La transformación digital redefinió el rol del programador y la inteligencia artificial marcó nuevas competencias. La demanda de expertos creció y se proyectó un déficit regional de 1.2 millones de profesionales en Latinoamérica, según el BID.

Por Deyanira Vázquez | Reportera                                        

En el marco del Día del Programador, se discutieron cambios cruciales, esta fecha coincidió con el día 256 del año, número simbólico en informática por el byte. En esta ocasión, la conversación giró alrededor de inteligencia artificial y nuevas habilidades.

El avance tecnológico transformó la programación tradicional y replanteó la relación entre humanos y sistemas inteligentes. La inteligencia artificial, concebida inicialmente como herramienta de apoyo, pasó a redefinir el trabajo de quienes la desarrollaron. Con ello, la profesión afrontó nuevas exigencias formativas.

La necesidad de especialistas en software se intensificó en todo el continente, reveló el Banco Interamericano de Desarrollo. La institución estimó que en Latinoamérica el déficit alcanzó los 1.2 millones de programadores. La carencia reflejó un mercado en expansión, tensionado por la automatización.

Arquitectos de IA

Uno de los perfiles más solicitados fue el de arquitecto de inteligencia artificial. Estos profesionales diseñaron sistemas inteligentes y tradujeron las necesidades de clientes en objetivos claros y medibles. Su misión fue asegurar la supervisión humana y la coherencia ética en cada proyecto.

El cambio en la práctica de programar fue explicado por Gastón Milano, CTO de Globant Enterprise AI. Afirmó que antes se escribían códigos manuales, después el aprendizaje automático dio mayor autonomía a las máquinas. Actualmente, plataformas como Copilot y Globant CODA simplificaron procesos.

Milano añadió que los ingenieros de software se convirtieron en orquestadores de ecosistemas de desarrollo impulsados por inteligencia artificial. Con ello, los programadores dejaron de depender de instrucciones manuales y comenzaron a coordinar modelos entrenados. Así, la interacción con máquinas pasó a ser conversacional.

Este fenómeno se reflejó en compañías tecnológicas que integraron soluciones conversacionales en sus flujos de trabajo. Los equipos usaron chatbots y plataformas de IA generativa para automatizar tareas. El resultado fue un incremento en la eficiencia y la reducción de procesos repetitivos en distintas áreas.

Inner sourcing y colaboración

Otro cambio relevante fue la adopción de inner sourcing en empresas líderes del sector. Esta práctica permitió compartir código, recetas de prompts y mejores prácticas entre equipos internos. Así surgió una biblioteca de conocimiento colectivo considerada un activo estratégico de innovación.

La cultura de colaboración interna aseguró que el aprendizaje acumulado trascendiera contratos o ciclos laborales. Cada contribución fortaleció la base de datos de soluciones reutilizables. Con ello, organizaciones globales consolidaron la innovación como un proceso continuo y no dependiente de talentos individuales.

El concepto también promovió la creación de entornos más cohesionados. La retroalimentación entre equipos fomentó la mejora constante de proyectos digitales. La combinación de inteligencia colectiva y automatización tecnológica garantizó la capacidad de respuesta ante mercados cambiantes y clientes más exigentes.

Alianzas estratégicas

Empresas latinoamericanas establecieron acuerdos con gigantes tecnológicos como OpenAI, Microsoft, Google Cloud, AWS y NVIDIA. Estas alianzas estratégicas facilitaron la integración de infraestructura y herramientas de vanguardia en proyectos locales. El objetivo fue mejorar la competitividad con soluciones personalizadas de inteligencia artificial.

La colaboración internacional permitió la incorporación de modelos avanzados en áreas clave. Con ello, compañías de la región aseguraron acceso a plataformas robustas y escalables. Al mismo tiempo, fortalecieron la transferencia de conocimiento y la especialización de los programadores en nuevas tecnologías.

La innovación en el sector tecnológico no se limitó al desarrollo de herramientas. También incluyó la gobernanza como parte esencial del ciclo productivo. Se implementaron políticas de control que garantizaron la utilidad social de las soluciones y la protección de datos sensibles.

Software 3.0

Los especialistas señalaron que la revolución del Software 3.0 modificó la forma de programar. Hace una década, la escritura de código línea por línea era indispensable. Hoy, los profesionales entrenaron modelos de inteligencia artificial y formularon instrucciones mediante lenguaje natural.

Este cambio mostró que las habilidades necesarias no fueron estáticas. La programación evolucionó desde la escritura técnica hasta la orquestación de sistemas inteligentes. El reto futuro consistió en equilibrar creatividad, gobernanza y formación especializada en un entorno altamente automatizado y competitivo.

Los aires nuevos de la programación ya se reflejaron en empresas y vida cotidiana. Pedir soluciones a una computadora fue una realidad antes impensada. La transformación tecnológica convirtió la interacción humano-máquina en un componente esencial del desarrollo global. –sn–

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