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La ingeniería de software se ha transformado en los últimos meses a medida que las herramientas de inteligencia químico han comenzado a hacerse cargo de la codificación.
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Los desarrolladores comparten su opinión sobre qué roles e industrias son vulnerables a la disrupción y el cambio de la IA.
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La IA puede automatizar trabajos administrativos y repetitivos, pero todavía puede cascar nuevas oportunidades.
Los ingenieros de software tienen un mensaje para los trabajadores administrativos: prepárense.
Desde finales del año pasado, los avances en herramientas como Claude Code y Codex han transformado la forma en que los ingenieros hacen su trabajo. Si perfectamente a algunos les encanta la nueva era de la IA integrada en sus flujos de trabajo, otros han experimentado una sensación de pérdida de identidad a medida que se adaptan a la nueva existencia.
La semana pasada, Greg Brockman, cofundador y presidente de OpenAI, escribió en X en X que la IA ha acelerado drásticamente la ingeniería de software y está “en camino de sufrir esta misma transformación a cualquier otro tipo de trabajo que la concurrencia haga con una computadora”.
“Cada vez más, la concurrencia puede convertir la intención en software, hojas de cálculo, presentaciones, flujos de trabajo, ciencia y empresas”, afirmó Brockman.
Business Insider habló con ingenieros que están a la vanguardia de esta transformación sobre lo que otros trabajadores administrativos pueden formarse de su experiencia.
La disrupción de la IA podría ser una buena informe para los generalistas.
Andrew Hsu, cofundador y CTO de la startup de formación de idiomas con IA Speak, dijo a Business Insider que la mayoría de las startups de software se han dividido tradicionalmente en tres funciones: ingeniería, producto y diseño. Si perfectamente esos roles alguna vez estuvieron claramente definidos, el CTO dijo que la IA ahora está desdibujando las líneas entre ellos.
Los gerentes de producto y los diseñadores ahora usan herramientas como Claude Code para escribir código y cascar solicitudes de cuna, mientras que los ingenieros están asumiendo más responsabilidad en el producto y el diseño, dijo Hsu.
Hsu ve esto como un microcosmos de lo que sucederá con otras industrias, y dijo que el tipo de persona que tendrá éxito es aquella que pueda “especializarse menos”.
“La especialización, en muchos sentidos, se vuelve menos importante con estos modelos omniscientes, donde se puede formarse todo muy rápidamente”, dijo Hsu, añadiendo que los trabajadores tienen la oportunidad de “ascender la escalera de la meditación” y aceptar más agencia en lo que hacen.
OpenAI publicó un crónica el jueves que mapeaba el impacto a corto plazo de la IA en los empleos utilizando un entorno en más de 900 ocupaciones que cubren el 99,7% del empleo estadounidense.
Encontró que el 18% de los empleos corren un peligro de automatización a corto plazo relativamente decano. Además identificó tres rasgos comunes entre los trabajos con decano peligro de automatización: incorporación exposición a la IA, desprecio exigencia de billete humana y crecimiento de la demanda condicionado o incierto para compensar posibles pérdidas de empleo.
El ingeniero de software Maahir Sharma predijo un patrón similar basándose en lo que observó. Dijo que podía ver que herramientas de inteligencia químico como OpenClaw reemplazaban a los asistentes ejecutivos al encargarse de la programación y la coordinación con las partes interesadas.
