Cómo Afecta la IA al Desarrollo de Software

¿Impacta o no la IA al desarrollo de software? Conozcan los planteamientos del Doctor Javier Garzás al respecto.

Fuente: imagen generada con la IA Gemini usando el Prompt “Necesito una imagen que muestre al Doctor Javier Garzás como una alegoría de la Inteligencia Artificial. La imagen debe tener un estilo de la ciencia ficción de los años cincuenta”.

Prólogo

Como ya comenté en una entrada anterior del Blog (la pueden ver aquí: https://www.gestionenti.com/post/cómo-estudiar-y-aplicar-la-ia-profesionalmente) estoy siguiendo hace un tiempo al Doctor Garzás y ha sido muy valioso para mí ya que él ha podido relevar lo rupturista de la llegada de la IA generativa.

En este caso les comparto las ideas principales del vídeo que publicó hoy domingo 6 de abril de 2025 (al momento de escribir estas palabras tiene recién 194 reproducciones) y que pueden disfrutar consultando este Link: https://www.youtube.com/watch?v=0vY2M2Ah2nA&t=1s&ab_channel=JavierGarz%C3%A1s

De hecho, el vídeo "Como la IA ha cambiado los ROLES en la creación de productos digitales" del canal de YouTube "Javier Garzás" explora la profunda disrupción que la Inteligencia Artificial generativa está causando en diversos roles profesionales involucrados en la creación del Software. Javier Garzás, ingeniero en informática, programador durante muchos años y también doctor en informática, como ya se dijo, comparte su perspectiva sobre cómo la IA ha llegado para modificar de manera significativa el panorama laboral en áreas que hasta hace poco gozaban de pleno empleo.

Cabe destacar que el vídeo comienza situando el contexto en la evolución de la gestión y los procesos de creación de productos digitales, desde las metodologías en cascada hasta la agilidad moderna con la llegada del Software as a Service (SaaS) y el cloud. Sin embargo, se enfatiza que la irrupción inesperada de la Inteligencia Artificial generativa a partir de 2022-2023 ha supuesto “la disrupción más fuerte vivida hasta el momento”, removiendo los cimientos de roles que se consideraban incuestionables. El objetivo del vídeo, nos dice, es analizar el impacto de la IA en roles específicos como testers, UX Designer, programadores, managers, gente de negocio e incluso consultores, y ofrecer una visión sobre cómo estos profesionales deben adaptarse a este nuevo escenario.

Garzás recuerda también que la informática siempre ha buscado la automatización de sus propias tareas, especialmente en el ámbito de la programación. A pesar de intentos previos con herramientas CASE (Nota del Editor: este fue mi tema de titulación de pregrado allá por el año 1990) y MDAs que no tuvieron el éxito esperado, la Inteligencia Artificial generativa ha ofrecido una estrategia totalmente diferente, con capacidades para crear algoritmos de una manera nunca antes vista. Lo más destacable es que estas capacidades ahora están accesibles con una “barrera de entrada mínima para perfiles no técnicos a través del lenguaje natural y los conocidos prompts”. Esto ha posibilitado que personas sin formación técnica puedan generar algoritmos y pequeñas aplicaciones, algo impensable hasta hace muy poco tiempo. No obstante, Garzás advierte que es crucial distinguir entre la tarea básica de algorítmica y programación, y el rol del Developer más senior y arquitecto, responsable de tareas más complejas como releases (entregas) e integraciones.

Ideas iniciales

Para empezar y para entender mejor de lo que trata el vídeo, quiero decir que para mí existen los siguientes roles genéricos que se asocian a la creación de software:

1. Experto en el Negocio

2. Analista/Diseñador

3. Programador

4. Experto en UX

5. Tester

Por supuesto que esta clasificación es subjetiva y en el caso de ustedes es probable que usen otras palabras (por ejemplo, Product Owner en vez de Experto en el negocio, Desarrollador en vez de Programador, etc.), sin embargo, esta lista nos sirve como cualquier otra.

Como primera idea fuerza quiero compartir que estoy convencido que la IA no es una moda sino un cambio tecnológico sin precedentes. Digo esto porque en mis más de 30 años de vida profesional no había visto una tecnología que se desarrollara e impusiera tan rápidamente.

Lo curioso es que no siento (solo es mi percepción) que los que nos dedicamos, como yo, a la Docencia y Capacitación nos demos cuenta de que debemos enseñar a nuestros estudiantes a sacar provecho explícitamente a lo que la IA ofrece. Esta semana que acaba de terminar le pregunté a TODOS mis estudiantes si un Profesor/Docente les había mostrado “en sala” cómo usar una herramienta específica y me dijeron que no. Cabe destacar que hago clases en 4 Instituciones de Educación Superior distintas en Santiago de Chile. Estoy hablando de alrededor de alrededor de 150 estudiantes de 10 carreras profesionales distintas.

También cabe destacar que Garzás no propone reemplazar cargos/roles con la IA sino utilizarla como “copiloto”, es decir como un apoyo a una actividad liderada por el Profesional específico.

Dicho esto, veamos que nos propone nuestro “buen doctor” en cuanto al impacto de la Inteligencia Artificial siguiendo el mismo orden de los roles (vamos al lío, como reza un conocido refrán español).

1. Experto en el Negocio

Los roles de negocio, como “Product Owner y Product Manager”, también están experimentando una revolución con la IA. El proceso de “Discovery”, es decir, el descubrimiento de las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado, se ha vuelto mucho más potente con herramientas de Inteligencia Artificial como las “búsquedas profundas”. Estas permiten analizar tendencias, nichos de mercado y aplicar técnicas clásicas de Discovery de una manera mucho más eficiente.

Además, la “validación de las ideas” se ha acortado significativamente. Gracias a la IA generativa, “personas de negocio sin conocimientos técnicos pueden crear prototipos operativos sin necesidad de involucrar a diseñadores o desarrolladores”, lo que permite una evaluación más rápida con usuarios beta. Esto reduce el ciclo de vida del producto, el número de personas involucradas y agiliza todo el proceso. Garzás destaca la profunda revolución que la IA está generando en el rol del management de negocio y en el ciclo de vida de la creación de productos digitales.

2. Analista/Diseñador

Respecto a la “captura de requerimientos”, uno de los principales objetivos del análisis:

- El vídeo menciona que el proceso de “Discovery”, que implica descubrir las necesidades de los clientes y usuarios, así como las tendencias del mercado, se ha visto “potenciado enormemente por las herramientas de inteligencia artificial”. Javier Garzás señala que las “búsquedas profundas” facilitadas por la IA permiten un análisis mucho más eficiente de tendencias y nichos de mercado.

- Además, la IA está “acelerando la validación de ideas”, que está intrínsecamente ligada a la comprensión y definición de requerimientos. Las personas de negocio “sin conocimientos técnicos pueden crear prototipos operativos con IA”, lo que les permite evaluar sus ideas directamente con usuarios beta sin la necesidad inmediata de involucrar a diseñadores o desarrolladores. Esto implica que la “captura inicial y la iteración de requerimientos pueden ser realizadas de manera más ágil y autónoma por los roles de negocio”.

En resumen, el vídeo destaca que la IA está empoderando a los roles de negocio para participar de manera más activa en la captura inicial de requerimientos y en la creación de prototipos. Al mismo tiempo, está transformando el rol del diseño UX al permitir la generación automatizada de interfaces, lo que implica una posible redefinición de los procesos de diseño de software y una mayor colaboración entre perfiles técnicos y no técnicos en las etapas tempranas del ciclo de vida del producto digital.

3. Programador

En cuanto al “mundo de la programación”, Garzás es categórico al afirmar que las áreas con reglas claras y repetitivas son “altamente susceptibles de ser automatizadas con IA”. Hoy en día, resulta “impensable programar sin contar con un copiloto de IA generativa” que asista al programador, haciéndolo más eficiente, productivo y con menos errores. La denominación "copiloto" subraya que el programador sigue siendo el piloto, supervisando la labor de la IA. Además, la IA está permitiendo que personas sin conocimientos técnicos puedan "programar" en lenguaje natural y crear pequeñas aplicaciones.

Sin embargo, diferencia entre la programación algorítmica básica y el rol del “Developer” con un nivel más senior. Este último se encarga de responsabilidades más complejas como releases, despliegues en producción y la gestión de integraciones, tareas que actualmente no pueden ser completamente automatizadas por la IA. A pesar de esto, la IA ha tenido un “gran impacto en la eliminación de software legacy” (Nota del Editor: el software Legacy es aquel que se encuentra hace muchos años en uso y que fue desarrollado con lenguajes antiguos pero que no es posible de ser reemplazado debido a la necesidad de su utilización. El ejemplo por antonomasia se refiere a los sistemas administrativos desarrollados usando Cobol. Si quieren tener una noción del uso e importancia de este lenguaje Programación los invito a leer esta entrada: https://www.gestionenti.com/post/qué-treinta-años-es-nada), un campo donde la migración de tecnologías obsoletas a nuevas plataformas se ha convertido en un negocio floreciente impulsado por la IA. En resumen, la programación básica algorítmica ha cambiado radicalmente, siendo inseparable de la IA, mientras que el rol del “Developer” senior sigue siendo crucial para tareas más complejas y creativas.

4. Experto en UX

Otro rol impactado significativamente es el del “UX Designer”. Garzás plantea si herramientas tan populares como Figma podrían volverse "viejunas" (Nota del Editor: este es el término que utiliza el Doctor Garzás para hablar de tecnologías y enfoques que considera pasados de moda u obsoletos) u obsoletas debido a la llegada de la Inteligencia Artificial generativa y, en concreto, de “chatbots especializados en el prototipado”. A través de “prompts” bien elaborados, la IA generativa puede crear interfaces, e incluso interfaces operativas (aunque huecas por detrás), acortando drásticamente el ciclo de vida del diseño.

Mientras que antes un diseñador UX creaba diseños visuales en herramientas como Figma que luego debían ser desarrollados, ahora “perfiles de negocio sin conocimientos técnicos pueden generar prototipos”, ya sea partiendo de diseños previos o inspirándose en la competencia. Pueden incluso indicar mejoras o adaptaciones específicas, como destacar una campaña de verano en la interfaz. Si bien Garzás no cree que el rol del UX vaya a desaparecer por completo en el corto plazo, sí considera que “los UX Designers deben convivir con personas sin esta formación que podrán realizar prototipados para muchas ocasiones”, sin necesidad de seguir el flujo tradicional de diseño. Esto ha generado un debate en la comunidad UX sobre el futuro de herramientas como Figma, software muy difundido para la creación de prototipos.

5. Tester

En el ámbito del “Testing”, una profesión con muchos casos repetibles y definibles por reglas, la IA generativa está teniendo un impacto considerable. La IA puede actuar como un “"copiloto muy sabio" para la creación de diversos tipos de casos de test”, desde los más técnicos y unitarios hasta pruebas funcionales. Incluso se están viendo “agentes de IA que están comenzando a sustituir herramientas clásicas de automatización como Selenium”, que requerían un código complejo y un mantenimiento costoso. Estos agentes, basados en Inteligencia Artificial generativa, pueden emular entornos y el comportamiento de usuarios sin necesidad de código, y lo más importante, “están siendo utilizados por roles sin conocimientos técnicos en testing”.

Sin embargo, al igual que en la programación y el diseño UX, Garzás señala que “se seguirán necesitando testers muy senior con experiencia y un "olfato" especial para detectar fallos complejos que una IA aún no puede identificar”. El problema se presenta en el “rango medio de testers”, aquellos que no son expertos, pero tampoco carecen de conocimientos, quienes podrían verse más amenazados o necesitar una “recualificación”. En general, el testing es una de las áreas donde la automatización con IA generativa tiene un gran potencial.

Finalmente, Garzás aborda el amplio campo de la “consultoría”, englobando a profesionales que asesoran, guían, forman y orientan a las organizaciones sobre buenas prácticas y tendencias. Su consejo principal para este rol es la “necesidad de estar siempre actualizado y a la vanguardia de las innovaciones”, especialmente en el ámbito de la IA. Los consultores no pueden quedarse anclados en metodologías o conocimientos obsoletos; deben “estudiar, formarse y probar las nuevas herramientas y tendencias para poder ofrecer valor real a sus clientes”. Garzás recomienda suscribirse a su newsletter como una forma de mantenerse al día sobre las últimas novedades y su experiencia en este campo.

Consejos Finales y Conclusiones

Para concluir, Garzás ofrece tres consejos importantes:

1. “Precaución para los profesionales de rango medio:” Aquellos con experiencia, pero con conocimientos básicos en nuevas áreas (como la IA) son los más vulnerables, ya que la IA puede realizar tareas que antes requerían perfiles junior o semi-senior, mientras que los expertos siguen siendo necesarios para problemas complejos.

2. “Mirar hacia el futuro:” Es fundamental no solo enfocarse en el presente, sino también anticipar los cambios que la IA puede traer en los próximos meses y años.

3. “Formación continua:” La única manera de prepararse para un futuro incierto es la autoformación constante a través de cursos, lecturas y la exploración de diversas opiniones y fuentes de información para mantenerse a la vanguardia.

En resumen, el vídeo destaca cómo la Inteligencia Artificial generativa está transformando radicalmente los roles en la creación de productos digitales, democratizando el acceso a la creación de software e interfaces, pero también planteando desafíos y la necesidad de adaptación y aprendizaje continuo para los profesionales del sector.

Lista de Ideas Principales:

1. “La Inteligencia Artificial generativa ha provocado la disrupción más significativa en la creación de productos digitales hasta la fecha.”

2. “La IA está automatizando tareas repetitivas y basadas en reglas en la programación, actuando como un "copiloto" para los programadores.”

3. “Personas sin conocimientos técnicos ahora pueden crear algoritmos y pequeñas aplicaciones utilizando lenguaje natural.”

4. “El rol del “Developer” senior sigue siendo crucial para tareas complejas como releases e integraciones.”

5. “Herramientas de prototipado basadas en IA están desafiando los flujos de trabajo tradicionales del diseño UX.”

6. “Perfiles de negocio sin formación en UX pueden generar prototipos de interfaces utilizando la IA.”

7. “La IA está potenciando el proceso de Discovery y acelerando la validación de ideas de negocio.”

8. “Personas de negocio pueden crear y evaluar prototipos operativos con IA sin necesidad de involucrar a equipos técnicos o de diseño en etapas iniciales.”

9. “La IA está automatizando la creación de casos de test y la emulación de comportamiento de usuarios en el testing.”

10. “Se seguirá necesitando testers muy senior con experiencia para detectar fallos complejos.”

11. “Los profesionales de la consultoría deben mantenerse actualizados con las tendencias de la IA para ofrecer valor a sus clientes.”

12. “Los profesionales de rango medio son los más vulnerables ante la automatización de tareas por la IA.”

13. “La formación continua es esencial para adaptarse a los rápidos cambios impulsados por la IA.”

Confío que estas interesantes ideas sean de ayuda para todos los Profesionales relacionados con el desarrollo de software para entender los cambios a los que se deben incorporar. No es que los roles van a desaparecer, pero si se van a transformar fuertemente potenciando la entrega de software funcional en menos tiempo que hasta ahora.

Saludos cordiales.

Profesor Gerardo Cerda Neumann, Editor del Blog.