar código generado por IA puede resultar una tarea que consume tiempo. Además, 61,3% afirmó que pediría ayuda a otra persona si quisiera comprender completamente el código y 61,7% mencionó preocupaciones éticas o de seguridad.

Para quienes buscan entrar en esta industria, el reto pasa entonces por aprender a utilizar estas herramientas sin depender completamente de ellas. Ahí aparece la propuesta de Holberton Coderise, que ofrece programas de programación, desarrollo de software, IA generativa, ciberseguridad y machine learning. Su formación de Desarrollo de Software Full Time tiene una duración de nueve meses, modalidad híbrida inmersiva y una metodología basada en proyectos, cohortes y aprendizaje entre pares.

El programa de desarrollo de software está dirigido también a personas que comienzan desde cero o buscan cambiar de carrera. Entre sus requisitos figuran conocimientos básicos de informática, interés por la tecnología y la inteligencia artificial, capacidad para resolver problemas y disposición para aprender mediante proyectos. El plan incluye fundamentos como C, estructuras de datos, Python, JavaScript, bases de datos, APIs, Git, Bash y depuración de aplicaciones.

Lejos de ser una percepción aislada, esta sensación tiene una explicación. Investigaciones sobre productividad han encontrado que el uso intensivo de herramientas digitales puede aumentar la carga mental cuando no existe una forma organizada de gestionarlas. Las notificaciones constantes, el cambio entre múltiples aplicaciones y la expectativa de responder de inmediato dificultan mantener la concentración.

A esto se suma la llamada “paradoja de la productividad“. Aunque la tecnología permite realizar muchas tareas en menos tiempo, también facilita que aparezcan nuevas obligaciones. Los correos electrónicos, las videollamadas, los chats de trabajo y las plataformas colaborativas reducen tiempos en algunos procesos, pero incrementan la cantidad de actividades que deben atenderse durante el día.

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Diversos estudios también han demostrado que cambiar continuamente de una tarea a otra afecta el rendimiento. Cada interrupción obliga al cerebro a recuperar el contexto de la actividad anterior, lo que disminuye la eficiencia y aumenta la sensación de que la jornada avanza sin completar los pendientes.

El reto está en cómo usamos la tecnología

Los especialistas coinciden en que el problema no es la tecnología, sino la forma en que se implementa. Automatizar procesos repetitivos, integrar información en una sola plataforma y eliminar tareas manuales puede reducir la carga de trabajo cuando las soluciones están bien diseñadas y responden a necesidades reales.

Por esa razón, cada vez cobran mayor importancia los profesionales capaces de crear herramientas digitales que simplifiquen procesos en lugar de hacerlos más complejos. El desarrollo de software, la automatización y el análisis de datos son algunas de las áreas que impulsan este tipo de soluciones en empresas de diferentes sectores.

En ese propósito se enfocan iniciativas de formación como Holberton Coderise, que prepara talento en desarrollo de software y habilidades tecnológicas para que los participantes comprendan cómo diseñar soluciones digitales que optimicen procesos y resuelvan problemas reales.

La cantidad de herramientas digitales seguirá creciendo en los próximos años. El desafío para personas y organizaciones será aprender a utilizarlas de forma estratégica para reducir tareas innecesarias, aprovechar mejor el tiempo y evitar que la tecnología termine generando la misma sobrecarga que buscaba resolver.

Durante años, programar fue una habilidad reservada para quienes estudiaban ingeniería o desarrollo de software. Esa barrera comienza a desaparecer. La expansión de la inteligencia artificial generativa y de las plataformas de automatización está cambiando la relación de millones de personas con el código. Hoy es posible crear aplicaciones, analizar información o desarrollar procesos digitales usando instrucciones escritas en lenguaje natural, pero entender qué ocurre detrás de esas herramientas marca una diferencia.

No se trata de memorizar lenguajes como Python, JavaScript o C++. La discusión gira alrededor de otra capacidad: desarrollar pensamiento computacional. Es decir, aprender a dividir un problema en partes, identificar patrones, organizar procesos y construir soluciones lógicas. Son habilidades que pueden aplicarse en prácticamente cualquier área de trabajo.

Ese cambio ya aparece reflejado en distintos estudios sobre el futuro del empleo. El Foro Económico Mundial ubica las competencias tecnológicas entre las más demandadas para los próximos años, mientras que la UNESCO ha insistido en fortalecer la alfabetización digital para responder a una economía cada vez más conectada.

Entender la lógica detrás de la inteligencia artificial

La popularidad de asistentes como ChatGPT, Gemini o Copilot ha llevado a muchas personas a pensar que ya no será necesario aprender programación porque la inteligencia artificial puede escribir el código. Sin embargo, especialistas en educación tecnológica sostienen que estas plataformas funcionan mejor cuando el usuario comprende conceptos básicos sobre algoritmos, bases de datos, automatización o desarrollo de software.

Ese conocimiento permite identificar errores, evaluar si una respuesta tiene sentido, adaptar una solución a las necesidades de una empresa y aprovechar mejor las capacidades de la inteligencia artificial. Sin esos fundamentos, el riesgo de depender completamente de lo que genera una herramienta es mucho mayor.

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Por esa razón, universidades y centros de formación han comenzado a incorporar contenidos relacionados con programación y pensamiento computacional en carreras que históricamente estaban alejadas del sector tecnológico. El objetivo no es convertir a todos los estudiantes en desarrolladores, sino prepararlos para un entorno laboral donde prácticamente todas las profesiones conviven con plataformas digitales e inteligencia artificial.

La academia Holberton Coderise hace parte de esa transformación con programas orientados al desarrollo de software, inteligencia artificial, ciberseguridad y otras áreas de alta demanda. Su modelo de aprendizaje está basado en proyectos y en la resolución de problemas reales, una metodología que busca acercar estas competencias a personas con perfiles diversos. La apuesta responde a una realidad que gana fuerza en el mercado laboral: comprender cómo se construye la tecnología empieza a ser una habilidad tan útil como saber utilizarla.

El encuentro se realizará del 24 al 26 de julio de 2026 en la Universidad EAFIT, en Medellín, Colombia. La organización espera cerca de 600 asistentes presenciales y una programación con más de 50 conferencistas. En sus nueve ediciones anteriores ha reunido a más de 3.000 desarrolladores, científicos de datos e investigadores, consolidándose como uno de los principales encuentros de la comunidad Python en América Latina.

PyCon Colombia 2026 refleja hacia dónde evoluciona Python

Durante años Python fue reconocido por su facilidad para desarrollar aplicaciones y automatizar procesos. Hoy es una herramienta clave para entrenar modelos de inteligencia artificial, analizar grandes volúmenes de datos y desarrollar soluciones utilizadas en investigación científica, salud, finanzas y otros sectores. La agenda del encuentro refleja esa transformación y permite entender por qué el lenguaje continúa ganando protagonismo.

Las charlas abordarán aprendizaje automático (machine learning), procesamiento de lenguaje natural, bioinformática, ciencia de datos, ciberseguridad y otras aplicaciones de la IA. Más que áreas independientes, estos temas muestran cómo una misma tecnología sirve de base para resolver desafíos muy distintos, desde el desarrollo de aplicaciones hasta la investigación biomédica.

La presencia de especialistas en bioinformática evidencia cómo este lenguaje facilita el análisis de información genética para apoyar investigaciones biomédicas. A ello se suma la ciencia abierta, un enfoque que promueve compartir datos, metodologías y herramientas para que otros equipos puedan reproducir, validar y ampliar los resultados de una investigación.

Ambas disciplinas comparten un elemento en común: el uso intensivo de datos, uno de los campos donde esta tecnología ha encontrado mayor adopción durante los últimos años. La combinación de estos enfoques demuestra que el encuentro no solo estará orientado a programadores. También resultará de interés para investigadores, científicos de datos, docentes y profesionales que la utilizan para resolver desafíos en diferentes disciplinas.

Del núcleo de Python a la investigación genética

Uno de los principales invitados será Irit Katriel, desarrolladora del núcleo de CPython y exintegrante del proyecto Faster CPython. Su trabajo influye directamente en la evolución del lenguaje, por lo que su participación permitirá conocer la visión de quienes construyen una tecnología utilizada por millones de desarrolladores en todo el mundo.

La agenda también reunirá a Luciano Ramalho, autor del libro Fluent Python; Malvika Sharan, referente internacional en ciencia abierta; Anna Pristoupilova, investigadora especializada en bioinformática; Kari L. Jordan, directora ejecutiva de The Carpentries; y Tereza Iofciu, especialista en inteligencia artificial, ciencia de datos y liderazgo tecnológico.

En conjunto, estos perfiles muestran que Python ya no se limita al desarrollo de software. Hoy también impulsa proyectos relacionados con investigación genética, ciencia abierta, alfabetización en datos e inteligencia artificial.

El respaldo de organizaciones como Universidad EAFIT, Aim Point Digital, Factored, EPAM, Nequi, Interledger Foundation, Loka, Lovelytics, Genlogs, Provectus, Licencias Online y Slalom evidencia el interés de la industria por impulsar espacios de intercambio y colaboración entre desarrolladores, investigadores y empresas.

¿Cómo inscribirse?

Las entradas ya están disponibles a través de Eventbrite, donde los interesados pueden consultar la programación, las modalidades de acceso y las actividades previstas para los asistentes.

Inscripciones: https://www.eventbrite.co/e/pycon-colombia-2026-tickets-1986172567616

Más que un encuentro para desarrolladores, PyCon Colombia 2026 ofrecerá una oportunidad para conocer hacia dónde evoluciona uno de los lenguajes de programación más utilizados del mundo. La presencia de desarrolladores del núcleo de Python, investigadores en bioinformática y especialistas en inteligencia artificial convierte esta edición en un espacio para entender cómo estas disciplinas impulsan nuevas aplicaciones en investigación científica, análisis de datos y desarrollo de software.

Imagen: PyCon Colombia 2026

En ese recorrido hablamos con Santiago Vázquez, ingeniero de software argentino y fundador de Magnético. Lleva más de 15 años en la industria y creó la empresa en Argentina, donde empezó con un equipo pequeño. Hoy la compañía tiene presencia en España, México, Estados Unidos y Uruguay, y reúne a cerca de 95 colaboradores.

Magnético desarrolla aplicaciones web y móviles para empresas de distintos sectores. En su portafolio hay proyectos con compañías como Santander Bank, Adidas y el grupo Techint. Aun así, Vázquez prefiere hablar menos de los nombres y más del proceso.

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La empresa se involucra desde el inicio de cada proyecto. Acompaña la definición del producto, su desarrollo y su salida al mercado. No se trata solo de programar, sino de ayudar a que la idea funcione cuando llega a los usuarios. Ese acompañamiento continúa incluso después del lanzamiento, con ajustes y nuevas versiones.

El trabajo se apoya en metodologías ágiles, pero sin esquemas fijos. Cada proyecto se organiza de acuerdo con lo que necesita el cliente. A veces implica construir desde cero; en otros casos, mejorar plataformas que ya están en operación.

Una apuesta por equipos estables

Durante la conversación, Vázquez también se detiene en el equipo. Magnético cuenta con certificación ISO 9001 y ha sido reconocida entre las mejores empresas para trabajar en Argentina. Más que un distintivo, lo describe como parte de la forma en que han decidido crecer.

La compañía busca mantener equipos estables, con proyectos que representen retos técnicos y permitan aprendizaje continuo. Eso, según explica, termina impactando en la calidad del trabajo y en la relación con los clientes, que en muchos casos se extiende por años.

Para las empresas interesadas, el primer paso es una conversación. A partir de ahí revisan necesidades, tiempos y objetivos, y construyen un plan de trabajo. No hay paquetes estándar: cada proyecto se define según el contexto.

En medio de un evento donde abundan los anuncios y las promesas sobre lo que viene, la conversación con Vázquez se mueve en un terreno más práctico. Habla de equipos, de procesos y de proyectos que crecen con el tiempo. Una mirada que, sin hacer mucho ruido, también explica cómo se construyen varias de las soluciones que hoy usan grandes compañías.

Imagen: ENTER.CO

El nuevo modelo introduce mejoras frente a su versión anterior, Opus 4.6, especialmente en tareas de ingeniería de software y procesos de larga duración. De acuerdo con las pruebas realizadas por la compañía, Opus 4.7 es capaz de ejecutar proyectos complejos con mayor coherencia, interpretar instrucciones con más precisión y validar sus propios resultados antes de entregarlos.

Uno de los cambios más relevantes está en su capacidad para trabajar con imágenes. El modelo ahora admite archivos de mayor resolución, lo que amplía sus usos en análisis visual detallado, lectura de diagramas o interpretación de interfaces. También presenta avances en la generación de contenido profesional, como documentos, presentaciones o interfaces digitales con mayor nivel de detalle.

En términos de uso, los desarrolladores pueden acceder a Opus 4.7 mediante la API de Claude, utilizando el identificador específico del modelo. El costo se mantiene sin cambios frente a la versión anterior: cinco dólares por millón de tokens de entrada y 25 dólares por millón de tokens de salida.

Más control, nuevas funciones y ajustes en seguridad

El lanzamiento incluye herramientas adicionales que permiten ajustar el comportamiento del modelo según la complejidad de cada tarea. Entre ellas se encuentra un nuevo nivel de “esfuerzo” que amplía las opciones para equilibrar velocidad y profundidad de análisis. Esto resulta útil en escenarios donde se requieren respuestas más elaboradas, como programación avanzada o automatización de procesos.

Otra novedad es la introducción de presupuestos de tareas en fase beta, que permiten a los desarrolladores controlar el consumo de tokens durante ejecuciones prolongadas. También se añadieron funciones específicas en Claude Code, como comandos para revisión automática de código y un modo que automatiza decisiones durante flujos de trabajo extensos.

En paralelo, la empresa incorporó nuevas medidas de seguridad. Opus 4.7 es el primer modelo que integra mecanismos derivados del llamado “Proyecto Glasswing”, una iniciativa enfocada en evaluar riesgos y beneficios de la inteligencia artificial en ciberseguridad. El sistema detecta y bloquea solicitudes que podrían implicar usos indebidos o de alto riesgo.

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Para quienes trabajan en seguridad informática, Anthropic habilitó un Programa de Verificación Cibernética. A través de este, profesionales pueden solicitar acceso al modelo para actividades como pruebas de penetración o análisis de vulnerabilidades, siempre bajo condiciones controladas.

Las pruebas internas indican que el modelo mantiene niveles similares de seguridad frente a su predecesor, con mejoras en aspectos como resistencia a ataques maliciosos y consistencia en respuestas. Sin embargo, la compañía reconoce que aún existen áreas por ajustar, especialmente en la forma en que el sistema responde a ciertos temas sensibles.

Opus 4.7 ya se encuentra disponible a nivel global. Los usuarios interesados pueden empezar a utilizarlo directamente desde las plataformas habilitadas o integrarlo en sus aplicaciones mediante la API, ajustando parámetros como el nivel de esfuerzo o el consumo de tokens según sus necesidades.

El paquete incluía un archivo de mapa de origen de 59,8 MB —un tipo de archivo que permite ver cómo está construido un programa— con cerca de 2.000 archivos y más de 512.000 líneas de código. La filtración fue detectada primero por el investigador de seguridad Chaofan Shou.

Un único parámetro mal configurado en el proceso de empaquetado bastó para que el archivo quedara incluido en la versión pública. El resultado fue inmediato: cualquier persona con conocimientos técnicos pudo acceder al interior de uno de los sistemas de inteligencia artificial más utilizados por desarrolladores.

Qué revela el código de Claude Code filtrado

El archivo expuesto contiene cerca de 1.900 ficheros y más de 512.000 líneas de código. En él se describe cómo funciona la herramienta por dentro, incluyendo sus principales componentes y la forma en que ejecuta tareas complejas de programación de manera automatizada.

• El sistema de conversación
• Los permisos que tiene la herramienta
• Su capacidad para leer archivos y ejecutar comandos
• La coordinación de varios sistemas trabajando al mismo tiempo

También se identificó una estructura de memoria en tres niveles, que hace que el sistema verifique la información directamente en el código antes de responder. Esto le permite mantener coherencia y reducir errores cuando procesa instrucciones complejas.

Uno de los hallazgos más importantes es KAIROS, una función que aparece más de 150 veces en el código. Se trata de un modo que trabaja en segundo plano, organizando la información, corrigiendo inconsistencias y preparando el contexto para futuras sesiones sin intervención del usuario.

También aparece un sistema llamado “Undercover Mode”, diseñado para evitar que la herramienta revele nombres de proyectos internos cuando trabaja con código público. En el código se incluye la instrucción “Do not blow your cover”, que en español significa “no te delates”.

Riesgos de seguridad tras la filtración

El problema no es solo que el código se haya hecho público. Al conocerse exactamente cómo funciona la herramienta, se vuelve más fácil crear proyectos de código diseñados para engañarla y hacer que ejecute acciones ocultas sin que el usuario lo note.

Además, existe un riesgo concreto para quienes actualizaron ese día. Algunos usuarios pudieron descargar una versión comprometida de una librería muy utilizada para conexiones a internet, que habría sido modificada para incluir software malicioso capaz de permitir el acceso remoto al equipo afectado.

Para comprobar si un sistema puede estar comprometido, se recomienda revisar las dependencias del proyecto —es decir, los programas o herramientas externas que utiliza— y verificar que no se hayan instalado versiones sospechosas. Si se detecta algo inusual, lo recomendable es actuar de inmediato y seguir las guías oficiales de seguridad.

Este incidente se suma a otros casos recientes relacionados con los modelos de Anthropic, que ya habían generado alertas sobre su comportamiento y seguridad en entornos controlados, como en el caso de Claude Opus 4, la IA que amenazó con revelar secretos de su creador.

Imagen: Editada con IA/ Gemini

“Estamos ahora en términos de los modelos que escriben código. Tengo ingenieros dentro de Anthropic que dicen: no escribo ningún código más. Solo dejo que el modelo escriba el código, lo edito, hago las cosas alrededor de él”, explicó Amodei.

El ejecutivo añadió: “Yo creo, no sé, podríamos estar 6 a 12 meses de distancia de cuando el modelo esté haciendo la mayor parte, tal vez todo lo que hace un SWE (Ingeniero de Software) a fin de cuentas. Y luego es una cuestión de cuánto tiempo esa línea se cierra”.

Cómo la IA reemplazará a desarrolladores: un cambio en marcha

Las declaraciones de Amodei reflejan una realidad que ya opera dentro de su propia empresa. Algunos ingenieros de Anthropic han dejado de programar manualmente y ahora se enfocan en editar el código generado por la IA y gestionar la arquitectura del producto. La gran incógnita, según el CEO, es cuánto tiempo tardará en cerrarse completamente la brecha hacia la autonomía total.

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Los avances recientes permiten automatizar tareas a lo largo de todo el ciclo de desarrollo: desde el análisis inicial y el diseño hasta las pruebas y la depuración. En este contexto, el rol humano se desplaza inevitablemente hacia la supervisión estratégica, la edición y la toma de decisiones complejas, más que en la escritura directa de líneas de código.

El impacto en el sector tecnológico

Esta proyección genera inquietud, especialmente en perfiles junior y funciones orientadas a tareas repetitivas; a medida que estas actividades pierden peso, ganan importancia el criterio técnico, la seguridad informática, la integración de sistemas y la responsabilidad ética sobre los resultados finales.

Las declaraciones de Amodei se inscriben en un debate global sobre productividad y empleo. El ejecutivo advirtió que la velocidad del progreso tecnológico puede superar la capacidad de adaptación de las empresas y los mercados laborales si no se acompaña de estrategias sólidas de formación y transición profesional.

Pese a la contundencia de sus palabras, Amodei no afirmó que los ingenieros vayan a desaparecer de inmediato, sino que el sector enfrenta una redefinición profunda. El mensaje es claro: la rapidez del cambio exige una preparación inmediata para un nuevo paradigma de colaboración hombre-máquina.

La advertencia del CEO de Anthropic refuerza la idea de que la IA ha dejado de ser una herramienta de apoyo para convertirse en un actor central del desarrollo de software. Para los desarrolladores, el desafío actual no es competir con el algoritmo, sino liderar su implementación en un proceso cada vez más automatizado.

Imagen: Editada con IA / ChatGPT

La certificación se imparte a través de la plataforma educativa de Coursera y se ofrece en modalidad bajo demanda, lo que significa que el programa comienza inmediatamente después de la inscripción, sin fechas de inicio fijas. Esto permite a los estudiantes avanzar según su disponibilidad y aprender sin presiones de calendario.

El certificado está compuesto por una serie de seis cursos secuenciales, diseñados para completarse en un tiempo estimado de cuatro meses, con una dedicación aproximada de ocho horas por semana. El cronograma es flexible y permite aprender a tu propio ritmo, una característica clave para quienes combinan estudio con trabajo u otras responsabilidades.

Certificación profesional en Python y su estructura de cursos

La propuesta académica reproduce el trabajo real de un Python Developer de nivel inicial. Comienza con Python Programming Fundamentals, donde se aprenden los fundamentos del lenguaje, como sintaxis, estructuras de datos, control de flujo, depuración y buenas prácticas de programación, sentando una base sólida para avanzar hacia contenidos más complejos.

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En Data Analysis and Visualization with Python, los participantes trabajan con datos reales y aprenden a limpiarlos, analizarlos y visualizarlos utilizando bibliotecas como pandas, Matplotlib y Plotly. Este módulo introduce además conceptos iniciales de aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicada al análisis de datos.

El tercer curso, Automation and Scripting with Python, se centra en la automatización de tareas y la optimización de procesos. Aquí se desarrollan scripts para manipulación de archivos, extracción de datos, web scraping e interacción con APIs, habilidades clave para mejorar la productividad en entornos profesionales.

El módulo Web Development with Python introduce el desarrollo de aplicaciones web dinámicas utilizando Flask. Los estudiantes aprenden a trabajar con bases de datos, desarrollar APIs REST, aplicar principios de seguridad y desplegar aplicaciones en la nube, ampliando sus oportunidades en el desarrollo backend.

Los contenidos avanzados se abordan en Advanced Python Development Techniques, donde se profundiza en programación orientada a objetos, estructuras de datos avanzadas, optimización de código, pruebas de software, computación en la nube e integración de inteligencia artificial generativa, con despliegues prácticos en plataformas como Azure.

El programa finaliza con Project Development in Python, un curso completamente basado en proyectos. En esta etapa, los estudiantes integran todo lo aprendido en un proyecto aplicado que simula un entorno laboral real, incorporando metodologías ágiles, prácticas de DevOps y trabajo colaborativo.

Proyectos aplicados y preparación profesional

Uno de los diferenciales del certificado es su enfoque práctico. A lo largo del programa se construye un portafolio profesional con proyectos reales que abarcan análisis de datos, automatización, desarrollo web y soluciones basadas en inteligencia artificial, incluyendo un proyecto final de mayor complejidad.

Además, el certificado incorpora un módulo de desarrollo profesional, orientado a la creación de portafolio, redacción de currículum, optimización del perfil de LinkedIn y preparación para entrevistas técnicas, facilitando la transición al mercado laboral tecnológico.

Costo, acceso y certificación oficial

La inscripción incluye una prueba gratuita de siete días con acceso completo a los contenidos. Una vez finalizado ese período, el programa continúa mediante un modelo de suscripción mensual de 29 dólares estadounidenses, valor que puede variar según el país y se confirma durante el proceso de registro.

El certificado cuenta con una valoración promedio de 4.4 sobre 5, basada en más de 550 reseñas de estudiantes, y al completar los seis cursos se obtiene una credencial profesional oficial de Microsoft, digital, verificable y reconocida por empleadores, que puede añadirse al perfil de LinkedIn o al currículum.

Quienes deseen ampliar la información, conocer el detalle completo del programa y revisar el proceso de inscripción pueden hacerlo desde la información oficial disponible en la página del Certificado profesional de Microsoft Python Development dentro de la plataforma de Coursera, donde se centraliza toda la oferta académica del programa.

Imagen: Editada con IA / ChatGPT

En Colombia, la brecha de género en tecnología sigue siendo amplia. Aunque cada vez hay más mujeres en roles de programación y liderazgo digital, su participación aún no es proporcional al talento disponible. El desafío no es solo de cifras: es también cultural, educativo y social.

Muchos estereotipos se han encargado de asociar la programación con un oficio “masculino”. Desde la escuela, a las niñas se les empuja más hacia áreas sociales o humanísticas, mientras que los varones reciben mayor estímulo para explorar matemáticas, ciencia y lógica. Esa primera segmentación limita la confianza de muchas jóvenes a la hora de elegir una carrera tecnológica.

Pero no todo es una barrera. En los últimos años han surgido oportunidades y programas de apoyo que buscan revertir esta tendencia. Desde becas exclusivas para mujeres en programación, hasta redes de mentoría que conectan a profesionales consolidadas con estudiantes, el ecosistema tech local empieza a entender que la diversidad de género es una ventaja competitiva.

Organizaciones como Mujeres TIC Colombia, Pioneras Dev y She Codes han abierto espacios seguros para que más jóvenes puedan aprender sin prejuicios y sentirse parte de una comunidad. Estos colectivos no solo enseñan a programar, también fortalecen la autoestima, la voz y el liderazgo de mujeres en un sector históricamente desigual.

El mercado, además, está presionando hacia la inclusión. La escasez de talento en desarrollo de software ha hecho que las empresas comprendan que no pueden permitirse desaprovechar a la mitad de la población. Cada vez más startups y grandes compañías valoran la diversidad como un motor de innovación y como una forma de entender mejor a sus usuarios.

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Sin embargo, queda mucho camino. Para que más mujeres se conviertan en desarrolladoras, se necesita un esfuerzo integral: desde políticas públicas que promuevan la equidad en educación STEM, hasta estrategias empresariales que eliminen sesgos en procesos de contratación y ascenso. También es vital que la sociedad deje de reproducir roles rígidos de género que frenan los sueños tecnológicos de muchas niñas.

En este contexto, la formación juega un papel decisivo. Programas como el de Holberton Coderise  en Colombia han demostrado que es posible crear una comunidad inclusiva y libre de sesgos. Su modelo de aprendizaje por proyectos no distingue entre géneros ni privilegia antecedentes académicos tradicionales: se basa en la colaboración, el talento y la capacidad de aprender.

Además, Holberton ya cuenta con sedes en ciudades estratégicas del país y programas especializados en desarrollo de software, inteligencia artificial y machine learning. Ofrece alternativas de financiamiento y becas que facilitan el acceso a estudiantes de distintos contextos, así como un ecosistema activo con blog, mentorías y convocatorias abiertas que permiten aplicar de manera sencilla y sin barreras.

La experiencia de Holberton muestra que cuando el aprendizaje se construye en un entorno diverso, los resultados son más sólidos. Mujeres que antes no se atrevían a explorar la programación encuentran allí un espacio para crecer, tejer redes y demostrar que la tecnología también les pertenece. Y en esa apuesta colectiva está la clave para cerrar la brecha de género en el mundo del desarrollo.

Según el informe IDC-A 2025 de International Data Corporation, el 87 % de las empresas colombianas considera la inteligencia artificial como una prioridad estratégica y el 76 % ya la ha incorporado en sus operaciones. El mismo estudio revela que la irrupción de la IA generativa ha sido un cambio determinante: el 69 % de las organizaciones la utiliza en áreas como atención al cliente, creación de contenidos y análisis de datos.

Esta adopción no solo reduce tiempos y costos, sino que transforma de raíz las dinámicas de innovación y producción. Las compañías ya no buscan únicamente técnicos; requieren profesionales que integren habilidades humanas con dominio tecnológico de última generación.

5 habilidades que deciden quién se queda y quién avanza

Expertos de la Escuela Superior de Empresa, Ingeniería y Tecnología (ESEIT), parte de la red Planeta Formación y Universidades, señalan que el ingeniero del futuro debe dominar cinco competencias clave para mantenerse vigente en el mercado laboral.

1. Dominio técnico de última generación. Manejar herramientas como Python, Kubernetes, Apache Spark y estándares de ciberseguridad como ISO 27001 es una base indispensable. La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos proyecta que la demanda de especialistas en ciencia de datos crecerá un 36 % para 2031.

2. Pensamiento crítico y resolución de problemas complejos. Esta capacidad permite cuestionar y rediseñar procesos con soluciones innovadoras, incluso en entornos donde no existen manuales ni rutas claras.

3. Adaptabilidad y aprendizaje continuo. Los ciclos de innovación se acortan y obligan a actualizar conocimientos constantemente. Lo que se aprende hoy podría estar desfasado en solo 18 meses.

4. Comunicación efectiva y liderazgo colaborativo. Explicar conceptos técnicos a audiencias no especializadas y trabajar en equipos multidisciplinarios marca una diferencia en la proyección profesional.

5. Proactividad y liderazgo ético. Anticipar las implicaciones sociales y ambientales de cada decisión tecnológica es tan importante como desarrollar el proyecto en sí.

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La empleabilidad de los ingenieros ya no depende únicamente de un título, sino de la conexión real con el sector productivo. Según el Foro Económico Mundial, más de la mitad de los trabajadores deberá adquirir nuevas habilidades antes de 2027 para mantenerse vigente frente al avance de la IA y la automatización.

En ESEIT, los estudiantes participan en proyectos reales de software, energías renovables, automatización industrial y comercio. Esto es posible gracias a alianzas con ParqueSoft Tolima, Summit Energy, AIESEC, COLSEIN y FENALCO, además de prácticas en empresas como Zona Franca de Occidente o Essence Group.

Este enfoque garantiza que el aprendizaje no se limite a la teoría, sino que se vincule desde el inicio a las necesidades de la industria. La experiencia directa con proyectos reales les da a los estudiantes una ventaja competitiva inmediata.

El crecimiento de la IA impulsa aún más esta demanda. Para este año, el gasto global en tecnologías de la información superará los 5,43 billones de dólares, con un aumento del 42 % en infraestructura de centros de datos.

La Universidad de Stanford ha señalado que algunos sistemas de IA ya igualan e incluso superan el rendimiento humano en tareas específicas. Esto plantea nuevos retos y responsabilidades para los profesionales que las diseñan y operan.

Imagen: Archivo ENTER.CO

En este nuevo contexto, algunos desarrolladores ya están usando la inteligencia artificial como apoyo en sus tareas y tienen más trabajo que nunca. Otros siguen viéndola con desconfianza. Para estos últimos, la tecnología representa una amenaza. Para los primeros, una oportunidad para especializarse en tareas que antes no eran prioritarias.

La demanda del mercado también cambió. Ya no se busca solo quien escriba líneas de código desde cero. Lo que hoy se valora es la capacidad de revisar, adaptar y transformar lo que produce una máquina en soluciones funcionales. La inteligencia artificial no entiende el propósito completo de un sistema. Esa sigue siendo tarea del desarrollador.

Por eso comienza a ganar terreno una figura distinta. El programador que ya no se define por cuántas líneas puede escribir, sino por su capacidad de revisar lo que genera un modelo, corregir errores, evaluar riesgos y proponer mejoras. El trabajo sigue siendo técnico, pero ahora pasa por validar decisiones tomadas por algoritmos entrenados.

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Esta evolución no es opcional. Las empresas ya no están esperando. Están contratando perfiles que integran la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo. Los que no se adaptan ya están perdiendo lugar frente a quienes sí lo hacen. El conocimiento técnico sigue siendo necesario, pero aplicado desde otra lógica. Lo que cambia es el método.

Expertos como Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI, aseguran que la inteligencia artificial no eliminará puestos. Lo que hará es aumentar el impacto de quienes la usen correctamente. Fei-Fei Li, profesora de Stanford, coincide en que quienes aprendan a colaborar con estas herramientas marcarán el futuro del desarrollo de software a gran escala.

El programador del futuro no será quien memorice funciones o comandos. Será quien entienda cómo se comportan los modelos de lenguaje, cómo se integran en sistemas reales y cómo corregir sus errores. La inteligencia artificial puede generar mucho, pero no puede entender el contexto. Por eso el trabajo humano seguirá siendo clave para garantizar resultados que funcionen.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Cuando la IA escribe código y el humano observa

En una sala en Kirkland, Washington, el ingeniero Steve Yegge mira cómo la IA trabaja en cuatro terminales a la vez. Se ejecutan pruebas, se generan planes, se codifica en paralelo. Él lo resume con una frase directa: “Estoy quemando tokens”, haciendo referencia al costo computacional de los modelos de lenguaje. Esta escena refleja una práctica cada vez más extendida: delegar tareas de programación a sistemas automatizados.

En este contexto, Andrej Karpathy, investigador de IA y exdirector de IA en Tesla, introdujo el término vibe coding para describir una forma de desarrollo guiada por lenguaje natural, en la que el programador plantea una necesidad y la IA genera una solución funcional sin requerir código escrito manualmente.

¿El fin de la escritura manual?

Cuando OpenAI lanzó sus primeros asistentes de codificación, generaban fragmentos de ayuda. Hoy, modelos como GPT-4, Claude o Gemini pueden crear productos enteros. Esto ha dado lugar a casos reales de reducción de equipos, automatización de tareas y reestructuración de funciones en empresas de software.

Pero automatizar no es lo mismo que reemplazar. Según Dario Amodei, CEO de Anthropic, es posible que en menos de un año las IAs generen la mayor parte del código utilizado en proyectos reales. Sin embargo, expertos como David Autor, economista del Massachusetts Institute of Technology (MIT), advierten que escribir código no es la parte más compleja del desarrollo. El verdadero valor está en aplicar criterio, entender el contexto del sistema, evaluar riesgos y garantizar la calidad del software. Estas son tareas que la inteligencia artificial, al menos por ahora, no puede ejecutar con fiabilidad.

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El nuevo perfil del desarrollador

La función del desarrollador cambia. Ya no es solo quien escribe, sino quien decide. Diseñar prompts efectivos, revisar lo que produce la IA, integrar con cuidado, aplicar pruebas y pensar en arquitectura. Esas son las nuevas responsabilidades.

Yegge, ahora defensor del enfoque, publicó junto a Gene Kim un libro sobre vibe coding. Ahí plantea una forma de trabajar basada en bases de código modulares, pruebas frecuentes y diálogo constante con la IA. Lo que antes era escritura secuencial ahora es construcción iterativa.

Riesgos, límites y decisiones

El código generado por IA puede ser útil pero también puede traer problemas como errores, brechas de seguridad o comportamientos inesperados. Christine Yen, CEO de Honeycomb, explica que en sistemas críticos la IA no es aún lo bastante confiable. Naveen Rao, de Databricks, agrega que se necesita menos personal pero con mayor nivel de especialización.

La automatización no elimina la necesidad de saber programar. Cambia su valor. Comprender cómo funcionan los sistemas, cuándo confiar en la IA y cómo escalar lo que se construye es lo que distingue al profesional técnico en este nuevo escenario.

El futuro no es sin desarrolladores

La inteligencia artificial ya escribe código, pero el desarrollo de software requiere más que eso. Se necesitan diseño, contexto y responsabilidad técnica. Lo que se aproxima no es una sustitución, sino una nueva forma de colaboración. Los desarrolladores que sepan guiar y trabajar con IA seguirán siendo fundamentales, porque aunque la IA pueda generar código, las decisiones clave siguen dependiendo de las personas.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

¿Estás pensando en cambiar de rumbo profesional? La programación aparece como uno de los destinos más prometedores. Pero la pregunta es otra, ¿cómo hacerlo sin poner tu vida en pausa? Una nueva cohorte de formación en software, abierta solo por pocos días más, ofrece una ruta doble: tiempo completo o medio tiempo.

La propuesta viene de Holberton Coderise, una academia reconocida por su enfoque intensivo y su red de egresados en empresas como  Rappi y Mercado Libre. En lugar de una educación tradicional, con clases teóricas y exámenes, aquí se aprende enfrentando proyectos reales desde el primer día. Los participantes programan, trabajan en equipo, resuelven errores, buscan soluciones y construyen código funcional en condiciones que se acercan mucho al trabajo en la vida real.

¿Qué se aprende exactamente? Lo esencial para dar el salto al mundo tech, lenguajes como Python, C y JavaScript; desarrollo web usando HTML, CSS y React; bases de datos con SQL; control de versiones con Git; fundamentos de algoritmos, estructuras de datos y hasta manejo de la terminal y sistemas operativos. Pero también se pone énfasis en habilidades que no se enseñan en todos los cursos, como comunicación clara, colaboración efectiva y autogestión.

Holberton Coderise ofrece dos modalidades en esta nueva cohorte. La opción full-time está pensada para quienes pueden dedicarse de lleno al proceso, mientras que la modalidad part-time permite avanzar con más flexibilidad, ideal para personas que trabajan o tienen otros compromisos. En ambos casos, la exigencia técnica es la misma; cambia el ritmo, no el contenido.

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El programa está diseñado tanto para quienes están dando sus primeros pasos como para profesionales que ya están dentro del sector y buscan actualizar o fortalecer su base. La metodología parte de la práctica, pero también fomenta la autonomía y el aprendizaje entre pares, lo que genera una comunidad activa, donde los estudiantes se apoyan y crecen en conjunto.

Las inscripciones están por cerrarse, y los cupos son limitados, no se trata de una estrategia publicitaria; los grupos se forman con un número controlado de participantes para asegurar seguimiento individual y calidad en la experiencia.

Holberton Coderise no vende atajos ni promete fórmulas mágicas para convertirse en desarrollador en semanas. Lo que ofrece es un entorno estructurado, riguroso y enfocado en el trabajo real. En un país donde aprender a programar muchas veces significa estudiar por cuenta propia entre tutoriales dispersos, esta opción representa una vía clara, con acompañamiento y propósito.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Durante décadas, el aprendizaje de programación fue sinónimo de libros, pizarras y largas horas frente a códigos estáticos; hoy, esa imagen quedó obsoleta, pues la inteligencia artificial no solo escribe código, también enseña a hacerlo.

Lo que parecía una herramienta de apoyo, como ChatGPT o Copilot, ahora actúa como tutor personalizado. Estudiantes del mundo entero ya no dependen únicamente de instructores humanos. Tienen a su disposición algoritmos que corrigen, explican y hasta diseñan rutas de aprendizaje.

Sin embargo, aprender a programar no se trata solo de obtener respuestas. También exige pensamiento crítico, adaptabilidad y colaboración. Aquí es donde entra en juego el verdadero cambio educativo: combinar la IA con metodologías humanas centradas en el “aprender haciendo”.

Este nuevo paradigma mezcla lo mejor de dos mundos. Por un lado, la inmediatez de la IA para resolver dudas técnicas. Por el otro, el acompañamiento de comunidades de aprendizaje, proyectos reales y mentoría entre pares.

Ahora bien, modelos como Holberton Coderise han entendido esta transición; su enfoque no parte de las clases magistrales, sino de retos prácticos que simulan ambientes de trabajo reales. La IA, en este contexto, se convierte en un complemento y no en el protagonista.

La enseñanza técnica tradicional ha demostrado ser insuficiente para responder al dinamismo del mercado. Las habilidades que hoy se aprenden pueden quedar obsoletas en menos de un año si no se desarrollan con enfoque práctico y actualizado.

Por eso, academias como Holberton no entregan títulos, pero sí resultados, su apuesta es entrenar para la industria, no para el diploma. Sus egresados trabajan hoy en empresas como Globant, Rappi o startups en Silicon Valley.

El secreto está en formar desarrolladores con criterio, no solo con conocimientos. Programadores que entienden qué hacer, cómo hacerlo y por qué. Para eso, contar con herramientas como la IA es útil, pero insuficiente sin una base sólida en pensamiento lógico y diseño de sistemas.

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Además, aprender en comunidad hace una diferencia, el intercambio entre estudiantes, el trabajo colaborativo y la retroalimentación mutua elevan el nivel de aprendizaje. Algo que ningún modelo automatizado puede ofrecer por completo.

El futuro de la educación tecnológica será híbrido. Quienes mejor lo entiendan, mejor se adaptarán. Y eso significa no ver a la IA como reemplazo, sino como una extensión del propio cerebro, capaz de acelerar procesos pero no de reemplazar la experiencia.

En este nuevo ecosistema educativo, programas como los de Holberton destacan por su flexibilidad y visión global. No importa si vienes de la biología, la teología o la investigación académica, lo único que importa es tener la disposición de aprender y transformarse.

Holberton ofrece programas inmersivos y avanzados en desarrollo de software, web, mobile, machine learning, blockchain y realidad aumentada, entre otros. Su modelo se basa en cohortes, proyectos y sesiones remotas diarias con apoyo de tutores y una red de “Holbies” en todo el continente.

Las convocatorias están abiertas en Colombia, Ecuador, Panamá y Estados Unidos. No se requiere formación previa en tecnología, el entrenamiento se paga solo después de haber comenzado a trabajar en la industria.

• 02 de junio de 2025: Programa Full Time en Desarrollo de Software.
• 01 de julio de 2025: Diplomado en Python for Business.

Con programas como “Python for Business”, bootcamps full time y entrenamientos en sistemas distribuidos, Holberton se posiciona como un puente real entre quienes quieren entrar a la tecnología y un mercado que necesita talento diverso, ágil y bien entrenado.

Imagen: Generada con IA

La novedad facilita el análisis de repositorios directamente desde la plataforma. Con esta opción, ChatGPT puede acceder al código, leer archivos README y otros documentos para ofrecer respuestas basadas en el contenido del repositorio.

Al habilitar la conexión con GitHub, los usuarios pueden hacer preguntas específicas sobre su código. ChatGPT revisa el repositorio y entrega fragmentos relevantes como parte de su respuesta.

Por ejemplo, si un usuario pregunta dónde se realiza cierta operación en el backend, el modelo buscará dentro del repositorio y mostrará las secciones relacionadas, explicándolas de forma contextual.

La conexión se realiza desde la opción “Investigación profunda” en el editor de ChatGPT. También puede configurarse desde el menú de aplicaciones conectadas. Allí se autoriza el acceso a la cuenta de GitHub y se eligen los repositorios a compartir.

¿Cómo funciona y qué tener en cuenta?

La herramienta genera búsquedas basadas en la consulta del usuario. Esas búsquedas se realizan en tiempo real sobre los repositorios conectados y permiten extraer información útil sin necesidad de revisar manualmente el código.

Si un repositorio es privado o fue creado recientemente, puede haber un retraso antes de que aparezca disponible. También es posible que se requiera aprobación de un administrador si se trabaja dentro de una organización en GitHub.

Además, la búsqueda no permite localizar archivos por nombre específico. Solo se puede consultar por el nombre del repositorio y navegar a partir de su contenido.

¿Qué cambia para desarrolladores y equipos?

Esta integración puede simplificar tareas cotidianas como la revisión de código, la documentación técnica o el seguimiento de cambios. También puede ser útil para nuevos integrantes de un equipo que necesiten entender proyectos en marcha.

En entornos colaborativos, ChatGPT puede servir como asistente de consulta para identificar funciones, analizar estructuras o interpretar fragmentos complejos. Esto reduce el tiempo que se invierte en buscar manualmente entre archivos y carpetas.

Aunque no reemplaza al trabajo técnico ni a la revisión humana, ofrece un apoyo práctico que puede mejorar la eficiencia y la comprensión del código en contextos reales.

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Ahora bien, en tanto a privacidad, control y uso de datos, OpenAI, explica que el contenido accedido por ChatGPT desde GitHub depende de los permisos otorgados por el usuario. En entornos empresariales, los administradores pueden controlar el acceso a través de la configuración de la plataforma.

Además, los datos de clientes con planes empresariales, como Team o Enterprise, no se usan para entrenar los modelos. En el caso de usuarios individuales (Plus y Pro), esto solo ocurre si está habilitada la opción “Mejorar el modelo para todos”.

La función ya puede utilizarse en el plan Team. Para los usuarios de Plus y Pro, estará disponible en los próximos días. No hay una fecha anunciada para las cuentas Enterprise, aunque se espera que esta opción también llegue a ese segmento.

Imagen: Captura de Pantalla

Durante una reciente presentación, Sarah Friar, directora financiera de OpenAI, explicó que esta tecnología está diseñada para resolver aquellas tareas que los equipos suelen dejar en segundo plano, como las pruebas de calidad o la documentación técnica. Con estas tareas automatizadas, los desarrolladores pueden centrarse en decisiones clave y planificación de producto.

El objetivo no es reemplazar a los ingenieros, sino cambiar su rol. En lugar de dedicar tiempo a tareas repetitivas, ahora podrán enfocarse en lo creativo, en lo estratégico y en la supervisión general de sus proyectos.

¿Cómo funciona A-SWE?

La plataforma funciona por etapas, de forma clara y estructurada. Primero identifica qué agente está disponible para trabajar, luego analiza qué habilidades necesita para cumplir la tarea, coordina con los desarrolladores  y ejecuta lo que se requiere. Al final, revisa lo que ha hecho y verifica que cumpla con los estándares definidos.

Todo este proceso se adapta a distintos lenguajes y marcos de programación. Además, funciona en entornos variados, desde sistemas locales hasta plataformas en la nube, lo que la hace versátil para diferentes tipos de equipos y empresas.

Una de sus ventajas más destacadas es que A-SWE es de código abierto, lo que permite que otros desarrolladores puedan modificarlo, ajustarlo a sus necesidades o incluso mejorar sus capacidades.

Una plataforma adoptada por la industria

A-SWE ya está siendo utilizada por más de 50 empresas en distintas áreas del sector tecnológico. De acuerdo con la información publicada, tiene un 99,9 % de calidad en el código que genera y una tasa de éxito del 95 % en su integración con equipos de desarrollo.

Para garantizar esa calidad, se utilizan controles de seguridad como verificación de identidad del agente, pruebas automatizadas y sistemas de control de acceso, similares a los que ya usan muchas compañías de tecnología para proteger sus entornos de trabajo.

Además, OpenAI trabaja en Stargate, un centro de datos que ampliará la capacidad operativa de esta y otras herramientas de inteligencia artificial. Se espera que Stargate permita manejar más tareas en paralelo y brinde soporte a modelos de gran escala como este.

¿Quién puede usarla?

Aunque la plataforma está dirigida principalmente a desarrolladores, no es necesario ser un experto para empezar a trabajar con ella. Su documentación está pensada para distintos niveles de experiencia, y sus funciones se pueden integrar a proyectos de diversa complejidad, desde aplicaciones móviles y web, hasta sistemas empresariales más robustos.

Entre sus puntos fuertes se encuentra la seguridad en el manejo del código, la flexibilidad para adaptarse a diferentes entornos, y la posibilidad de que los desarrolladores humanos y los agentes de IA trabajen juntos en tiempo real, revisando y validando cada paso del proceso.

A-SWE no solo agiliza tareas técnicas, también cambia la forma de trabajar en desarrollo de software. Permite que las personas se enfoquen en lo que realmente aporta valor, mientras una IA se encarga del resto. Su adopción apenas comienza, pero ya apunta a ser una de las herramientas más influyentes en la evolución del trabajo entre humanos y máquinas.

Imagen: Generada con IA / ChaGPT

En una apuesta por la formación tecnológica y el impulso a la empleabilidad juvenil, la Alcaldía de Barranquilla, en alianza con RIWI, lanzaron un programa de formación intensiva en desarrollo de software; este plan de estudios, completamente gratuito y con una duración de 8 a 10 meses, busca preparar a jóvenes de la ciudad para ingresar al creciente sector tecnológico.

El sector tecnológico sigue en expansión y cada vez requiere más talento; consciente de esta realidad, Barranquilla quiere formar a la próxima generación de desarrolladores, brindándoles herramientas prácticas y conocimientos sólidos en programación.  Al finalizar el programa, los participantes tengan las habilidades necesarias para acceder a empleos bien remunerados en la industria de la tecnología.

Los beneficiarios de la beca recibirán no solo formación en desarrollo de software, sino también capacitación en habilidades blandas y preparación para el mercado laboral, lo que les dará una ventaja competitiva a la hora de buscar empleo.

¿Quiénes pueden aplicar?

El programa está dirigido a jóvenes entre los 18 y 28 años que cumplan con los siguientes requisitos:

Residir en Barranquilla y pertenecer a un hogar con ingresos iguales o inferiores a dos salarios mínimos.

Tener interés en el desarrollo de software, sin importar si cuentan con experiencia previa o no.

Comprometerse a asistir presencialmente a clases de lunes a viernes, en jornada completa de 8 horas diarias.

Inscripciones abiertas hasta el 23 de marzo

Los jóvenes interesados en ser parte de esta oportunidad pueden inscribirse hasta el domingo 23 de marzo de 2025, a través del enlace oficial: https://riwi.io/curso/baq/.

Con este proyecto, Barranquilla reafirma su compromiso con la educación y la innovación, apostando por el talento joven y ofreciendo una vía directa para acceder a un sector en constante crecimiento. “Queremos que más jóvenes barranquilleros encuentren en la tecnología una opción de futuro estable y prometedor”, señalaron los organizadores del programa.

Imagen: Archivo ENTER.CO

El sector del software en Colombia ha experimentado un crecimiento notable en los últimos años, consolidándose como un pilar clave de la economía digital del país. En 2024, las exportaciones de servicios informáticos alcanzaron un récord de US$1.054 millones, lo que representa un incremento del 178% en la última década. Este avance ha permitido que el sector represente el 3,4% del Producto Interno Bruto (PIB) colombiano, con ventas anuales cercanas a los COP$45 billones.

Para 2025, las empresas colombianas de software se han fijado la ambiciosa meta de aumentar sus exportaciones en un 20%, reflejando la confianza en su capacidad de seguir expandiéndose en el mercado internacional.

En una entrevista en Bloomberg Línea, Ximena Duque, presidenta de la Federación Colombiana de la Industria de Software y Tecnologías Informáticas Relacionadas (Fedesoft), señaló que los principales destinos de las exportaciones incluyen Estados Unidos, México, España, Ecuador y diversos países de Centroamérica, donde las compañías nacionales han logrado consolidar su presencia.

Sin embargo, el sector enfrenta diversos desafíos. Uno de los principales es la estructura empresarial, ya que el 95% de las compañías del sector son pequeñas, mientras que el 2% de las empresas concentran el 80% de los ingresos. Esto resalta la necesidad de fortalecer a las pequeñas y medianas empresas (pymes) para garantizar un crecimiento equitativo y sostenible.

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Otro reto significativo es la financiación. Muchas empresas de software encuentran dificultades para acceder a recursos que les permitan innovar y expandirse en mercados internacionales. Esta limitación puede frenar su capacidad de competir y aprovechar oportunidades de crecimiento. Duque subraya la importancia de establecer condiciones que faciliten el acceso a financiamiento, especialmente para las pymes del sector.

La formación y retención de talento también representan desafíos clave. Aunque la demanda de profesionales en tecnologías de la información (TI) ha aumentado considerablemente, existe una brecha entre la oferta y la demanda de talento especializado.

Se estima que para 2025 habrá un déficit de 162.000 profesionales en el sector TI en Colombia. Esta escasez de talento podría limitar la capacidad de las empresas para crecer y cumplir con sus objetivos de exportación.

Para abordar estos desafíos, Fedesoft ha impulsado diversas iniciativas, como programas de formación y certificación para profesionales con el fin de aumentar la disponibilidad de talento calificado. Asimismo, se están promoviendo alianzas entre el sector público y privado para facilitar el acceso a financiación y fomentar la innovación. Estas medidas buscan fortalecer la competitividad de las empresas colombianas de software en el mercado global.

Otra estrategia clave que están adoptando las empresas de software es la internacionalización. Muchas han optado por establecer sedes en el extranjero, especialmente en Estados Unidos, Panamá y España, para ofrecer sus servicios desde estos países y fortalecer su presencia internacional. Esta estrategia les permite adaptarse mejor a las necesidades de los mercados locales y aprovechar oportunidades específicas en cada región.

El entorno regulatorio y la estabilidad en las políticas públicas son fundamentales para el crecimiento del sector. Las empresas requieren reglas claras y consistentes que les permitan planificar a largo plazo y atraer inversiones. Cambios abruptos o incertidumbre en las políticas pueden afectar la confianza de los inversionistas y limitar el desarrollo del sector.

A pesar de estos desafíos, el sector del software en Colombia muestra un dinamismo notable. La adopción de tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial (IA) y la automatización, está desempeñando un papel crucial en su crecimiento.

Las empresas están incorporando IA en sus procesos y servicios, lo que les permite ofrecer soluciones más eficientes y personalizadas a sus clientes. Esta tendencia no solo mejora la competitividad, sino que también abre nuevas oportunidades en mercados internacionales.

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El crecimiento del sector tecnológico también tiene un impacto positivo en la generación de empleo y el desarrollo de habilidades en la fuerza laboral. La demanda por profesionales en ciencia de datos y sistemas seguirá en aumento, impulsada por el auge de la inteligencia artificial y la automatización.

Empresas globales como Globant han apostado por la formación de nuevos talentos a través de iniciativas como “Code Your Future”, que ofrece oportunidades de capacitación y empleo en el sector tecnológico.

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Ahora bien, más allá de la educación universitaria convencional, han surgido academias especializadas que capacitan a sus participantes en desarrollo de software, inteligencia artificial y ciberseguridad. Estas instituciones presentan una alternativa viable para quienes buscan una educación más práctica y alineada con las necesidades del mercado laboral.

Un ejemplo es Holberton Coderise, una academia de programación que opera en más de 20 países y 29 ciudades. Su modelo de enseñanza basado en proyectos permite a los participantes desarrollar habilidades técnicas y blandas a través de retos del mundo real. Además, Holberton ofrece acceso a una red de mentores y profesionales de la industria, proporcionando una formación integral para enfrentar los desafíos del futuro.

Si bien la elección de carrera sigue siendo una decisión personal, la realidad del mercado laboral indica que optar por disciplinas en crecimiento, como el software y la inteligencia artificial, puede marcar la diferencia en la estabilidad y éxito profesional de los jóvenes en Colombia.

Con una demanda creciente de talento especializado y el fortalecimiento del sector tecnológico, el país tiene el potencial de consolidarse como un referente en la industria del software a nivel global.

Imagen: Archivo ENTER.CO

Aprender a programar desde el colegio es esencial en la sociedad actual, sobre todo cuando hablamos de países como Colombia. Los países que integran la educación tecnológica desde edades tempranas obtienen ventajas competitivas en el mercado global.

La programación no solo prepara a los estudiantes para carreras tecnológicas, sino que también fortalece el pensamiento lógico, la resolución de problemas, la creatividad y el emprendimiento, facilitando su adaptación a un entorno digital en constante evolución. Uno de los mayores beneficios de incluir la programación en los planes de estudio es su impacto económico. La tecnología impulsa el crecimiento, genera empleos bien remunerados y estimula la innovación.

Capacitar a los jóvenes en desarrollo de software favorece la creación de startups y empresas tecnológicas competitivas a nivel internacional, atrayendo inversiones.
Además, también fortalece la industria local, reduciendo la dependencia de soluciones extranjeras y permitiendo adaptar herramientas digitales a necesidades específicas, optimizando sectores clave como la salud, la manufactura y la agricultura.

Diversos países han incorporado con éxito la enseñanza del código en sus sistemas educativos. Estonia la integró en su currículo en 2012, facilitando el crecimiento de su industria tecnológica. Finlandia ha implementado la codificación desde la educación básica, promoviendo habilidades digitales desde la infancia. En América Latina, Argentina y Chile han apostado por la formación tecnológica para reducir la brecha digital y mejorar las oportunidades laborales de los jóvenes.

Esta estrategia cuenta con el respaldo de organismos internacionales. La OCDE destaca que la capacitación tecnológica es clave para un crecimiento sostenible. El Foro Económico Mundial prevé que la demanda de programadores seguirá en aumento debido a la digitalización de diversas industrias. La UNESCO enfatiza la importancia de preparar a los estudiantes para la economía del conocimiento, donde las competencias digitales resultan esenciales para el desarrollo y la competitividad global.

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Diferencias entre los países que enseñan programación y los que no

Los países que priorizan la enseñanza de la programación obtienen múltiples beneficios. Los jóvenes adquieren habilidades digitales desde temprana edad, ampliando sus oportunidades de empleo y fomentando el surgimiento de empresas tecnológicas. Esto fortalece la economía mediante el desarrollo de una industria digital propia y reduce la necesidad de importar software. Además, sectores estratégicos como la salud, la manufactura y la agricultura mejoran su eficiencia con la digitalización.

En contraste, las regiones que no han incorporado la enseñanza del código enfrentan dificultades. Los jóvenes encuentran más obstáculos para acceder a empleos bien remunerados, y las empresas dependen de talento extranjero o herramientas importadas, lo que frena la innovación. La falta de conocimientos en programación retrasa la transformación digital y reduce la competitividad, generando una desventaja frente a economías que sí han priorizado la capacitación tecnológica.

La enseñanza del desarrollo de software no solo busca formar programadores, sino también fomentar el pensamiento analítico, la resolución de problemas y la creatividad, competencias valiosas en cualquier ámbito. Además, impulsa la innovación, el emprendimiento y ayuda a reducir la brecha de género en el sector tecnológico.

Para garantizar la efectividad de estos programas, es fundamental capacitar a los docentes y actualizar los planes académicos, vinculando el aprendizaje con desafíos reales y proyectos prácticos que preparen a los estudiantes para el mundo laboral. Incorporar la enseñanza de la programación desde la infancia es una inversión a futuro. No solo impulsa la economía y genera empleo, sino que también prepara a las nuevas generaciones para afrontar los retos de una sociedad digitalizada. La educación debe adaptarse a la tecnología para asegurar progreso, competitividad e igualdad de oportunidades.

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Cabe mencionar, que existen academias especializadas que brindan formación en estas áreas, preparando a los participantes para los retos del mundo de la tecnología. Holberton Coderise, es una academia de programación y ciberseguridad que opera en más de 20 países y 29 ciudades. Su metodología de enseñanza se basa en proyectos reales, donde los participantes desarrollan habilidades técnicas y blandas a través de desafíos prácticos.

Además, ofrecen acceso a mentores y profesionales de la industria, brindando una formación integral. Este tipo de educación es una alternativa viable para quienes buscan un aprendizaje más enfocado en la práctica y en las necesidades del mercado laboral, y sin mucha experiencia. A medida que la IA y el desarrollo tecnológico avanzan, contar con habilidades en estas áreas será clave para asegurar oportunidades de crecimiento y éxito profesional.

Imagen: Pexels / Foto de cottonbro studio

A través de su plataforma Google Activate, la compañía ofrece cursos gratuitos en colaboración con universidades de renombre como la Complutense de Madrid y la Universidad de Alicante, y otras organizaciones como FutureLearn y la Escuela de Organización Industrial. Estos cursos están diseñados para adaptarse a las necesidades de cualquier persona, ya sea que nunca hayas programado o que ya tengas algunos conocimientos previos.

Cursos disponibles

Los cursos cubren una amplia gama de temas, desde la creación de aplicaciones móviles hasta la protección de la seguridad en línea. Algunos de los cursos más destacados incluyen:

• Creación de Apps para Celulares (8 módulos) – Universidad Complutense de Madrid: Este curso te enseña cómo desarrollar aplicaciones móviles desde cero.
• Aprende a Hacer Páginas Web con HTML y CSS (2 partes) – Universidad de Alicante: En este curso aprenderás los fundamentos para crear sitios web profesionales que se adapten a diferentes dispositivos.
• Computación en la Nube (7 módulos) – EOI y Red.es: Un curso sobre cómo utilizar los servicios de la nube para optimizar recursos y mejorar procesos.
• Protege tu Empresa en Internet – Un curso enfocado en mejorar la seguridad digital de tu negocio.

Los cursos están estructurados en módulos, lo que permite aprender de forma gradual y comprensible. Cada lección incluye teoría y práctica, asegurando que los estudiantes puedan aplicar lo aprendido a través de ejercicios y proyectos.

¿Cómo inscribirse?

El proceso de inscripción en los cursos es sencillo y accesible para todos. Para empezar, solo necesitas:

• Ingresar a la plataforma Google Activate.
• Crear una cuenta con tu correo electrónico.
• Elegir el curso que más te interese.

Es importante que sepas que  puedes estudiar a tu propio ritmo, en el momento que más te convenga, y repetir las lecciones cuantas veces necesites. Además, los cursos se actualizan regularmente para incorporar las últimas novedades en el campo de la programación.

Ventajas de estudiar programacion

Además de la flexibilidad que ofrece la plataforma, uno de los mayores beneficios de estos cursos es el acceso a recursos educativos de calidad. Al estar asociados con universidades y organizaciones reconocidas, los contenidos son rigurosos y están diseñados para prepararte para el mundo laboral actual.

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Al finalizar los cursos, recibirás una Insignia Digital que podrás agregar a tus perfiles profesionales en plataformas como LinkedIn, lo que puede mejorar tu visibilidad ante empleadores potenciales. Además, la metodología práctica te permitirá construir un portafolio de proyectos que puedes mostrar a futuros empleadores.

Estos cursos no solo te proporcionarán habilidades técnicas, sino que también te ayudarán a desarrollar un enfoque lógico y estructurado para resolver problemas, una habilidad valiosa en cualquier campo profesional.

Imagen: Generada con IA/Gemini

El programa Jóvenes creaTIvos abre una convocatoria para formar a 500 jóvenes en desarrollo de software, de forma completamente gratuita. Este programa está diseñado para chicos de entre 14 y 29 años, que deseen aprender desde cero a programar, sin ningún costo, y llevar sus habilidades a un nivel profesional.

La convocatoria está dirigida a estudiantes o egresados de colegios públicos de ciudades como Barranquilla, Cali, Cartagena, Bogotá, Medellín, y otras en Colombia; Quito y Guayaquil en Ecuador; y Paysandú en Uruguay. Para postularte, solo necesitas cumplir con algunos requisitos: estar en los últimos años de secundaria o ser recién egresado, tener acceso a una computadora e internet, y disponer de unas ocho horas semanales para dedicarle al programa.

¿En qué consiste el curso?

El curso tiene una duración de 8 meses, comenzando en marzo de 2025 y finalizando en noviembre de 2025. Se divide en tres módulos, cada uno con un enfoque específico:

Curso de Habilidades Esenciales (3 semanas): Este curso te ayudará a desarrollar competencias en liderazgo, trabajo en equipo, comunicación efectiva y resolución de conflictos, esenciales tanto para la vida personal como profesional.

Curso de Emprendimiento (3 semanas): Aquí aprenderás sobre la ideación de proyectos, el modelo de negocio CANVAS y cómo validar tus ideas, brindándote las herramientas necesarias para emprender en el mundo digital.

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Curso de Desarrollo de Software (23 semanas): El módulo más extenso y técnico, donde aprenderás lenguajes de programación como HTML, CSS, JavaScript, y herramientas como Git y React. Al finalizar, tendrás la capacidad de desarrollar aplicaciones desde cero.

Este proceso formativo tiene un enfoque virtual, con materiales de estudio en plataformas digitales similares a Platzi. Además, cada mes, los participantes disfrutarán de sesiones prácticas presenciales y visitas a empresas tecnológicas, lo que les permitirá aplicar lo aprendido en situaciones reales.

El programa también se distingue por ofrecer un apoyo integral. Los participantes tendrán acceso a servicios de salud mental, sesiones de acompañamiento, y charlas complementarias sobre otros temas relevantes en la tecnología. Todo esto con el fin de garantizar que los jóvenes se desarrollen no solo a nivel técnico, sino también emocional y profesional.

Plazo de inscripción y requisitos

Para ser parte de esta oportunidad, debes postularte antes del 14 de febrero de 2025. Si cumples con los requisitos y vives en una de las ciudades mencionadas, puedes inscribirte en el formulario disponible en la página oficial del programa; AQUÍ

Es importante destacar que, aunque el curso es gratuito, hay ciertas condiciones a tener en cuenta. El programa no cubre los costos de un computador ni de acceso a internet, por lo que los participantes deben contar con estos recursos por su cuenta. Además, se espera que los participantes dediquen un mínimo de 8 horas semanales al estudio y actividades del curso.

Imagen: Generada con IA/Gemini