La mejor habilidad para aprender a programar

Cuando empecé a aprender a programar no existía ChatGPT ni Claude. No fue hace tanto como para decir “en mis tiempos todo era diferente”, pero sí puedo afirmar con rotundidad que adquirir la habilidad te hacía único. La barrera de entrada a la programación era grande por la dificultad intrínseca que conlleva. No todo el mundo estaba dispuesto a aprender un idioma diferente, ni a pasarse ocho o diez horas seguidas frente a la pantalla leyendo “ simbolitos “.

Si empezar a programar hoy en día merece la pena es la pregunta que más leo últimamente en redes sociales. Entre los compañeros de trabajo, la más habitual suele ser para qué usa cada uno la IA. Todos tenemos dudas.

Todo el mundo tiene miedos y dudas, tengas más experiencia o menos. Nadie te va a decir que no las tiene, porque ese alguien no existe. Todo tiene luces y sombras en esta vida. Cuando aceptas algo lo haces como un todo; si dejas que forme parte de ti es porque te gusta, aunque vengan mal dadas y las sombras crezcan.

Todas las empresas necesitan presencia online, e informatizarse hoy en día es casi obligatorio si quieres crecer. Globalización. Yo tuve la suerte de estudiar y entrar al gremio justo en el punto más álgido. Los recruiters llamaban a tu puerta, abrían consultoras nuevas cada mes, cambiabas de empresa cada año.

Tanta demanda y tan poca oferta hacía que los sueldos subieran, y eso atraía a cada vez más gente que quería entrar. La dificultad de aprender a programar no ha cambiado con los años. Las herramientas para trabajar, sí.

Y aquí entra el quid de la cuestión.

Un mejor pincel no te hace mejor pintor si no tienes las habilidades. Puedes tener las zapatillas de Messi, que no marcarás los mismos goles. Entender un lenguaje de programación sigue siendo muy valioso, sobre todo mientras las empresas que desarrollan los principales modelos de IA no paran de subir precios.

IBM tuvo que triplicar la contratación de perfiles de nivel inicial en 2026. Un modelo puede escupir líneas de código sin parar, pero sigue requiriendo supervisión humana constante para que el producto funcione. El valor real no está en la velocidad de ejecución ni en la herramienta, sino en el juicio de quien la maneja. El mercado está viviendo la realidad de las **“recontrataciones en silencio”**.

Porque tener el pincel automático sin entender la lógica se está pagando caro. Si no, que se lo pregunten a Uber. En su afán por dar la herramienta de moda a su plantilla, habilitaron Claude Code para sus ingenieros. El 84% se lanzó de cabeza y el código backend generado por IA pasó de un residual 1% a un 11% en apenas tres meses. ¿El problema? Lo hicieron a ciegas, sin techos de gasto ni control de consumo, montando incluso leaderboards internos para incentivar su uso. El resultado: según filtraciones de The Information, la compañía quemó el presupuesto de IA de todo 2026 en solo cuatro meses. Su CTO ha tenido que admitir que vuelven a la casilla de salida para reestructurar por completo sus integraciones. Cuidado con los tokens, los carga el diablo.

La infraestructura que sostiene estos modelos es cara. Microsoft elevó su previsión de gasto de capital a $190.000 millones este año -un 61% más que el anterior- por los costes de centros de datos y componentes. Pero el movimiento más revelador no es lo que invierte hacia fuera, sino lo que prohíbe de puertas para dentro: acaban de cancelar las licencias internas de Claude Code para sus propios desarrolladores porque el consumo les salía prohibitivo. Un mail interno obligó a sus ingenieros a migrar a GitHub Copilot CLI. Si el gigante que financia el sector no puede permitirse que sus profesionales gasten tokens sin control, queda claro cuál es la moneda que realmente importa.

Las empresas deciden cómo maximizar márgenes y eso no debería condicionar nuestras decisiones. Es lógico que orienten el aprendizaje según la oferta y la demanda, pero el análisis sobre qué capacidades consideramos valiosas está por encima, siempre que tengamos información suficiente para decidir.

Imaginemos a alguien que tiene que elegir entre Bellas Artes y ADE. Elige ADE porque “da más salidas” y a los tres años odia cada lunes por la mañana. Trabaja en algo que le es indiferente, con herramientas que no eligió, para resolver problemas que no le importan. El tiempo pasa igual de rápido para todos.

Lo curioso es que nadie le mintió. Las salidas de la carrera estaban ahí. El sueldo, también. Pero nadie le explicó que una carrera no es solo un conjunto de asignaturas: es el primer sitio donde aprendes a equivocarte en algo que te importa. Donde el error duele lo suficiente como para que no lo repitas. Donde construyes criterio.

El que elige por miedo al mercado renuncia a eso desde el primer día.

Y con la programación está pasando algo parecido. No en la elección de carrera, sino en cómo se aprende dentro de ella. Si la herramienta resuelve el problema antes de que entiendas por qué era un problema, el criterio nunca llega a formarse. Aprendes a pulsar botones. Y pulsar botones, con el tiempo, se queda pequeño.

Los modelos irán mejorando y las capacidades de los LLMs serán cada vez más amplias, pero por muy compleja que se vuelva la IA, los humanos vamos a seguir siendo necesarios para crear, imaginar y dirigir. Si analizas el output de Gemini con atención, puedes detectar patrones que se repiten. Hoy esas repeticiones son demasiado obvias para los ojos entrenados. Llegará el día en que no lo sean. Pero hoy, si delegas el desarrollo completo a la IA, no obtienes un producto nuevo. Obtienes una copia de lo que ya existe.

Aprender a programar sigue aportando habilidades, conocimientos y criterio difíciles de adquirir de otra forma. Para conseguirlo solo hay que ser paciente. Aceptar que el tiempo es limitado. Y decidir qué quieres que haya dejado en ti cuando ya no lo tengas.

Originally published at https://papeltintaycigarro.substack.com.