Kyle Daigle (Github): “La IA será más útil allí donde haya menos código público”

Hay más participación, más gente que nunca decidiendo probar la programación. 2025 ha sido nuestro año de crecimiento más rápido, con más de 180 millones de desarrolladores nuevos, más de uno por segundo. Nuestro equipo de marketing utiliza Copilot para crear una aplicación para analizar a los usuarios y luego la comparte con nuestros de arrolladores o el equipo de IT, quienes pueden seguir evolucionándola. Esta interacción se da también con el equipo de comunicaciones, ventas... la barrera de entrada parece estar bajando. Es una de las primeras veces en las que la tecnología realmente ayuda a la gente a crear y resolver un problema real. Ya no se trata solo de pedir a tus desarrolladores que hagan algo o de buscar a alguien que lo construya por ti. Puedes decidir aprender, independientemente de tu puesto en una gran empresa.

Cuando aprendí a programar, conseguí uno de esos libros rojos enormes, de 600 páginas, donde aprendí sobre variables, algoritmos, etc. Quería crear un videojuego, pero, al final, no estaba más cerca de ello. Podía explicar cómo funcionaba, pero no crear una aplicación. Si usas la IA y le pides que te ayude a alcanzar una meta y aprender sobre la marcha, es mucho mejor para aprender código que ir a la escuela.

Tengo dos hijos, de 11 y 8 años, y no es que simplemente estén programando una aplicación con vibe coding, donde piden algo y lo obtienen, sino que van paso a paso. La IA les explica que lo primero que necesitan es un personaje y les pide que lo describan y digan lo que puede hacer. Es lento, pero están aprendiendo verdaderamente a programar camino al objetivo, en lugar de solo aprender la semántica de cómo funciona el código, que es como hemos enseñado programación desde los años 70. Las herramientas de IA tienen mala reputación porque, si si sólo les pides: “construye esto”, seguramente no podrás aprender. Es como si usaras una calculadora. Tienes que comprender lo que ocurre como desarrollador y es el mejor momento para hacerlo.

No creo que la adopción de herramientas de codificación de IA signifique que haya menos software que escribir. Bromeo con algunos de nuestros clientes y les pregunto: ¿está completa tu empresa? ¿Terminas estas tres últimas cosas y puedes decir: ‘simplemente nos vamos a dejar llevar’? Eso no es cierto. En anteriores eras de cambio en el software, el nivel de abstracción y lo que podíamos lograr con menos trabajo aumentaba. Con la IA, es similar. Ahora podemos resolver problemas que no podíamos atender por falta de tiempo o porque no eran financieramente viables, especialmente en grandes industrias como los servicios financieros. Hay mucha tecnología obsoleta, y migrarla de Cobol a algo moderno es increíblemente costoso, pero es posible cuando usamos estas herramientas. Los nuevos desarrolladores que salen de la universidad y hacen prácticas tienen una gran oportunidad. Hace años eran nativos de internet y pudieron transformar los negocios desde dentro. Ahora estamos a un par de años de distancia de los que solo han vivido en la era de la IA. Pueden explicar la diferencia entre cada modelo y cada herramienta, nos enseñan ellos a nosotros. Siempre hay más personas, en más puestos y generalmente mejor remunerados, capaces de abordar problemas importantes para las empresas que antes no podíamos resolver.

Ahora no solo puede hacer que una tarea sea más productiva, sino enviar a tres, cuatro o cinco agentes de codificación a trabajar y dedicarse a su responsabilidad principal. Estamos expandiendo lentamente el porcentaje de tiempo en el que un desarrollador, en un entorno profesional, va a ser capaz de escribir código y estamos multiplicando ese tiempo por tantos agentes de codificación como quiera usar. Antes, éramos un poco escépticos, nos sentábamos y observábamos cómo funcionaba la tecnología; ahora, los desarrolladores están mucho más abiertos a simplemente enviar las tareas, regresar a su IDE [Entorno de Desarrollo Integrado] para continuar codificando y revisar el código escrito por la IA cuando esté terminado.

Cuando hablamos de agentes, casi siempre nos referimos inmediatamente a algo así como un flujo de trabajo autónomo: me reserva un hotel y un billete de avión, y simplemente sucede. Queremos que los desarrolladores estén al tanto, es decir, que el agente no escriba código, sino que lo fusione, lo implemente, lo opere y el desarrollador se dé cuenta de ello al abrir su aplicación, porque sigue observando el código y formando parte del proceso.

Lo más importante de un agente de IA es que evita que los desarrolladores se equivoquen en la implementación. Supongamos que tenemos una aplicación de redes sociales y queremos compartir imágenes. Normalmente, me reuniría con un par de personas más, hablamos sobre dónde almacenarlas y las ventajas y desventajas de la arquitectura, etc. Ahora, con los agentes de programación, normalmente empiezo diciendo: “Hazme un plan”. Antes incluso de revisar el código, el agente de programación me crea un plan de acción paso a paso sobre cómo implementar esta función. Y me hace preguntas mientras trabajo en otra cosa.

Luego, puedo tomar este plan y entregárselo a tres desarrolladores para que me den enfoques diferentes de experiencia de usuario. La siguiente vez que hable con el agente, volverá con una URL en la que puedo probar el cambio, capturas de pantalla de lo que ha construido y probablemente los pros y los contras de cada implementación. Después, el agente volverá al bucle (loop) de compilación para realizar un análisis de seguridad del código y cerciorarse de no haber implementado accidentalmente una vulnerabilidad.

Actúa cada vez más como un desarrollador, comprueba el trabajo a medida que avanza, en lugar de lo que hacía antes, cuando solo generaba el código. Ese es el gran cambio. Al final, sigo siendo yo quien revisa la solicitud de incorporación de cambios y me pregunto: “¿es esto adecuado para mis usuarios?” La habilidad de un desarrollador es cómo abordar un problema, los agentes de codificación son realmente muy buenos para implementarlo, verificar el trabajo, revisarlo y, antes de entregármelo, ponerlo en producción.

Los lugares donde la IA puede ser más útil para el mundo y para las empresas son aquellos con la menor cantidad de código público. Por ejemplo, hay muy poco código público de Cobol, los diversos proveedores no lo pueden usar para entrenar, generar código o hacer la migración a otras tecnologías. Podría ver un mundo en los próximos años donde la industria de la tecnología financiera se una y ponga su código de Cobol, lo mezcle para que no se pueda identificar su origen y cree un modelo capaz de generar código para que todos avancemos juntos. Hay que compartir, estamos esperando a que eso suceda. De lo contrario, nos quedaremos estancados en ese marco principal o en el código de Cobol durante bastante tiempo.

Sí, particularmente, código antiguo. Lo que nos ha demostrado el código abierto es que, cuando colaboramos, podemos lograr mucho más. Eso es lo que me entusiasma tanto de la IA: no es como un truco de magia, no va a resolver to dos los problemas que tenemos como personas, es solo una herramienta increíblemente poderosa para que avancemos. Es un momento decisivo, necesitamos compartir para dar el salto rápidamente y que todos podamos dedicarnos a perfeccionar nuestras soluciones.

Cada vez más gente utiliza IA dentro de las aplicaciones que crea; y no solo para crearlas. Se trata de gente que crea software que antes no podía, no quería o no tenía tiempo para desarrollar, con el objetivo de resolver sus problemas, lo que creo que es interesante. El estigma de aprender a programar está desapareciendo. Cada vez más personas se sienten cómodas. No se convertirán en desarrolladores de software profesionales, al igual que quienes aprendemos matemáticas no nos hemos hecho físicos o científicos. Pero tendremos más computación personal en un dispositivo.

Tener la aplicación que quiero en mi teléfono o en mi ordenador es muy real ahora, puedo crearla solo para mí, para amigos o familia. Veremos muchas más de estas aplicaciones de computación personal. Se puede ver en la industria, con el vibe coding, pero también en quienes usan Copilot y publican sus repositorios. Creé una aplicación el fin de se mana con Copilot que nos permite a mis amigos y a mí elegir a qué juego jugar cuando nos reunimos, porque tenemos muy poco tiempo. Hace un año o dos me habría llevado seis o siete horas, pero con mi café, puedo hacerla en una hora.