Yves Caseau, Chief Digital Officer de Michelin, ofrece una reflexión matizada sobre la evolución de los roles TI frente a la aparición de la IA generativa de código. Lejos de predecir la obsolescencia de los desarrolladores, plantea una transformación profunda pero estructurada de los roles.
La IA transforma la arquitectura de software
En primer lugar, la IA generativa transformará la arquitectura de software al permitir la orchestration agentique. Los sistemas futuros servirán simultáneamente a humanos y a agentes autónomos. Sin embargo, esta evolución no elimina la programación: simplemente cambia sus modalidades. Las interfaces de usuario tradicionales de las aplicaciones SaaS se aligerarán o desaparecerán, sustituidas por servicios backend flexibles. No obstante, programar sigue siendo una actividad compleja que requiere rigor y lógica, sea cual sea el lenguaje utilizado: Python, Java o lenguaje natural.
Emergen tres categorías de profesionales
En segundo lugar, la ingeniería de sistemas conserva una importancia vital. Emergerán claramente tres categorías de profesionales. Los Computer System Engineers seguirán construyendo las arquitecturas fundacionales en código tradicional asistido por IA, gestionando las columnas vertebrales críticas de los sistemas. Los Solutions Engineers programarán principalmente en lenguaje natural para orquestar agentes y componer soluciones complejas. Los citizen developers accederán a sistemas sofisticados sin competencias TI avanzadas, democratizando la creación de aplicaciones.
Paralelamente, las tareas de interfaz de usuario tendrán tres destinos distintos: las tareas simples desaparecerán, absorbidas por la intermediación agéntica; las tareas de complejidad moderada migrarán hacia herramientas no-code accesibles; solo los casos verdaderamente complejos seguirán a cargo del personal TI profesional.
El contexto sigue siendo el rey
En tercer lugar, escribir código se vuelve relativamente trivial en comparación con el mantenimiento del software. La adaptación de los sistemas depende profundamente del contexto: el origen de los cambios (usuarios, procesos de negocio, entorno técnico), el impacto de los legacy systems, la complejidad de negocio intrínseca. La transición hacia el enfoque agéntico está generalmente sobreestimada en los discursos, mientras que la inercia de los legacy systems está sistemáticamente subestimada.
Caseau señala con acierto que cada nivel de abstracción histórico ha alcanzado sus límites: del ensamblador a C, de C a los lenguajes de alto nivel, de lo procedural a lo orientado a objetos. El lenguaje natural, aunque potente para la orquestación, no siempre constituye un lenguaje de especificación óptimo. A veces, especificar con precisión un sistema requiere tanto trabajo cognitivo como programarlo directamente.
Una visión equilibrada
Esta visión equilibrada reconoce el impacto transformador de la IA preservando a la vez los fundamentos de la ingeniería de software: la gestión de la complejidad, una arquitectura robusta y una comprensión profunda del contexto de negocio siguen siendo competencias inalienables. La abstracción efectivamente aumenta, pero la responsabilidad y la coherencia arquitectónica siguen siendo centrales: la IA acelera la producción pero no elimina ni la complejidad ni la necesidad de una experiencia arquitectónica profunda.