Por qué la inteligencia artificial no hará obsoleta a la informática (y por qué eso debería importarte)

A pesar del auge de la inteligencia artificial, la idea de que los programadores y especialistas en informática serán reemplazados está basada más en suposiciones que en hechos. Este artículo expone por qué el rol humano sigue siendo crucial en la construcción del futuro digital, incluso cuando las máquinas parezcan hacerlo todo.

El mito del reemplazo tecnológico

Con la proliferación de herramientas como ChatGPT, GitHub Copilot o Claude, se ha extendido el argumento de que programar será pronto una habilidad del pasado. Muchos fuera del ámbito tecnológico —economistas, influencers e incluso algunos educadores— han empezado a sugerir que “la IA escribirá todo el código”.

Pero esta visión simplifica de forma extrema lo que significa trabajar en informática. Programar líneas de código es apenas una fracción del trabajo. El desarrollo de software implica diseñar arquitecturas robustas, anticipar fallos, garantizar seguridad, construir escalabilidad y entender la interacción entre hardware, red, usuarios y datos en tiempo real. Estas dimensiones requieren razonamiento abstracto, pensamiento sistémico y experiencia contextual: capacidades fuera del alcance de la IA actual.

La informática es la columna vertebral de la IA

Toda inteligencia artificial, por sofisticada que parezca, necesita una infraestructura diseñada, mantenida y verificada por humanos. Desde la implementación de redes neuronales hasta la administración de centros de datos, pasando por el desarrollo de lenguajes de programación optimizados para hardware especializado como GPUs o TPUs —nada de esto ocurre sin ingenieros informáticos detrás.

Por ejemplo, el desarrollo de software para entornos de misión crítica, como control de tráfico aéreo, satélites, reactores nucleares o sistemas médicos, requiere niveles de verificación formal y garantías matemáticas que ninguna IA puede ofrecer por sí sola.

Las 10 áreas donde la IA no tiene sustituto humano

1. Verificación formal de sistemas críticos: herramientas como Coq o TLA+ aún necesitan expertos para validar que los algoritmos funcionen sin errores fatales.
2. Diseño de nuevas arquitecturas de procesadores y chips: sectores como RISC-V requieren conocimientos avanzados de lógica digital.
3. Ciberseguridad avanzada: analizar vulnerabilidades en sistemas embebidos o detectar ataques de día cero no es tarea para asistentes automatizados.
4. Ingeniería de software cuántico: aún en fase experimental, este campo necesita especialistas que integren lo físico con lo lógico.
5. Desarrollo de protocolos de internet y telecomunicaciones: como el protocolo QUIC, que moderniza la web desde sus cimientos.
6. Auditoría ética de modelos de IA: examinar sesgos, evaluar equidad algorítmica y garantizar transparencia.
7. Gestión de infraestructuras en la nube a gran escala: como AWS, Azure o Google Cloud.
8. Optimización energética de software y hardware: clave en un mundo con crisis energética.
9. Desarrollo de interfaces para neurotecnología o BCI (Brain-Computer Interfaces).
10. Sistemas de IA explicables y auditables (XAI): crear algoritmos que no solo acierten, sino que expliquen su razonamiento.

¿Qué cambia entonces?

Sí, la informática está cambiando. Ya no se trata solo de escribir software desde cero, sino de orquestar componentes, automatizar tareas repetitivas y diseñar con ayuda de herramientas inteligentes. Pero ese cambio amplía la profesión, no la elimina.

Se necesitan nuevos perfiles: ingenieros de prompts, supervisores de modelos, arquitectos de sistemas híbridos IA-humano. Tal como ocurrió durante la Revolución Industrial, donde los operadores de máquinas reemplazaron a los artesanos, pero surgieron nuevos oficios, ahora ocurre lo mismo en lo digital.

El conocimiento técnico sigue siendo el pilar

La conclusión es clara: mientras haya tecnología, habrá necesidad de quienes la entiendan. Si algún día existiera una IA verdaderamente autónoma —que diseñe, mejore, mantenga y evalúe sus propios sistemas sin intervención humana—, ya no estaríamos hablando solo de la informática, sino del fin de la intervención humana en la civilización digital. Pero estamos lejos de ese escenario.

Hoy más que nunca, aprender informática no es una apuesta caduca. Es comprender el lenguaje con el que se escribe el futuro.