La IA substituirà els programadors? L'últim que surti, desactiveu l'editor de codi.

« L'últim que surti, desconnecteu l'editor de codi ». Aquesta frase irònica ha estat circulant pels fòrums de desenvolupadors, reflectint un humor inquiet sobre l'auge dels assistents de codificació amb IA. A mesura que els models d'IA es tornen cada cop més capaços d'escriure codi, molts programadors es pregunten si els desenvolupadors humans correran el mateix destí que els operadors d'ascensors o els operadors de centraleta, feines que l'automatització ha deixat obsoletes. El 2024, els titulars en negreta proclamaven que la intel·ligència artificial aviat podria escriure tot el nostre codi, deixant els desenvolupadors humans sense res a fer. Però darrere de l'exageració i el sensacionalisme, la realitat és molt més matisada.

Sí, la IA ara pot generar codi més ràpid que qualsevol humà, però com de bo és aquest codi i pot la IA gestionar tot el cicle de vida del desenvolupament de programari per si sola? La majoria dels experts diuen "no tan ràpid". Els líders en enginyeria de programari com el CEO de Microsoft, Satya Nadella, emfatitzen que "la IA no substituirà els programadors, però es convertirà en una eina essencial del seu arsenal. Es tracta de capacitar els humans per fer més, no menys". ( Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype | by The PyCoach | Artificial Corner | March, 2025 | Medium ) De la mateixa manera, el cap d'IA de Google, Jeff Dean, assenyala que, si bé la IA pot gestionar tasques de codificació rutinàries, "encara li falta creativitat i habilitats de resolució de problemes" , les mateixes qualitats que els desenvolupadors humans aporten a la taula. Fins i tot Sam Altman, CEO d'OpenAI, admet que la IA actual és "molt bona en les tasques" però "terrible en treballs complets" sense supervisió humana. En resum, la IA és excel·lent per ajudar amb parts de la feina, però no és capaç d'assumir completament la feina d'un programador de principi a fi.

Aquest document tècnic ofereix una mirada honesta i equilibrada a la pregunta "Substituirà la IA els programadors?". Examinem com la IA afecta els rols de desenvolupament de programari avui dia i quins canvis s'acosten. A través d'exemples del món real i eines recents (des de GitHub Copilot fins a ChatGPT), explorem com els desenvolupadors poden ajustar-se, adaptar-se i mantenir-se rellevants a mesura que la IA evoluciona. En lloc d'una resposta simplista de sí o no, veurem que el futur és una col·laboració entre la IA i els desenvolupadors humans. L'objectiu és destacar coneixements pràctics sobre el que els desenvolupadors poden fer per prosperar a l'era de la IA, des de l'adopció de noves eines fins a l'aprenentatge de noves habilitats i la projecció de com podrien evolucionar les carreres de codificació en els propers anys.

IA en el desenvolupament de programari avui

La IA s'ha integrat ràpidament en el flux de treball de desenvolupament de programari modern. Lluny de ser ciència-ficció, les eines basades en IA ja escriuen i revisen codi , automatitzen tasques tedioses i milloren la productivitat dels desenvolupadors. Els desenvolupadors actuals utilitzen la IA per generar fragments de codi, funcions d'autocompletar, detectar errors i fins i tot crear casos de prova ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ) ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ). En altres paraules, la IA s'està fent càrrec de la feina pesada i la repetitiva, permetent als programadors centrar-se en aspectes més complexos de la creació de programari. Vegem algunes de les capacitats i eines destacades de la IA que estan transformant la programació ara mateix:

• Generació de codi i autocompleció: Els assistents de codificació d'IA moderns poden produir codi basat en indicacions de llenguatge natural o context parcial del codi. Per exemple, GitHub Copilot (construït sobre el model Codex d'OpenAI) s'integra amb editors per suggerir la següent línia o bloc de codi a mesura que escriviu. Aprofita un ampli conjunt d'entrenament de codi obert per oferir suggeriments sensibles al context, sovint capaços de completar funcions senceres des d'un comentari o un nom de funció. De la mateixa manera, ChatGPT (GPT-4) pot generar codi per a una tasca determinada quan descriviu el que necessiteu en anglès planer. Aquestes eines poden esborrar codi estàndard en segons, des de funcions auxiliars simples fins a operacions CRUD rutinàries.

• Detecció i proves d'errors: la IA també ajuda a detectar errors i millorar la qualitat del codi. Les eines d'anàlisi estàtica i els linters basats en IA poden marcar possibles errors o vulnerabilitats de seguretat aprenent dels patrons d'errors anteriors. Algunes eines d'IA generen automàticament proves unitàries o suggereixen casos de prova analitzant les rutes de codi. Això significa que un desenvolupador pot obtenir comentaris instantanis sobre els casos límit que podria haver passat per alt. En trobar errors aviat i suggerir correccions, la IA actua com un assistent de control de qualitat incansable que treballa al costat del desenvolupador.

• Optimització i refactorització de codi: Un altre ús de la IA és suggerir millores al codi existent. Donat un fragment, una IA pot recomanar algoritmes més eficients o implementacions més netes reconeixent patrons al codi. Per exemple, pot suggerir un ús més idiomàtic d'una biblioteca o marcar codi redundant que es pot refactoritzar. Això ajuda a reduir el deute tècnic i millorar el rendiment. Les eines de refactorització basades en IA poden transformar el codi per complir les millors pràctiques o actualitzar el codi a noves versions de l'API, estalviant temps als desenvolupadors en la neteja manual.

• DevOps i automatització: més enllà d'escriure codi, la IA contribueix als processos de compilació i desplegament. Les eines intel·ligents de CI/CD utilitzen l'aprenentatge automàtic per predir quines proves són més propensos a fallar o per prioritzar determinades tasques de compilació, fent que el pipeline d'integració contínua sigui més ràpid i eficient. La IA pot analitzar els registres de producció i les mètriques de rendiment per identificar problemes o suggerir optimitzacions d'infraestructura. De fet, la IA no només ajuda en la codificació, sinó en tot el cicle de vida del desenvolupament de programari, des de la planificació fins al manteniment.

• Interfícies i documentació de llenguatge natural: També veiem que la IA permet interaccions més naturals amb les eines de desenvolupament. Els desenvolupadors poden demanar a una IA que realitzi tasques ("generar una funció que faci X" o "explicar aquest codi") i obtenir resultats. Els chatbots d'IA (com ChatGPT o assistents de desenvolupament especialitzats) poden respondre preguntes de programació, ajudar amb la documentació i fins i tot escriure documentació del projecte o missatges de commit basats en canvis de codi. Això redueix la bretxa entre la intenció humana i el codi, fent que el desenvolupament sigui més accessible per a aquells que poden descriure el que volen.

• 

Desenvolupadors que adopten eines d'IA: una enquesta del 2023 indica que un aclaparador 92% dels desenvolupadors han utilitzat eines de codificació d'IA d'alguna manera, ja sigui a la feina, en els seus projectes personals o ambdues coses. Només un petit 8% va informar que no utilitzava cap assistència d'IA en la codificació. Aquest gràfic mostra que dos terços dels desenvolupadors utilitzen eines d'IA tant dins com fora de la feina, mentre que una quarta part les utilitza exclusivament a la feina i una petita minoria només fora de la feina. La conclusió és clara: la codificació assistida per IA s'ha generalitzat ràpidament entre els desenvolupadors ( L'enquesta revela l'impacte de la IA en l'experiència del desenvolupador - The GitHub Blog ).

Aquesta proliferació d'eines d'IA en el desenvolupament ha comportat una major eficiència i una reducció de la feina tediosa en la codificació. Els productes es creen més ràpidament a mesura que la IA ajuda a generar codi estàndard i a gestionar tasques repetitives ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ) ( La IA reemplaçarà els desenvolupadors el 2025: una ullada al futur ). Eines com Copilot poden fins i tot suggerir algoritmes o solucions completes que "poden no ser immediatament òbvies per als desenvolupadors humans", gràcies a l'aprenentatge de grans conjunts de dades de codi. Abunden els exemples del món real: un enginyer pot demanar a ChatGPT que implementi una funció d'ordenació o trobi un error al seu codi, i la IA produirà un esborrany de solució en segons. Empreses com Amazon i Microsoft han desplegat programadors en parelles d'IA (CodeWhisperer d'Amazon i Copilot de Microsoft) als seus equips de desenvolupadors, informant d'una finalització més ràpida de les tasques i menys hores mundanes dedicades a codi estàndard. De fet, el 70% dels desenvolupadors enquestats a l'enquesta de Stack Overflow del 2023 van dir que ja utilitzen o tenen previst utilitzar eines d'IA en el seu procés de desenvolupament ( el 70% dels desenvolupadors utilitzen eines de codificació d'IA, el 3% confien molt en la seva precisió - ShiftMag ). Els assistents més populars són ChatGPT (utilitzat per ~83% dels enquestats) i GitHub Copilot (~56%), cosa que indica que la IA conversacional general i els ajudants integrats a l'IDE són dos actors clau. Els desenvolupadors recorren principalment a aquestes eines per augmentar la productivitat (citat per ~33% dels enquestats) i accelerar l'aprenentatge (25%), mentre que al voltant del 25% les utilitzen per ser més eficients automatitzant el treball repetitiu.

És important tenir en compte que el paper de la IA en la programació no és completament nou: els seus elements existeixen des de fa anys (penseu en l'autocompleció de codi en IDE o en marcs de proves automatitzades). Però els darrers dos anys han estat un punt d'inflexió. L'aparició de potents models de llenguatge gran (com la sèrie GPT d'OpenAI i AlphaCode de DeepMind) ha ampliat dràsticament el que és possible. Per exemple, el sistema AlphaCode concurs de programació competitiu , aconseguint aproximadament una classificació entre el 54% superior en els reptes de codificació, cosa que essencialment igualava l'habilitat d'un competidor humà mitjà ( AlphaCode de DeepMind iguala la destresa d'un programador mitjà ). Aquesta va ser la primera vegada que un sistema d'IA va actuar de manera competitiva en concursos de programació. Tanmateix, és revelador que fins i tot AlphaCode, amb tota la seva destresa, encara estava lluny de superar els millors codificadors humans. En aquests concursos, AlphaCode podia resoldre al voltant del 30% dels problemes dins dels intents permesos, mentre que els millors programadors humans resolen més del 90% dels problemes amb un sol intent. Aquesta bretxa posa de manifest que, si bé la IA pot gestionar tasques algorítmiques ben definides fins a cert punt, els problemes més difícils que requereixen raonament profund i enginy continuen sent un bastió humà .

En resum, la IA s'ha consolidat en el conjunt d'eines diàries dels desenvolupadors. Des d'ajudar a escriure codi fins a optimitzar la implementació, està afectant totes les parts del procés de desenvolupament. La relació actual és en gran part simbiòtica: la IA actua com un copilot (anomenat encertadament) que ajuda els desenvolupadors a programar més ràpidament i amb menys frustració, en lloc d'un pilot automàtic independent que pot volar sol. A la següent secció, aprofundirem en com aquesta incorporació d'eines d'IA està canviant el paper dels desenvolupadors i la naturalesa de la seva feina, per bé o per mal.

Com la IA està canviant els rols i la productivitat dels desenvolupadors

Amb la IA gestionant més part de la feina rutinària, el paper del desenvolupador de programari està començant a evolucionar. En lloc de passar hores escrivint codi estàndard o depurant errors quotidians, els desenvolupadors poden descarregar aquestes tasques als seus assistents d'IA. Això està canviant l'enfocament del desenvolupador cap a la resolució de problemes de nivell superior, l'arquitectura i els aspectes creatius de l'enginyeria de programari. En essència, la IA està augmentant els desenvolupadors, permetent-los ser més productius i potencialment més innovadors. Però això es tradueix en menys feines de programació o simplement en un tipus de feina diferent? Explorem l'impacte en la productivitat i els rols:

Augment de la productivitat: Segons la majoria de relats i estudis preliminars, les eines de codificació amb IA estan augmentant significativament la productivitat dels desenvolupadors. La investigació de GitHub va descobrir que els desenvolupadors que utilitzaven Copilot podien completar tasques molt més ràpidament que els que no tenien ajuda de la IA. En un experiment, els desenvolupadors van resoldre una tasca de codificació un 55% més ràpid de mitjana amb l'assistència de Copilot , trigant aproximadament 1 hora i 11 minuts en lloc de 2 hores i 41 minuts sense ell ( Recerca: quantificació de l'impacte de GitHub Copilot en la productivitat i la felicitat dels desenvolupadors - The GitHub Blog ). Això és un augment sorprenent de la velocitat. No és només velocitat; els desenvolupadors informen que l'assistència amb IA ajuda a reduir la frustració i les "interrupcions del flux". En enquestes, el 88% dels desenvolupadors que utilitzaven Copilot van dir que els feia més productius i els permetia centrar-se en una feina més satisfactòria ( Quin percentatge de desenvolupadors han dit que GitHub Copilot fa... ). Aquestes eines ajuden els programadors a mantenir-se "a la zona" gestionant peces tedioses, cosa que al seu torn conserva energia mental per a problemes més difícils. Com a resultat, molts desenvolupadors senten que la codificació s'ha tornat més agradable: menys treball pesat i més creativitat.

Canviant la feina diària: El flux de treball diari d'un programador està canviant juntament amb aquests guanys de productivitat. Gran part de la "feina intensa" (escriure patrons repetitius, repetir patrons comuns, buscar sintaxi) es pot descarregar a la IA. Per exemple, en lloc d'escriure manualment una classe de dades amb getters i setters, un desenvolupador pot simplement demanar a la IA que la generi. En lloc de revisar la documentació per trobar la crida API correcta, un desenvolupador pot preguntar a la IA en llenguatge natural. Això significa que els desenvolupadors dediquen relativament menys temps a la codificació memoritzada i més temps a tasques que requereixen criteri humà . A mesura que la IA assumeix l'escriptura del 80% fàcil del codi, la feina del desenvolupador es desplaça cap a la supervisió de la sortida de la IA (revisar els suggeriments de codi, provar-los) i abordar el 20% complicat dels problemes que la IA no pot resoldre. A la pràctica, un desenvolupador podria començar el seu dia fent un triatge de les sol·licituds d'extracció generades per la IA o revisant un lot de correccions suggerides per la IA, en lloc d'escriure tots aquests canvis des de zero.

Col·laboració i dinàmica d'equip: Curiosament, la IA també influeix en la dinàmica d'equip. Amb les tasques rutinàries automatitzades, els equips poden aconseguir potencialment més amb menys desenvolupadors júnior assignats a la feina pesada. Algunes empreses informen que els seus enginyers sèniors poden ser més autosuficients: poden crear prototips de funcions ràpidament amb l'ajuda de la IA, sense necessitat que un júnior faci els esborranys inicials. Tanmateix, això planteja un nou repte: la mentoria i l'intercanvi de coneixements. En lloc que els júniors aprenguin fent les tasques senzilles, potser haurien d'aprendre a gestionar els resultats de la IA. La col·laboració en equip podria canviar a activitats com ara el refinament col·lectiu de les indicacions de la IA o la revisió del codi generat per la IA per detectar errors. El costat positiu és que quan tots els membres de l'equip tenen un assistent d'IA, podria igualar les condicions i permetre més temps per a debats de disseny, pluja d'idees creativa i abordar requisits complexos dels usuaris que cap IA entén actualment de fàbrica. De fet, més de quatre de cada cinc desenvolupadors creuen que les eines de codificació d'IA milloraran la col·laboració en equip o, si més no, els permetran col·laborar més en el disseny i la resolució de problemes, segons les conclusions de l'enquesta de GitHub del 2023 ( L'enquesta revela l'impacte de la IA en l'experiència del desenvolupador: el blog de GitHub ).

Impacte en els rols laborals: Una pregunta important és si la IA reduirà la demanda de programadors (ja que cada programador ara és més productiu) o si simplement canviarà les habilitats demandades. Els precedents històrics amb altres automatitzacions (com l'auge de les eines de Devops o els llenguatges de programació de nivell superior) suggereixen que els llocs de treball de desenvolupador no s'eliminen tant com si s'eleven . De fet, els analistes de la indústria prediuen els rols d'enginyeria de programari continuaran creixent , però la naturalesa d'aquests rols canviarà. Un informe recent de Gartner preveu que, el 2027, el 50% de les organitzacions d'enginyeria de programari adoptaran plataformes d'"intel·ligència d'enginyeria de programari" augmentades per IA per augmentar la productivitat , en comparació amb només el 5% el 2024 ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ). Això indica que les empreses integraran àmpliament la IA, però implica que els desenvolupadors treballaran amb aquestes plataformes intel·ligents. De la mateixa manera, la consultora McKinsey projecta que, si bé la IA pot automatitzar moltes tasques, aproximadament el 80% dels treballs de programació encara requeriran un humà al circuit i continuaran sent "centrats en l'ésser humà" . En altres paraules, encara necessitarem gent per a la majoria de llocs de treball de desenvolupador, però les descripcions de les feines podrien canviar.

Un possible canvi és l'aparició de rols com ara "enginyer de programari d'IA" o "enginyer puntual" , és a dir, desenvolupadors que s'especialitzen en la construcció o l'orquestració de components d'IA. Ja estem veient que la demanda de desenvolupadors amb experiència en IA/aprenentatge automàtic s'està disparant. Segons una anàlisi d'Indeed, les tres feines relacionades amb la IA més demandades són el científic de dades, l'enginyer de programari i l'enginyer d'aprenentatge automàtic , i la demanda d'aquestes funcions s'ha més que duplicat en els darrers tres anys ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ). Cada cop s'espera més que els enginyers de programari tradicionals entenguin els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic o integrin serveis d'IA a les aplicacions. Lluny de fer que els desenvolupadors siguin redundants, "la IA podria elevar la professió, permetent als desenvolupadors centrar-se en tasques de nivell superior i en la innovació". ( La IA substituirà els desenvolupadors el 2025: una ullada al futur ) Moltes tasques de codificació rutinàries poden ser gestionades per la IA, però els desenvolupadors estaran més ocupats amb el disseny del sistema, la integració de mòduls, la garantia de la qualitat i l'abordatge de nous problemes. Un enginyer sènior d'una empresa líder en IA ho va resumir bé: la IA no substitueix els nostres desenvolupadors; amplifica . Un sol desenvolupador equipat amb potents eines d'IA pot fer la feina de diversos, però aquest desenvolupador ara assumeix una feina més complexa i amb un impacte més gran.

Exemple del món real: considereu un escenari d'una empresa de programari que va integrar GitHub Copilot per a tots els seus desenvolupadors. L'efecte immediat va ser una reducció notable del temps dedicat a escriure proves unitàries i codi estàndard. Una desenvolupadora júnior va descobrir que, utilitzant Copilot, podia generar el 80% del codi d'una nova funció ràpidament i després dedicar el temps a personalitzar el 20% restant i a escriure proves d'integració. La seva productivitat pel que fa a la producció de codi gairebé es va duplicar, però el que és més interessant és que la naturalesa de la seva contribució va canviar: es va convertir més en una revisora ​​de codi i dissenyadora de proves per a codi escrit per IA. L'equip també va notar que les revisions de codi començaven a detectar errors d'IA en lloc d'errors tipogràfics humans. Per exemple, Copilot ocasionalment suggeria una implementació de xifratge insegura; els desenvolupadors humans havien de detectar-los i corregir-los. Aquest tipus d'exemple mostra que, mentre que la producció augmentava, la supervisió i l'experiència humanes es van tornar encara més crítiques en el flux de treball.

En resum, la IA està canviant innegablement la manera com treballen els desenvolupadors: els fa més ràpids i els permet abordar problemes més ambiciosos, però també els exigeix ​​que millorin les seves habilitats (tant en l'aprofitament de la IA com en el pensament de nivell superior). És menys una història de "la IA prenent feines" i més una història de "la IA canviant feines". Els desenvolupadors que aprenen a utilitzar aquestes eines de manera eficaç poden multiplicar el seu impacte; el clixé que sovint sentim és: "La IA no substituirà els desenvolupadors, però els desenvolupadors que utilitzen la IA poden substituir els que no ho fan". Les següents seccions exploraran per què els desenvolupadors humans continuen sent essencials (què la IA no pot fer bé) i com els desenvolupadors poden adaptar les seves habilitats per prosperar juntament amb la IA.

Les limitacions de la IA (per què els humans continuen sent vitals)

Malgrat les seves impressionants capacitats, la IA actual té limitacions que impedeixen que els programadors humans quedin obsolets. Comprendre aquestes limitacions és clau per veure per què els programadors encara són tan necessaris en el procés de desenvolupament. La IA és una eina poderosa, però no és una solució màgica que pugui substituir la creativitat, el pensament crític i la comprensió contextual d'un desenvolupador humà. Aquestes són algunes de les deficiències fonamentals de la IA en la programació i els punts forts corresponents dels desenvolupadors humans:

• Manca de comprensió i creativitat reals: els models actuals d'IA no entenen el codi o els problemes de la mateixa manera que ho fan els humans; reconeixen patrons i regurgiten resultats probables basats en dades d'entrenament. Això significa que la IA pot tenir dificultats amb tasques que requereixen solucions originals i creatives o una comprensió profunda de nous dominis problemàtics. Una IA podria ser capaç de generar codi per complir una especificació que ja ha vist abans, però si se li demana que dissenyi un nou algoritme per a un problema sense precedents o que interpreti un requisit ambigu, probablement fallarà. Com va dir un observador, la IA actual "no té les capacitats de pensament creatiu i crític que els desenvolupadors humans aporten". ( La IA substituirà els desenvolupadors el 2025: una ullada al futur ) Els humans excel·leixen per pensar de manera creativa, combinant coneixements de domini, intuïció i creativitat per dissenyar arquitectures de programari o resoldre problemes complexos. La IA, en canvi, està limitada als patrons que ha après; si un problema no coincideix bé amb aquests patrons, la IA pot produir codi incorrecte o sense sentit (sovint amb confiança!). La innovació en programari (crear noves funcions, noves experiències d'usuari o nous enfocaments tècnics) continua sent una activitat impulsada per les persones.

• Context i comprensió general: crear programari no és només escriure línies de codi. Implica entendre el perquè hi ha darrere del codi: els requisits empresarials, les necessitats de l'usuari i el context en què funciona el programari. La IA té una finestra de context molt estreta (normalment limitada a l'entrada que es dóna cada vegada). No entén realment el propòsit general d'un sistema ni com un mòdul interactua amb un altre més enllà del que hi ha explícitament al codi. Com a resultat, la IA pot generar codi que tècnicament funciona per a una tasca petita, però que no s'adapta bé a l'arquitectura del sistema més gran o viola algun requisit implícit. Es necessiten desenvolupadors humans per garantir que el programari s'alineï amb els objectius empresarials i les expectatives de l'usuari. El disseny de sistemes complexos (comprendre com un canvi en una part pot repercutir en les altres, com equilibrar els compromisos (com ara el rendiment i la llegibilitat) i com planificar l'evolució a llarg termini d'una base de codi) és una cosa que la IA no pot fer avui dia. En projectes a gran escala amb milers de components, la IA "veu els arbres però no el bosc". Com s'assenyala en una anàlisi, «la IA té dificultats per comprendre tot el context i les complexitats dels projectes de programari a gran escala», inclosos els requisits empresarials i les consideracions sobre l'experiència de l'usuari ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ). Els humans mantenen la visió general.

• Sentit comú i resolució d'ambigüitats: els requisits en projectes reals sovint són vagues o evolutius. Un desenvolupador humà pot buscar aclariments, fer suposicions raonables o rebutjar sol·licituds poc realistes. La IA no posseeix raonament de sentit comú ni la capacitat de fer preguntes aclaridores (a menys que s'inclogui explícitament en un bucle en una indicació, i fins i tot en aquest cas no té garantia d'encertar-ho). És per això que el codi generat per la IA de vegades pot ser tècnicament correcte però funcionalment equivocat: no té el criteri per saber què pretenia realment l'usuari si les instruccions no són clares. En canvi, un programador humà pot interpretar una sol·licitud d'alt nivell ("fer que aquesta interfície d'usuari sigui més intuïtiva" o "l'aplicació hauria de gestionar les entrades irregulars amb elegància") i esbrinar què cal fer al codi. La IA necessitaria especificacions extremadament detallades i inequívoques per substituir realment un desenvolupador, i fins i tot escriure aquestes especificacions de manera efectiva és tan difícil com escriure el codi en si. Com va assenyalar encertadament un article del Forbes Tech Council, perquè la IA substituís realment els desenvolupadors, hauria d'entendre instruccions poc clares i adaptar-se com un humà , un nivell de raonament que la IA actual no posseeix ( publicació de Sergii Kuzin - LinkedIn ).

• Fiabilitat i "al·lucinacions": Els models d'IA generatius actuals tenen un defecte ben conegut: poden produir resultats incorrectes o completament fabricats, un fenomen sovint anomenat al·lucinació . En la codificació, això pot significar que una IA escriu codi que sembla plausible però que és lògicament erroni o insegur. Els desenvolupadors no poden confiar cegament en els suggeriments d'IA. A la pràctica, cada fragment de codi escrit per IA requereix una revisió i proves acurades per part d'un humà . Les dades de l'enquesta de Stack Overflow ho reflecteixen: dels que utilitzen eines d'IA, només el 3% confien molt en la precisió del resultat de la IA i, de fet, un petit percentatge en desconfia ( el 70% dels desenvolupadors utilitzen eines de codificació d'IA, el 3% confia molt en la seva precisió - ShiftMag ). La gran majoria dels desenvolupadors tracten els suggeriments d'IA com a consells útils, no com a veritat absoluta. Aquesta baixa confiança està justificada perquè la IA pot cometre errors estranys que cap humà competent no cometria (com ara errors puntuals, utilitzar funcions obsoletes o produir solucions ineficients) perquè no raona realment sobre el problema. Com va assenyalar irònicament un comentari d'un fòrum, "Ells (les IA) al·lucinen molt i prenen decisions de disseny estranyes que un humà mai no faria" ( Esdevindran obsolets els programadors a causa de la IA? - Consells professionals ). La supervisió humana és crucial per detectar aquests errors. La IA pot aconseguir el 90% d'una funció ràpidament, però si el 10% restant té un error subtil, encara correspon al desenvolupador humà diagnosticar-lo i solucionar-lo. I quan alguna cosa va malament en producció, són els enginyers humans els que han de depurar els errors: una IA encara no pot assumir la responsabilitat dels seus errors.

• Manteniment i evolució de les bases de codi: Els projectes de programari viuen i creixen al llarg dels anys. Requereixen un estil consistent, claredat per als futurs mantenidors i actualitzacions a mesura que canvien els requisits. La IA actual no té memòria de les decisions passades (fora de les indicacions limitades), de manera que potser no mantingui el codi consistent en un projecte gran tret que se li guiï. Els desenvolupadors humans garanteixen la mantenibilitat del codi: escrivint documentació clara, triant solucions llegibles per sobre d'altres d'intel·ligents però obscures i refactoritzant el codi segons calgui quan l'arquitectura evoluciona. La IA pot ajudar en aquestes tasques (com suggerir refactoritzacions), però decidir què refactoritzar o quines parts del sistema necessiten redisseny és una decisió humana. A més, a l'hora d'integrar components, comprendre l'impacte d'una nova funció en els mòduls existents (garantir la compatibilitat amb versions anteriors, etc.) és una cosa que gestionen els humans. El codi generat per la IA ha de ser integrat i harmonitzat pels humans. Com a experiment, alguns desenvolupadors han intentat deixar que ChatGPT construeixi aplicacions petites senceres; el resultat sovint funciona inicialment, però esdevé molt difícil de mantenir o ampliar perquè la IA no aplica de manera consistent una arquitectura reflexiva: pren decisions locals que un arquitecte humà evitaria.

• Consideracions ètiques i de seguretat: A mesura que la IA escriu més codi, també planteja qüestions de biaix, seguretat i ètica. Una IA pot introduir inadvertidament vulnerabilitats de seguretat (per exemple, no sanejar correctament les entrades o utilitzar pràctiques criptogràfiques insegures) que un desenvolupador humà experimentat detectaria. A més, la IA no té un sentit inherent de l'ètica ni una preocupació per la justícia; pot, per exemple, entrenar-se amb dades esbiaixades i suggerir algoritmes que discriminen involuntàriament (en una funció impulsada per la IA com el codi d'aprovació de préstecs o un algoritme de contractació). Es necessiten desenvolupadors humans per auditar els resultats de la IA per aquests problemes, garantir el compliment de les regulacions i imbuir el programari de consideracions ètiques. L' aspecte social del programari (comprendre la confiança dels usuaris, les preocupacions sobre la privadesa i prendre decisions de disseny que s'alineïn amb els valors humans) "no es pot passar per alt. Aquests aspectes del desenvolupament centrats en l'ésser humà estan fora de l'abast de la IA, almenys en el futur previsible". ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ) Els desenvolupadors han de servir com a porta de consciència i qualitat per a les contribucions de la IA.

A la llum d'aquestes limitacions, el consens actual és que la IA és una eina, no un substitut . Com va dir Satya Nadella, es tracta de capacitar els desenvolupadors, no de substituir-los ( Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype | per The PyCoach | Artificial Corner | març de 2025 | Medium ). La IA es pot considerar com una assistent júnior: és ràpida, incansable i pot ser la primera en moltes tasques, però necessita la guia i l'experiència d'un desenvolupador sènior per produir un producte final polit. És revelador que fins i tot els sistemes de codificació d'IA més avançats es despleguin com a assistents en l'ús real (Copilot, CodeWhisperer, etc.) i no com a codificadors autònoms. Les empreses no estan acomiadant els seus equips de programació i deixant que una IA s'espavili; en canvi, estan integrant la IA en els fluxos de treball dels desenvolupadors per ajudar-los.

Una cita il·lustrativa prové de Sam Altman, d'OpenAI, que va assenyalar que, fins i tot a mesura que els agents d'IA millorin, "aquests agents d'IA no substituiran completament els humans" en el desenvolupament de programari ( Sam Altman diu que els agents d'IA aviat realitzaran tasques que fan els enginyers de programari: Història completa en 5 punts - India Today ). Funcionaran com a "companys de feina virtuals" que gestionaran tasques ben definides per a enginyers humans, especialment aquelles tasques típiques d'un enginyer de programari de baix nivell amb uns quants anys d'experiència. En altres paraules, la IA podria acabar fent la feina d'un desenvolupador júnior en algunes àrees, però aquest desenvolupador júnior no es queda a l'atur, sinó que evoluciona cap a un rol de supervisió de la IA i abordant les tasques de nivell superior que la IA no pot fer. Fins i tot mirant cap al futur, on alguns investigadors prediuen que el 2040 la IA podria escriure la major part del seu propi codi ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ), generalment s'acorda que els programadors humans encara seran necessaris per supervisar, guiar i proporcionar l'espurna creativa i el pensament crític que manquen a les màquines .

També val la pena assenyalar que el desenvolupament de programari és més que només programar . Implica la comunicació amb les parts interessades, la comprensió de les històries d'usuari, la col·laboració en equips i el disseny iteratiu, totes àrees on les habilitats humanes són indispensables. Una IA no pot reunir-se amb un client per analitzar què vol realment, ni pot negociar prioritats o inspirar un equip amb una visió per a un producte. L' element humà continua sent central.

En resum, la IA té importants debilitats: manca de creativitat real, comprensió limitada del context, propensió a errors, manca de responsabilitat i manca de comprensió de les implicacions més àmplies de les decisions de programari. Aquestes mancances són exactament on brillen els desenvolupadors humans. En lloc de veure la IA com una amenaça, potser seria més exacte veure-la com un potent amplificador per als desenvolupadors humans , que gestiona allò quotidià perquè els humans puguin centrar-se en allò profund. La següent secció tractarà com els desenvolupadors poden aprofitar aquesta amplificació adaptant les seves habilitats i rols per mantenir-se rellevants i valuosos en un món de desenvolupament augmentat per IA.

Adaptant-se i prosperant a l'era de la IA

Per als programadors i desenvolupadors, l'auge de la IA en la codificació no ha de ser una amenaça greu, sinó una oportunitat. La clau és adaptar-se i evolucionar juntament amb la tecnologia. Aquells que aprenguin a aprofitar la IA probablement es trobaran més productius i més sol·licitats, mentre que aquells que l'ignoren poden descobrir que s'han quedat enrere. En aquesta secció, ens centrem en passos pràctics i estratègies perquè els desenvolupadors es mantinguin rellevants i prosperin a mesura que les eines d'IA es converteixin en part del desenvolupament diari. La mentalitat a adoptar és d'aprenentatge continu i col·laboració amb la IA, en lloc de competència. A continuació s'explica com els desenvolupadors poden adaptar-se i quines noves habilitats i rols haurien de tenir en compte:

1. Adoptar la IA com a eina (aprendre a utilitzar els assistents de codificació amb IA de manera efectiva): En primer lloc, els desenvolupadors s'han de familiaritzar amb les eines d'IA disponibles. Tracteu Copilot, ChatGPT o altres IA de codificació com el vostre nou company de programació. Això significa aprendre a escriure bones indicacions o comentaris per obtenir suggeriments de codi útils i saber com validar o depurar ràpidament el codi generat per la IA. De la mateixa manera que un desenvolupador va haver d'aprendre el seu IDE o control de versions, aprendre les peculiaritats d'un assistent d'IA s'està convertint en part del conjunt d'habilitats. Per exemple, un desenvolupador pot practicar agafant un tros de codi que ha escrit i demanant a la IA que el millori, i després analitzant els canvis. O, quan inicieu una tasca, podeu descriure-la en comentaris i veure què proporciona la IA i després refinar-la a partir d'aquí. Amb el temps, desenvolupareu la intuïció per saber en què és bona la IA i com cocrear-hi. Penseu-hi com a "desenvolupament assistit per IA" : una nova habilitat per afegir a la vostra caixa d'eines. De fet, els desenvolupadors ara parlen d'"enginyeria ràpida" com una habilitat: saber com fer les preguntes correctes a la IA. Aquells que la dominen poden aconseguir resultats significativament millors amb les mateixes eines. Recordeu que "els desenvolupadors que utilitzen la IA poden substituir els que no la fan" , així que adopteu la tecnologia i feu-ne la vostra aliada.

2. Centrar-se en habilitats de nivell superior (resolució de problemes, disseny de sistemes, arquitectura): Com que la IA pot gestionar més codificació de baix nivell, els desenvolupadors haurien de pujar en l'escala d'abstracció . Això significa posar més èmfasi en la comprensió del disseny i l'arquitectura del sistema. Cultivar habilitats per desglossar problemes complexos, dissenyar sistemes escalables i prendre decisions arquitectòniques, àrees on la visió humana és crucial. Centrar-se en el perquè i el com d'una solució, no només en el què. Per exemple, en lloc de dedicar tot el temps a perfeccionar una funció d'ordenació (quan la IA pot escriure'n una per a tu), dedica temps a entendre quin enfocament d'ordenació és òptim per al context de la teva aplicació i com encaixa en el flux de dades del teu sistema. El pensament de disseny , que té en compte les necessitats de l'usuari, els fluxos de dades i les interaccions dels components, serà molt valorat. La IA pot generar codi, però és el desenvolupador qui decideix l'estructura general del programari i s'assegura que totes les parts funcionin en harmonia. En afinar el teu pensament global, et fas indispensable com la persona que guia la IA (i la resta de l'equip) a construir el correcte. Com assenyalava un informe amb visió de futur, els desenvolupadors haurien de "centrar-se en àrees on la visió humana és irreemplaçable, com ara la resolució de problemes, el pensament de disseny i la comprensió de les necessitats dels usuaris". ( La IA substituirà els desenvolupadors el 2025: una ullada al futur )

3. Millora els teus coneixements d'IA i aprenentatge automàtic: Per treballar al costat de la IA, és útil entendre la IA . No tots els desenvolupadors necessiten convertir-se en investigadors d'aprenentatge automàtic, però tenir una comprensió sòlida de com funcionen aquests models serà beneficiós. Aprèn els conceptes bàsics de l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund: això no només podria obrir noves vies professionals (ja que els llocs de treball relacionats amb la IA estan en auge ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] )), sinó que també t'ajudarà a utilitzar les eines d'IA de manera més eficaç. Si coneixes, per exemple, les limitacions d'un model de llenguatge gran i com es va entrenar, pots predir quan podria fallar i dissenyar les teves indicacions o proves en conseqüència. A més, molts productes de programari ara incorporen funcions d'IA (per exemple, una aplicació amb un motor de recomanacions o un chatbot). Un desenvolupador de programari amb alguns coneixements d'aprenentatge automàtic pot contribuir a aquestes funcions o, si més no, col·laborar de manera intel·ligent amb els científics de dades. Les àrees clau a tenir en compte a l'hora d'aprendre inclouen: conceptes bàsics de la ciència de dades , com preprocessar dades, entrenament vs. inferència i l'ètica de la IA. Familiaritzeu-vos amb els frameworks d'IA (TensorFlow, PyTorch) i els serveis d'IA al núvol; fins i tot si no esteu construint models des de zero, saber com integrar una API d'IA en una aplicació és una habilitat valuosa. En resum, adquirir "coneixements d'IA" s'està convertint ràpidament en tan important com tenir coneixements de tecnologies web o de bases de dades. Els desenvolupadors que poden dominar els mons de l'enginyeria de programari tradicional i la IA estaran en una posició privilegiada per liderar projectes futurs.

4. Desenvolupar habilitats toves i coneixements de domini més sòlids: A mesura que la IA assumeix tasques mecàniques, les habilitats exclusivament humanes esdevenen encara més importants. La comunicació, el treball en equip i l'expertesa en el domini són àrees en què cal redoblar l'esforç. El desenvolupament de programari sovint consisteix a comprendre el domini del problema, ja siguin finances, assistència sanitària, educació o qualsevol altre camp, i traduir-ho en solucions. La IA no tindrà aquest context ni la capacitat d'enllaçar-se amb les parts interessades, però tu sí. Tenir més coneixements en el domini en què treballes et converteix en la persona de referència per garantir que el programari realment satisfaci les necessitats del món real. De la mateixa manera, centra't en les teves habilitats de col·laboració: mentoria, lideratge i coordinació. Els equips continuaran necessitant desenvolupadors sèniors per revisar el codi (inclòs el codi escrit per IA), per orientar els júniors sobre les millors pràctiques i per coordinar projectes complexos. La IA no elimina la necessitat d'interacció humana en els projectes. De fet, amb la IA generant codi, la mentoria d'un desenvolupador sènior podria canviar cap a ensenyar als júniors com treballar amb IA i validar el seu resultat , en lloc de com escriure un bucle for. Poder guiar els altres en aquest nou paradigma és una habilitat valuosa. A més, practica el pensament crític : qüestiona i prova els resultats de la IA i anima els altres a fer el mateix. Cultivar una mentalitat sana d'escepticisme i verificació evitarà la dependència cega de la IA i reduirà els errors. Essencialment, millora les habilitats que la IA no té: comprendre les persones i el context, l'anàlisi crítica i el pensament interdisciplinari.

5. Aprenentatge permanent i adaptabilitat: El ritme de canvi en la IA és extremadament ràpid. El que avui sembla innovador podria quedar obsolet d'aquí a un parell d'anys. Els desenvolupadors han d'abraçar l'aprenentatge permanent més que mai. Això pot significar provar regularment nous assistents de codificació d'IA, fer cursos en línia o certificacions en IA/aprenentatge automàtic, llegir blocs de recerca per estar al dia del que vindrà o participar en comunitats de desenvolupadors centrades en la IA. L'adaptabilitat és clau: estar preparat per adaptar-se a noves eines i fluxos de treball a mesura que sorgeixin. Per exemple, si apareix una nova eina d'IA que pot automatitzar el disseny de la interfície d'usuari a partir d'esbossos, un desenvolupador front-end hauria d'estar preparat per aprendre i incorporar-ho, canviant el seu enfocament potser per refinar la interfície d'usuari generada o millorar els detalls de l'experiència de l'usuari que l'automatització ha perdut. Aquells que tracten l'aprenentatge com una part contínua de la seva carrera (cosa que molts desenvolupadors ja fan) trobaran més fàcil integrar els desenvolupaments d'IA. Una estratègia és dedicar una petita part de la setmana a l'aprenentatge i l'experimentació: tractar-ho com una inversió en el propi futur. Les empreses també comencen a proporcionar formació als seus desenvolupadors sobre l'ús eficaç de les eines d'IA; aprofitar aquestes oportunitats us posarà per davant. Els desenvolupadors que prosperaran seran aquells que veuen la IA com un soci en evolució i refinen contínuament el seu enfocament per treballar amb aquest soci.

6. Exploreu els rols i les trajectòries professionals emergents: A mesura que la IA s'integra en el desenvolupament, sorgeixen noves oportunitats professionals. Per exemple, Enginyer de resposta o Especialista en integració d'IA són rols centrats en la creació de les indicacions, els fluxos de treball i la infraestructura adequats per utilitzar la IA en productes. Un altre exemple és Enginyer d'ètica de la IA o Auditor de IA : rols que se centren en la revisió dels resultats de la IA per detectar biaix, compliment i correcció. Si teniu interès en aquestes àrees, posicionar-vos amb el coneixement adequat podria obrir aquests nous camins. Fins i tot dins dels rols clàssics, podeu trobar nínxols com ara "desenvolupador frontend assistit per IA" vs "desenvolupador backend assistit per IA", on cadascun utilitza eines especialitzades. Estigueu atents a com les organitzacions estan estructurant equips al voltant de la IA. Algunes empreses tenen "gremis d'IA" o centres d'excel·lència per guiar l'adopció de la IA en projectes: ser actiu en aquests grups us pot situar a l'avantguarda. A més, considereu contribuir al desenvolupament d'eines d'IA: per exemple, treballant en projectes de codi obert que millorin les eines de desenvolupament (potser millorant la capacitat de la IA per explicar el codi, etc.). Això no només aprofundeix la teva comprensió de la tecnologia, sinó que també et situa en una comunitat que lidera el canvi. La conclusió és ser proactiu pel que fa a l'agilitat professional . Si parts de la teva feina actual s'automatitzen, prepara't per canviar a rols que dissenyin, supervisin o augmentin aquestes parts automatitzades.

7. Mantenir i mostrar la qualitat humana: En un món on la IA pot generar codi mitjà per a problemes mitjans, els desenvolupadors humans haurien d'esforçar-se per produir les excepcionals i empàtiques que la IA no pot. Això podria significar centrar-se en la finesa de l'experiència de l'usuari, les optimitzacions de rendiment per a escenaris inusuals o simplement escriure codi net i ben documentat (la IA no és gaire bona escrivint documentació significativa o comentaris de codi comprensibles; hi pots afegir valor!). Assegura't d'integrar la perspectiva humana en el treball: per exemple, si una IA genera un tros de codi, afegeixes comentaris que expliquen la justificació d'una manera que un altre humà pugui entendre més tard, o l'ajustes perquè sigui més llegible. En fer-ho, afegeixes una capa de professionalitat i qualitat que no té el treball purament generat per màquines. Amb el temps, construir una reputació de programari d'alta qualitat que "simplement funciona" al món real et diferenciarà. Els clients i els empresaris valoraran els desenvolupadors que puguin combinar l'eficiència de la IA amb l'artesania humana .

Considerem també com es podrien adaptar els itineraris educatius. Els nous desenvolupadors que entren al camp no haurien de defugir les eines d'IA en el seu procés d'aprenentatge. Al contrari, aprendre amb IA (per exemple, utilitzar la IA per ajudar amb els deures o els projectes i després analitzar els resultats) pot accelerar la seva comprensió. Tanmateix, també és vital aprendre els fonaments en profunditat (algoritmes, estructures de dades i conceptes bàsics de programació) per tenir una base sòlida i poder saber quan la IA s'està desviant. Com que la IA gestiona exercicis de codificació senzills, els currículums poden donar més pes als projectes que requereixen disseny i integració. Si sou nouvinguts, centreu-vos en la creació d'un portafoli que demostri la vostra capacitat per resoldre problemes complexos i utilitzar la IA com una de les moltes eines.

Per encapsular l'estratègia d'adaptació: sigues el pilot, no el passatger. Fes servir eines d'IA, però no et tornis massa dependent ni complaent. Continua perfeccionant els aspectes únicament humans del desenvolupament. Grady Booch, un respectat pioner de l'enginyeria de programari, ho va dir bé: "La IA canviarà fonamentalment el que significa ser programador. No eliminarà els programadors, però els exigirà que desenvolupin noves habilitats i treballin de noves maneres". ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ). En desenvolupar proactivament aquestes noves habilitats i formes de treballar, els desenvolupadors poden assegurar-se que continuen al capdavant de les seves carreres.

Per resumir aquesta secció, aquí teniu una llista de referència ràpida per als desenvolupadors que busquen preparar les seves carreres per al futur a l'era de la IA:

Seguint aquestes estratègies, els desenvolupadors poden aprofitar la revolució de la IA al seu favor. Aquells que s'adaptin descobriran que la IA millora les seves capacitats i els permet produir un programari millor que mai, en lloc de fer-lo obsolet.

Perspectiva de futur: col·laboració entre IA i desenvolupadors

Què ens depara el futur a la programació en un món impulsat per la IA? Basant-nos en les tendències actuals, podem esperar un futur on la IA i els desenvolupadors humans treballin de la mà encara més estretament . El paper del programador probablement continuarà canviant cap a una posició de supervisió i creativitat, amb la IA gestionant més la "feina pesada" sota la guia humana. En aquesta secció final, projectem alguns escenaris futurs i assegurem que les perspectives per als desenvolupadors poden seguir sent positives, sempre que continuem adaptant-nos.

En un futur proper (els propers 5-10 anys), és molt probable que la IA esdevingui tan omnipresent en el procés de desenvolupament com els mateixos ordinadors. De la mateixa manera que cap desenvolupador avui dia escriu codi sense un editor o sense Google/StackOverflow a l'abast, aviat cap desenvolupador escriurà codi sense algun tipus d'assistència d'IA que s'executi en segon pla. Els entorns de desenvolupament integrats (IDE) ja estan evolucionant per incloure funcions basades en IA al seu nucli (per exemple, editors de codi que us poden explicar el codi o suggerir canvis complets al codi al llarg d'un projecte). Podríem arribar a un punt en què la feina principal d'un desenvolupador sigui formular problemes i restriccions d'una manera que una IA pugui entendre, i després seleccionar i refinar les solucions que proporciona la IA . Això s'assembla a una forma de programació de nivell superior, de vegades anomenada "programació ràpida" o "orquestració d'IA".

Tanmateix, l'essència del que cal fer –resoldre problemes per a la gent– roman inalterat. Una futura IA podria ser capaç de generar una aplicació sencera a partir d'una descripció (“crea'm una aplicació mòbil per reservar cites mèdiques”), però la tasca d'aclarir aquesta descripció, assegurar-se que sigui correcta i ajustar el resultat per satisfer els usuaris implicarà desenvolupadors (juntament amb dissenyadors, gestors de productes, etc.). De fet, si la generació bàsica d'aplicacions esdevé fàcil, la creativitat i la innovació humanes en el programari esdevindran encara més crucials per diferenciar els productes. Podríem veure un floriment del programari, on moltes aplicacions rutinàries siguin generades per la IA, mentre que els desenvolupadors humans es concentren en projectes innovadors, complexos o creatius que superen els límits.

També hi ha la possibilitat que es redueixi la barrera d'entrada per a la programació , és a dir, que més persones que no són enginyers de programari tradicionals (per exemple, un analista de negocis, un científic o un comercial) podrien crear programari utilitzant eines d'IA (la continuació del moviment "sense codi/baix codi" sobrealimentat per la IA). Això no elimina la necessitat de desenvolupadors professionals; més aviat, la canvia. Els desenvolupadors podrien assumir un paper més de consultoria o guia en aquests casos, garantint que aquestes aplicacions desenvolupades per ciutadans siguin segures, eficients i fàcils de mantenir. Els programadors professionals podrien centrar-se en la construcció de les plataformes i les API que utilitzen els "no programadors" assistits per IA.

Des d'una perspectiva laboral, certs rols de programació poden disminuir mentre que d'altres creixen. Per exemple, algunes posicions de codificació de nivell inicial podrien reduir-se si les empreses depenen de la IA per a tasques senzilles. Es pot imaginar una petita startup en el futur que necessitaria potser la meitat del nombre de desenvolupadors júnior perquè els seus desenvolupadors sènior, equipats amb IA, poden fer gran part de la feina bàsica. Però al mateix temps, apareixeran llocs de treball completament nous (com hem comentat a la secció d'adaptació). A més, a mesura que el programari impregna encara més l'economia (amb la IA generant programari per a necessitats de nínxol), la demanda global de llocs de treball relacionats amb el programari podria continuar augmentant. La història demostra que l'automatització sovint condueix a més llocs de treball a la llarga , tot i que són llocs de treball diferents; per exemple, l'automatització de certes tasques de fabricació va conduir a un creixement dels llocs de treball per al disseny, manteniment i millora dels sistemes automatitzats. En el context de la IA i la programació, mentre que algunes tasques que abans feia un desenvolupador júnior estan automatitzades, l'abast general del programari que volem crear s'amplia (perquè ara és més barat/ràpid crear-lo), cosa que pot conduir a més projectes i, per tant, a la necessitat de més supervisió humana, gestió de projectes, arquitectura, etc. Un informe del Fòrum Econòmic Mundial sobre les feines del futur va suggerir que els rols en el desenvolupament de programari i la IA es troben entre els que tenen creixent , no disminuïda, a causa de la transformació digital.

També hauríem de tenir en compte la predicció del 2040 esmentada anteriorment: investigadors de l'Oak Ridge National Lab van suggerir que, el 2040, "les màquines... escriuran la major part del seu propi codi" ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ). Si això resulta correcte, què queda per als programadors humans? Probablement, l'atenció se centraria en l'orientació d'alt nivell (dir a les màquines què volem que aconsegueixin a grans trets) i en àrees que impliquen una integració complexa de sistemes, la comprensió de la psicologia humana o nous dominis problemàtics. Fins i tot en un escenari així, els humans assumirien funcions similars a les de dissenyadors de productes, enginyers de requisits i formadors/verificadors d'IA . El codi pot escriure's en gran part sol, però algú ha de decidir quin codi s'ha d'escriure i per què , i després verificar que el resultat final sigui correcte i estigui alineat amb els objectius. És anàleg a com els cotxes autònoms podrien conduir-se sols algun dia, però encara li dius al cotxe on ha d'anar i intervenir en situacions complexes, a més, els humans dissenyen les carreteres, les lleis de trànsit i tota la infraestructura que l'envolta.

La majoria d'experts, doncs, preveuen un futur de col·laboració, no de substitució . Tal com va expressar una consultora tecnològica, "el futur del desenvolupament no és una elecció entre els humans o la IA, sinó una col·laboració que aprofiti el millor de tots dos". ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ) La IA sens dubte transformarà el desenvolupament de programari, però és més una evolució del rol del desenvolupador que una extinció. Els desenvolupadors que "abracin els canvis, adaptin les seves habilitats i se centrin en els aspectes únicament humans de la seva feina" descobriran que la IA millora les seves capacitats en lloc de disminuir el seu valor.

Podem establir un paral·lelisme amb un altre camp: considerem l'auge del disseny assistit per ordinador (CAD) en l'enginyeria i l'arquitectura. Van substituir aquestes eines els enginyers i arquitectes? No, els van fer més productius i els van permetre crear dissenys més complexos. Però la creativitat i la presa de decisions humanes van seguir sent centrals. De la mateixa manera, la IA es pot veure com a codificació assistida per ordinador: ajudarà a gestionar la complexitat i el treball dur, però el desenvolupador continua sent el dissenyador i el responsable de la presa de decisions.

A llarg termini, si imaginem una IA realment avançada (per exemple, alguna forma d'IA general que podria fer la major part del que pot fer un humà), els canvis socials i econòmics serien molt més amplis que només en la programació. Encara no hi som, i tenim un control significatiu sobre com integrem la IA a la nostra feina. El camí prudent és continuar integrant la IA de maneres que augmentin el potencial humà . Això significa invertir en eines i pràctiques (i polítiques) que mantinguin els humans informats. Ja veiem empreses que estableixen una governança de la IA : directrius sobre com s'ha d'utilitzar la IA en el desenvolupament per garantir resultats ètics i eficaços ( Una enquesta revela l'impacte de la IA en l'experiència del desenvolupador - The GitHub Blog ). Aquesta tendència probablement creixerà, garantint que la supervisió humana formi part formalment del procés de desenvolupament de la IA.

En conclusió, la pregunta "La IA substituirà els programadors?" es pot respondre: no, però canviarà significativament el que fan els programadors. Les parts quotidianes de la programació estan en camí de ser majoritàriament automatitzades. Les parts creatives, desafiadores i centrades en l'ésser humà han arribat per quedar-se, i de fet esdevindran més importants. El futur probablement veurà programadors treballant colze a colze amb assistents d'IA cada cop més intel·ligents, de manera molt semblant a un membre de l'equip. Imagineu-vos tenir un col·lega d'IA que pot produir codi les 24 hores del dia, els 7 dies de la setmana: és un gran augment de la productivitat, però encara necessita algú que li digui en quines tasques treballar i que comprovi el seu treball.

Els millors resultats els aconseguiran aquells que tractin la IA com una col·laboradora. Com va dir un CEO: "La IA no substituirà els programadors, però els programadors que utilitzen la IA substituiran els que no la fan". En termes pràctics, això significa que la responsabilitat d'evolucionar amb la tecnologia recau en els desenvolupadors. La professió de programar no s'està morint, sinó que s'està adaptant . Hi haurà molt de programari per crear i problemes per resoldre en un futur previsible, possiblement fins i tot més que avui. Si es mantenen educats, es mantenen flexibles i se centren en el que els humans fan millor, els desenvolupadors poden assegurar-se una carrera professional reeixida i satisfactòria en col·laboració amb la IA .

Finalment, val la pena celebrar el fet que estem entrant en una era en què els desenvolupadors tenen superpoders a la seva disposició. La propera generació de programadors aconseguirà en hores el que abans trigava dies, i abordarà problemes que abans eren fora de l'abast, aprofitant la IA. En lloc de por, el sentiment de cara al futur pot ser d' optimisme i curiositat . Sempre que ens acostem a la IA amb els ulls oberts, conscients de les seves limitacions i de la nostra responsabilitat, podem donar forma a un futur on la IA i els programadors construeixin junts sistemes de programari sorprenents, molt més enllà del que qualsevol dels dos podria fer sol. La creativitat humana combinada amb l'eficiència de les màquines és una combinació potent. Al final, no es tracta de substitució , sinó de sinergia. La història de la IA i els programadors encara s'està escrivint, i l'escriuran tant els humans com les màquines, junts.

Fonts:

1. Brainhub, “Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024]” ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ).

2. Brainhub, cites d'experts de Satya Nadella i Jeff Dean sobre la IA com a eina, no com a substitut ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ) ( Is There a Future for Software Engineers? The Impact of AI [2024] ).

3. Medium (PyCoach), “Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype” , assenyalant la realitat matisada versus la publicitat ( Will AI Replace Programmers? The Truth Behind the Hype | per The PyCoach | Artificial Corner | març de 2025 | Medium ) i la cita de Sam Altman sobre que la IA és bona en tasques però no en treballs complets.

4. DesignGurus, “Is AI Going to Replace Developers… (2025)” , emfatitzant que la IA augmentarà i elevarà els desenvolupadors en lloc de fer-los redundants ( Is AI Going to Replace Developers in 2025: A Sneak Peek into the Future ) i enumerant les àrees on la IA s'endarrereix (creativitat, context, ètica).

5. Enquesta a desenvolupadors de Stack Overflow 2023, ús d'eines d'IA per part del 70% dels desenvolupadors, baixa confiança en la precisió (3% molta confiança) (el 70% dels desenvolupadors utilitzen eines de codificació d'IA, el 3% confia molt en la seva precisió - ShiftMag ).

6. L'enquesta de GitHub del 2023 mostra que el 92% dels desenvolupadors han provat eines de codificació amb IA i el 70% en veuen beneficis ( l'enquesta revela l'impacte de la IA en l'experiència del desenvolupador - The GitHub Blog ).

7. Una investigació sobre GitHub Copilot ha descobert que les tasques s'han completat un 55% més ràpidament amb assistència d'IA ( Recerca: quantificació de l'impacte de GitHub Copilot en la productivitat i la felicitat dels desenvolupadors - The GitHub Blog ).

8. GeekWire, sobre l'AlphaCode de DeepMind, que funciona al nivell mitjà d'un programador humà (el 54% superior), però lluny dels millors ( l'AlphaCode de DeepMind coincideix amb la destresa d'un programador mitjà ).

9. IndiaToday (febrer de 2025), resum de la visió de Sam Altman sobre "companys de feina" d'IA que fan tasques d'enginyers júniors però que "no substituiran completament els humans" ( Sam Altman diu que els agents d'IA aviat realitzaran tasques que fan els enginyers de programari: història completa en 5 punts - India Today ).

10. McKinsey & Company estimen que ~80% de les feines de programació continuaran centrades en les persones malgrat l'automatització ( Hi ha un futur per als enginyers de programari? L'impacte de la IA [2024] ).

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Les millors eines de programació en parelles d'IA
Exploreu les principals eines d'IA que poden col·laborar amb vosaltres com un soci de codificació per impulsar el vostre flux de treball de desenvolupament.

🔗 Quina IA és la millor per a la codificació: els millors assistents de codificació amb IA
Una guia de les eines d'IA més efectives per a la generació de codi, la depuració i l'acceleració de projectes de programari.

🔗 Desenvolupament de programari d'intel·ligència artificial: transformant el futur de la tecnologia.
Entengueu com la IA està revolucionant la manera com es construeix, es prova i es desplega el programari.