Aprender a programar hoy: el problema que nadie te cuenta

Hace poco vi un vídeo de BettaTech titulado, traducido, “El verdadero problema de aprender a programar en 2026”. El vídeo está bien, pero lo que de verdad me paró en seco fue el comentario más votado, de un usuario llamado Diego: su jefe le había dicho literalmente que no necesitaban un senior en el equipo, porque “la Inteligencia Artificial es nuestro senior”. Si tienen dudas, que usen Inteligencia Artificial. Si quieren revisión de código, que usen Inteligencia Artificial. Diego escribía que sentía que aquello no le dejaba crecer, solo producir rápido, y que por eso se había puesto a programar Java por su cuenta, desde cero, para aprender de verdad.

TREINTA años programando me dan perspectiva para decir esto sin rodeos: Diego tiene toda la razón, y el problema no es la Inteligencia Artificial. El problema es lo que las empresas han decidido hacer con ella.

Los números confirman lo que se siente en el cuerpo

No es una sensación de cuatro juniors quejicas en Reddit. Hay datos, y son contundentes.

Un estudio de economistas de Stanford (Brynjolfsson, Chandar y Chen), sobre nóminas reales de 25 millones de trabajadores en Estados Unidos, encontró que el empleo de trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la Inteligencia Artificial cayó un 13% desde que se generalizó su adopción. En desarrollo de software concretamente, los puestos de entrada cayeron casi un 20% entre finales de 2022 y mediados de 2025. Y aquí viene el dato que más me llamó la atención: en ese mismo periodo, el empleo de desarrolladores de 30 años o más creció.

No es que sobren programadores. Es que sobran programadores sin experiencia, y faltan programadores con criterio.

A eso súmale lo que recoge CIO: el paro entre recién graduados en ingeniería informática en Estados Unidos ronda el 7,5%, y en ciencias de la computación el 6,1%, frente a un paro general del 4,3% según proyecciones del Banco de la Reserva Federal de Nueva York. Y una encuesta de Resume.org a 1.000 directivos estadounidenses apunta a que seis de cada diez empresas contemplan despidos en 2026, y cuatro de cada diez planean sustituir trabajadores por Inteligencia Artificial directamente.

El estudio que debería hacerte dudar de la Inteligencia Artificial como “senior”

Aquí viene la parte que más me gusta contar, porque desmonta el argumento del jefe de Diego con datos, no con opinión.

METR, una organización que mide el impacto real de la Inteligencia Artificial en el trabajo, hizo un experimento con desarrolladores senior, con experiencia real en proyectos open source grandes. Les dejaron usar herramientas de Inteligencia Artificial en tareas reales de su día a día. El resultado: tardaron un 19% más en completar las tareas cuando usaban Inteligencia Artificial que cuando no la usaban.

Lo mejor no es eso. Lo mejor es que, antes del experimento, esos desarrolladores predijeron que la Inteligencia Artificial les haría un 24% más rápidos. Y después de comprobar que habían ido más lentos, seguían convencidos de que habían sido un 20% más rápidos. Un desfase de 43 puntos entre lo que creían y lo que había pasado de verdad.

Si esto le pasa a gente con años de oficio, que sabe reconocer cuándo el código generado está mal, ¿qué pasa con alguien que todavía no tiene ese criterio? Ahí está el problema real.

El problema real: quién te enseñaba antes, y quién no te enseña ahora

Cuando yo empezaba, alguien con más experiencia revisaba lo que escribía. Me decía por qué estaba mal, no solo que estaba mal. Yo lo entendía, lo discutía, a veces me equivocaba defendiendo mi versión, y al final me quedaba el porqué grabado. Ese proceso, lento y a veces incómodo, es como se forma un programador de verdad.

Lo que describe Diego en su comentario es la sustitución de ese proceso por un atajo. La Inteligencia Artificial no explica por qué, casi nunca. Genera una respuesta que suena razonable, y si no tienes criterio para cuestionarla, la aceptas. Lees la implementación de la Inteligencia Artificial, crees que la has entendido porque tiene sentido en el momento, y cuando llega la hora de tocarla o de ampliarla, no sabes por dónde empezar. Eso mismo lo escribía Diego, y no hay forma más honesta de resumir el problema.

No es que la Inteligencia Artificial te engañe. Es que te engañas tú, creyendo que entender una explicación es lo mismo que haber hecho el trabajo de pensarla. Ya hablé de esto con más detalle cuando escribí sobre el vibe coding: hay una diferencia enorme entre dirigir a la máquina y rezarle.

Y las empresas que deciden ahorrarse la mentoría porque “ya tienen la Inteligencia Artificial” no están recortando un gasto superfluo. Están rompiendo la cadena de la que salen, dentro de cinco o diez años, los seniors que ahora mismo faltan, algo que ya conté en sin juniors no hay seniors.

Qué hacer si estás empezando a programar ahora mismo

Si estás en la posición de Diego, esto es lo que yo haría, con los treinta años que llevo encima:

• Resuelve algún ejercicio o proyecto pequeño sin Inteligencia Artificial de por medio, aunque tardes más. El objetivo no es la velocidad, es que el cerebro se quede con el proceso.
• Usa la Inteligencia Artificial para que te explique, no para que te sustituya. Pídele que te razone la solución paso a paso antes de copiarla, y luego intenta reproducirla tú sin mirar.
• Busca revisión humana de verdad, aunque sea fuera del trabajo: comunidades, foros, algún compañero con más experiencia. Un comentario de una persona que ha sufrido el mismo error que tú vale más que diez respuestas correctas de un chat.
• Desconfía de la sensación de “esto lo entiendo”. El estudio de METR demuestra que hasta la gente con experiencia se engaña sobre su propio rendimiento con Inteligencia Artificial. A ti, sin esa experiencia, te puede pasar peor y no darte ni cuenta.

Si quieres empezar por los fundamentos de verdad, sin atajos, tengo una serie completa dedicada justo a eso, pensada para partir de cero y entender el porqué de cada pieza antes de tocar una línea de código con ayuda de nadie, ni humano ni máquina.

Esto lo veo constantemente cuando reviso proyectos de clientes con equipos junior apoyados en Inteligencia Artificial sin nadie que verifique lo que sale de ahí. Si tu empresa está en ese punto, puedo ayudarte a montar un proceso de revisión que no dependa solo de la máquina.

Preguntas frecuentes

¿La Inteligencia Artificial ha eliminado los puestos de programador junior?

No los ha eliminado, pero los ha reducido de forma medible. Un estudio de Stanford encontró una caída del 13% en el empleo de trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la Inteligencia Artificial, con casi un 20% de caída en puestos de entrada de desarrollo de software entre finales de 2022 y mediados de 2025.

¿Todavía merece la pena aprender a programar?

Sí, pero no de cualquier forma. Los datos muestran que el empleo de desarrolladores con experiencia sigue creciendo. El problema no es programar, es aprender solo a base de copiar respuestas de una Inteligencia Artificial sin entender el porqué.

¿Cómo evito depender demasiado de la Inteligencia Artificial mientras aprendo?

Practica resolviendo problemas sin ella primero, úsala después para que te explique en vez de que te sustituya, y busca siempre que una persona con más experiencia revise lo que haces.

¿Qué hago si en mi empresa nadie tiene tiempo de formarme porque todo pasa por la Inteligencia Artificial?

Busca esa formación fuera: comunidades, foros técnicos, mentores externos o recursos gratuitos organizados por fundamentos. No puedes controlar la política de tu empresa, pero sí puedes controlar cuánto criterio propio desarrollas por tu cuenta.

Fuentes

• ”El verdadero problema de aprender a programar en 2026”, BettaTech
• Brynjolfsson, Chandar y Chen, “Canaries in the Coal Mine?” (Stanford Digital Economy Lab, agosto de 2025)
• “Demand for junior developers softens as AI takes over”, CIO
• ”Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”, METR (julio de 2025)

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Y… el criterio no se copia y pega.