La inteligencia artificial generativa avanza a pasos agigantados, y uno de los campos donde su impacto es más palpable es el desarrollo de software. Mientras predicciones como la de Dario Amodei, CEO de Anthropic, que sugería que la IA escribiría el 90% del código en seis meses, hacían temblar los cimientos de la profesión, en el gigante tecnológico Salesforce se vive una realidad diferente. Su propia IA ya está generando una parte significativa de su código, pero lejos de provocar pánico, está impulsando una profunda transformación del rol del desarrollador.
El Avance Silencioso de la IA en la Programación
Dentro de Salesforce, la IA no es una amenaza futura, sino una colaboradora presente y muy activa. "Aproximadamente el 20% de todo el código APEX —el lenguaje de programación propio de Salesforce— escrito en los últimos 30 días provino de Agentforce", reveló Jayesh Govindarajan, Vicepresidente Senior de IA de Salesforce, en una entrevista reciente con VentureBeat.
Govindarajan enfatizó que su equipo no solo rastrea el código generado, sino específicamente el que se implementa con éxito en producción. Las cifras demuestran una adopción acelerada y un impacto tangible:
- 35.000 usuarios mensuales activos de las herramientas de IA internas.
- 10 millones de líneas de código aceptadas y desplegadas.
- Un ahorro estimado de 30.000 horas de trabajo de desarrollador cada mes.
Estos números indican claramente que la IA está asumiendo una parte considerable del trabajo de codificación. Sin embargo, Govindarajan es claro: los desarrolladores de Salesforce no están desapareciendo. Están evolucionando.
De Escribir Líneas a Trazar Estrategias: El Nuevo Rol del Desarrollador
La ingeniería de software siempre ha combinado la creatividad con tareas repetitivas y tediosas. La IA, según la visión de Salesforce, está asumiendo gran parte de estas últimas, liberando a los desarrolladores para centrarse en aspectos más estratégicos y creativos.
"La gran mayoría del desarrollo —al menos lo que yo llamo el primer borrador del código— será escrito por IA", reconoció Govindarajan a VentureBeat. "Pero lo que los desarrolladores hacen con ese primer borrador ha cambiado fundamentalmente".
Este cambio implica pasar de un rol puramente técnico a uno más estratégico. "No se trata solo de 'tengo algo que construir, así que lo construiré', sino de '¿Qué deberíamos construir? ¿Qué quiere realmente el cliente?'", explicó Govindarajan. La IA se convierte en una herramienta que permite a los desarrolladores elevar su función, acercándose más a la definición del problema y la estrategia de producto.
Esta transformación no es inédita en la historia de la tecnología. Govindarajan traza paralelismos: "Cuando las calculadoras reemplazaron el cálculo manual, los matemáticos no desaparecieron, sino que abordaron problemas más complejos. Cuando las cámaras digitales acabaron con los cuartos oscuros, la fotografía se expandió en lugar de contraerse".
En Salesforce, creen que lo mismo ocurre con la codificación. Al reducir drásticamente el coste y el tiempo de creación de software, la IA otorga a los desarrolladores el recurso más escaso: tiempo. "Si crear un prototipo funcional antes llevaba semanas, ahora puede llevar horas", afirmó Govindarajan. Esto permite un ciclo de desarrollo mucho más ágil, donde se puede presentar software funcional a los clientes rápidamente y iterar basándose en sus reacciones directas, en lugar de depender de documentos descriptivos.
"Vibe Coding": Cuando el Desarrollador Orquesta la IA
Ha surgido una nueva forma de interactuar con estas herramientas, denominada "vibe coding" por Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI. Esta práctica consiste en dar a la IA direcciones generales y de alto nivel, en lugar de instrucciones precisas línea por línea, y luego refinar iterativamente lo que la IA produce.
"Simplemente le das una especie de dirección de alto nivel y dejas que la IA use su creatividad para generar un primer borrador", explicó Govindarajan. "No funcionará exactamente como quieres, pero te da algo con lo que jugar. Refinas partes diciendo: 'Esto se ve bien, haz más de esto', o 'Esos botones son inestables, no los necesito'".
Govindarajan compara este proceso con una colaboración musical: "La IA marca el ritmo mientras el desarrollador afina la melodía". Reconoce, sin embargo, que esta metodología tiene sus límites. Si bien es excelente para generar aplicaciones empresariales directas o interfaces de usuario atractivas, "es poco probable que construyas la próxima generación de bases de datos con 'vibe coding'".
Probar lo Impredecible: El Desafío de la Calidad en la Era IA
La generación de código mediante IA no solo cambia la forma de escribirlo, sino también la de asegurar su calidad. Salesforce descubrió que el código generado por máquinas requería nuevos enfoques de verificación, lo que llevó al desarrollo de su Agentforce Testing Center.
"Estos son sistemas estocásticos", explicó Govindarajan, refiriéndose a que los resultados de la IA pueden variar incluso con la misma entrada. "Incluso con una precisión muy alta, existen escenarios en los que podrían fallar. Quizás falle en el paso 3, o en el paso 4, o en el paso 17 de 17 pasos que está realizando. Sin las herramientas de prueba adecuadas, no lo sabrás".
La naturaleza no determinista de las salidas de IA significa que los desarrolladores deben convertirse en expertos en definir los límites de funcionamiento esperado (pruebas de contorno o boundary testing) y establecer barreras de seguridad (guardrails). Ya no basta con saber escribir código; es crucial saber cómo evaluarlo rigurosamente.
Más Allá del Código: La IA Acelera Todo el Ciclo de Desarrollo
El impacto transformador de la IA se extiende más allá de la simple escritura inicial del código, abarcando todo el ciclo de vida del desarrollo de software.
"En la fase de construcción, las herramientas entienden el código existente y lo extienden inteligentemente, lo que acelera todo", dijo Govindarajan a VentureBeat. "Luego vienen las pruebas: generar pruebas de regresión, crear casos de prueba para nuevo código, todo lo cual la IA puede manejar".
Esta automatización integral crea lo que Govindarajan denomina "un bucle significativamente más ajustado" entre la concepción de una idea y su implementación funcional. Cuanto más rápido puedan los desarrolladores probar y refinar, más ambiciosos podrán ser sus proyectos.
¿Sigue Siendo Relevante Estudiar Informática? Sí, Más Que Nunca
Govindarajan recibe constantemente preguntas sobre el futuro de la ingeniería de software como carrera. Su respuesta es firme.
"Me preguntan constantemente si la gente debería seguir estudiando informática", comentó. "La respuesta es absolutamente sí, porque el pensamiento algorítmico sigue siendo esencial. Descomponer grandes problemas en piezas manejables, entender qué software puede resolver qué problemas, modelar las necesidades del usuario: estas habilidades se vuelven más valiosas, no menos".
Lo que cambia es la manifestación de estas habilidades. En lugar de teclear cada solución carácter por carácter, los desarrolladores guían a las herramientas de IA hacia resultados óptimos. El humano aporta el juicio crítico; la máquina aporta la velocidad de ejecución.
"Todavía necesitas una buena intuición para dar las instrucciones correctas y evaluar el resultado", enfatizó Govindarajan. "Se necesita un gusto genuino para mirar lo que produce la IA y reconocer qué funciona y qué no".
Hacia una Elevación Estratégica: El Desarrollador como Socio del Negocio
A medida que la escritura de código en sí misma se vuelve más automatizada y, en cierto sentido, comoditizada, el rol del desarrollador se conecta más directamente con la estrategia empresarial.
"Los desarrolladores están asumiendo roles de supervisión, guiando a agentes [de IA] que realizan trabajo en su nombre", explicó Govindarajan. "Pero siguen siendo responsables de lo que se implementa. La responsabilidad final sigue siendo suya".
Esta evolución representa una elevación del puesto, acercando a los desarrolladores a la toma de decisiones y alejándolos de los detalles minuciosos de la implementación. Se trata, según la visión de Salesforce, de una promoción, no de una eliminación.
Para apoyar esta transición, Salesforce está desarrollando un conjunto de herramientas: Agentforce for Developers para la generación de código, Agent Builder para permitir la personalización de los agentes de IA, y el mencionado Agentforce Testing Center para garantizar la fiabilidad. Juntas, forman una plataforma para que los desarrolladores crezcan en estos roles ampliados.
La perspectiva de Salesforce ofrece un marcado contraste con la narrativa fatalista del "fin de los desarrolladores". En lugar de programarse a sí mismos hacia la obsolescencia, los ingenieros de software que se adapten a esta nueva realidad podrían encontrarse siendo más esenciales que nunca.
En un campo donde la reinvención es la norma, la IA representa el "compilador" más potente hasta la fecha, transformando no solo cómo se escribe el código, sino quién lo escribe y por qué. Para los desarrolladores dispuestos a actualizar sus propios modelos mentales, el futuro parece menos una terminación y más una trascendencia hacia un rol de mayor impacto estratégico.
