Velocidad sin brújula: la industrialización del trabajo del desarrollador en la era de la IA (el caso Amazon)

Desde la primera revolución industrial sabemos que la tecnología rara vez suprime empleo de manera fulminante: lo que suele hacer es redefinir el trabajo y, con demasiada frecuencia, degradarlo.

Los sastres se convirtieron en operadores de telar, los mecanógrafos en rellenadores de formularios, y ahora los desarrolladores corren el riesgo de transformarse en simples correctores carentes de toda creatividad de un código que ya no han escrito. El fantástico reportaje del New York Times sobre Amazon, «At Amazon, some coders say their jobs have begun to resemble warehouse work«, que describe cómo los ingenieros empiezan a sentirse como «pickers» de almacén, con objetivos de entrega marcados al minuto, confirma que la empresa de Seattle ha decidido aplicar al software la misma lógica de cronómetro que impuso a sus centros logísticos.

La dirección de Amazon proclama que su nuevo ecosistema de agentes, bautizado Kiro, y herramientas como Q Developer permitirán «leer menos y liberar más software«. El discurso oficial habla de liberar a la plantilla de tareas tediosas, sin embargo, varios ingenieros describen un día a día en el que los plazos se acortan, las plantillas se encogen y el espacio mental para pensar desaparece. El paralelismo con la robotización de sus almacenes es evidente: entonces se sustituyó el caminar por un puesto fijo frente a estanterías que llegan solas: ahora se cambia el acto creativo de programar por la lectura apresurada de segmentos generados por inteligencia artificial.

Conviene, sin embargo, separar capacidad tecnológica y elección organizativa. La evidencia empírica apunta a que los asistentes de código funcionan: en un ensayo controlado con GitHub Copilot, los participantes completaron una tarea un 55.8% más rápido que el grupo de control, mientras que un estudio interno en Google cifró la ganancia media en un 21% sobre tareas corporativas complejas. El propio Andy Jassy presume de haber ahorrado «el equivalente a 4.500 años-desarrollador» al usar inteligencia artificial para actualizar miles de aplicaciones en Amazon. Y según la última encuesta de Stack Overflow, tres de cada cuatro profesionales ya emplean estas herramientas como parte habitual de su flujo de trabajo.

Esos datos demuestran que la inteligencia artificial amplifica la productividad… pero no obligan necesariamente a convertir el proceso en una cinta transportadora. El peligro surge cuando la empresa se apropia de todo el dividendo de eficiencia para elevar el listón, sin invertir en formación ni replantear métricas. El resultado es una versión digital del clásico «speed-up»: la máquina acelera y el humano corre detrás, sin tiempo para asimilar lo aprendido ni consolidar nuevas competencias. El fenómeno, como ya he escrito anteriormente, golpea con especial dureza a los desarrolladores júnior, que pierden las «horas de vuelo» imprescindibles para crecer, mientras los senior ven diluida su creatividad en una interminable revisión de código ajeno.

La trayectoria de Amazon ilustra los dos extremos posibles: por un lado, demuestra que una implementación ambiciosa de inteligencia artificial puede liberar a los equipos de tareas ingratas y generar valor cuantificable. Por otro, pone de relieve el coste humano de imponer esa tecnología con la misma lógica utilitarista aplicada a la logística: medición exhaustiva, retorno a la oficina bajo presión y reducción de la plantilla confiando en que el algoritmo absorba el exceso de carga. Si la empresa con supuestamente mayores recursos y talento del planeta opta por este camino, ¿qué cabe esperar de organizaciones menos escrupulosas y con mayor presión?

Mirando más allá de Amazon, el futuro de la profesión dependerá de tres decisiones estratégicas. La primera, qué se entiende por productividad: medir líneas de código por minuto conduce a software frágil y a desarrolladores exhaustos, mientras que valorar el impacto de negocio, la mantenibilidad y la seguridad tiende a preservar el sentido del oficio. En segundo, cómo se reparte el beneficio: si el ahorro se traduce en salarios estancados y carreras planas, la inteligencia artificial se convertirá en sinónimo de precariedad, mientras que si se comparte en forma de bonus, de más tiempo libre o de proyectos de mayor alcance, la tecnología actuará como palanca de motivación. Tercero, qué lugar se reserva al aprendizaje: sin circuitos que garanticen práctica deliberada, como el pair programming, la rotación de roles, la mentoría, etc., la escalera profesional terminará colapsando por su base.

En última instancia, la paradoja de Amazon con sus herramientas de inteligencia artificial es sencilla: ningún modelo generativo, por brillante que sea, puede innovar por nosotros. Puede asistir, sugerir y acelerar, pero la imaginación y la responsabilidad siguen siendo patrimonio humano. Convertir al desarrollador en un mero supervisor de texto sintético no solo erosiona su dignidad laboral: además, priva a la empresa del pensamiento crítico que necesita para distinguir entre código correcto y código valioso. Dejar que la inteligencia artificial marque el ritmo sin preguntarse qué carrera estamos corriendo es una manera segura de llegar antes… pero a ninguna parte.

Nota: https://www.enriquedans.com/