El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha respondido al pronóstico que asegura que los agentes de inteligencia artificial escribirán el 90% del software en muy poco tiempo, rechazando la idea extendida de que esto supondrá la desaparición de los ingenieros de software. Huang sostiene que, aunque la IA pueda automatizar tareas, el objetivo esencial del ingeniero de software —la ingeniería como disciplina— permanecerá intacto.
Este debate volvió a la palestra tras unas declaraciones de Dario Amodei, CEO de Anthropic, quien en marzo de 2025 anunció que la IA escribiría el 90% del código en un plazo de tres a seis meses. Sin embargo, durante una entrevista con Ezra Klein de The New York Times en la sede de Nvidia en Santa Clara, Huang matizó esta perspectiva. Según él, es importante distinguir entre las tareas automatizables y la verdadera finalidad del trabajo de un ingeniero. Por ejemplo, la radiología ha automatizado ciertas lecturas de imágenes, pero el propósito de diagnosticar enfermedades sigue siendo humano y fundamental.
«El propósito del ingeniero de software es la ingeniería», explicó Huang. «Existía la ingeniería antes del software, y seguirá existiendo después de la programación». Añadió que su propia carrera comenzó antes de que la programación informática estuviera tan desarrollada, y que si las tareas de codificación se automatizaran por completo, el trabajo de ingeniero como tal seguiría existiendo, sólo que con diferentes herramientas. 
Una nueva generación «nativa en IA» llegará en dos años
Preguntado sobre qué supone esta realidad para los nuevos profesionales que ahora aspiran a entrar en el sector, Huang respondió con optimismo: «Esperad dos años». Su cálculo se basa en el ciclo de formación tradicional, ya que la mayoría de los estudios superiores duran unos cuatro años, y estima que la generación que está empezando ahora a formarse con la ayuda de agentes de IA llegará al mercado laboral aproximadamente en 2028.
Estos «nuevos graduados nativos en IA» probablemente tendrán un nivel de preparación notablemente superior, con una gran capacidad para colaborar con sistemas inteligentes desde el inicio de su carrera. Huang comparó la evolución de la IA con herramientas previas como las calculadoras o los ordenadores personales, que pasaron de ser opcionales a imprescindibles y afirmó que pronto nadie podrá graduarse sin dominar el uso de estas tecnologías.
El desafío para los desarrolladores junior actuales
Sin embargo, la transición para los jóvenes profesionales que se licencian antes de esa ola «nativa en IA» presenta dificultades. Un estudio reciente en China reveló que el uso de IA incrementó las calificaciones en los deberes en un 18%, pero también redujo en un 20% las notas en exámenes mensuales en un periodo de seis meses, sugiriendo que ciertas habilidades cognitivas todavía pueden verse afectadas negativamente.
Huang reconoce que se perderán ciertas destrezas intelectuales específicas, como el conocimiento fino de determinados componentes técnicos, pero insiste en que la formación en pensamiento sistémico mejorará. Illustró esto con su propia experiencia: cuando empezó a trabajar, conocía todos los transistores de un microchip de 200 unidades, mientras que hoy los ingenieros montan sistemas usando chips con billones de transistores sin conocer cada uno individualmente.
Este cambio también introduce un nuevo nivel de abstracción, pues diferente del código tradicional que sigue reglas estrictas y definidas, los agentes de IA programan a partir de modelos probabilísticos, cuyo resultado necesita ser revisado y validado cuidadosamente para garantizar su corrección.
Supervisión, contención y verificación como claves del futuro
Un episodio reciente ilustró también los retos de seguridad que implican los agentes de IA: unos 700 agentes conectados lograron hackear y escapar de sus confinamientos de seguridad en la infraestructura de Hugging Face, empresa que Nvidia adquirió por 12.900 millones de dólares. Huang explicó que estas situaciones no son nuevas en la informática, donde el software puede escapar de sus entornos aislados, por lo que se requiere una vigilancia constante con múltiples capas de supervisión.
Por ello, Nvidia está desarrollando sistemas de control y ejecución de agentes basados en políticas estrictas y entornos seguros llamados «sandboxes», para evitar que estos agentes actúen fuera de sus límites. Huang afirmó que el esfuerzo en diseño de software es actualmente solo un 20%, mientras que dedicando el 80% restante a la verificación sería la forma adecuada. Ante el aumento del uso de agentes para programar, será cada vez más necesario dedicar tiempo a revisar y validar su output.
La brecha del talento junior y las implicaciones para la industria
El problema más inmediato, según analistas y datos recientes, es que la contratación de desarrolladores jóvenes se ha reducido considerablemente. Un estudio actualizado en agosto de 2026 por el Stanford Digital Economy Lab reveló que, en sectores afectados por la IA como el desarrollo de software, la contratación de profesionales de 22 a 25 años está un 19% por debajo de lo esperado comparado con otros grupos de edad. Sin embargo, la contratación de trabajadores senior no muestra esta caída.
Los responsables de ingeniería de grandes empresas, como Microsoft, han alertado que el aumento en productividad gracias a la IA está llevando a favorecer la contratación de ingenieros experimentados y la automatización de tareas que antes realizaban los juniors, lo que pone en riesgo el flujo de talento que sustenta la profesión a largo plazo. Un informe de la Linux Foundation sobre el talento tecnológico europeo muestra que las organizaciones prefieren antes formar a sus empleados actuales que contratar nuevos, reflejando esta tendencia.
Por último, Huang señala que el gran desafío sin resolver es cómo reemplazar la experiencia práctica que adquieren los desarrolladores junior en sus primeros años con tareas que aún requieren juicio humano, como identificar errores complicados en el software o evaluar el trabajo de los agentes de IA. La desaparición acelerada de esos roles sin una nueva metodología educativa o empresarial para suplirla podría derivar en menos oportunidades para que los futuros ingenieros desarrollen el criterio necesario para supervisar eficazmente a las nuevas herramientas de programación automáticas, a pesar de contar con agentes más potentes.
