Imaginemos un asistente invisible capaz de escribir código, documentarlo, probarlo y optimizarlo con solo recibir instrucciones en lenguaje natural. No es ciencia ficción: es la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), una tecnología que está transformando el desarrollo de software.
Herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini no solo completan código, sino que generan aplicaciones funcionales, proponen arquitecturas, escriben pruebas automatizadas y documentación técnica. Lo hacen en segundos. Para algunos, es una amenaza; para otros, una oportunidad sin precedentes.
La IAG se ha convertido en aliada en casi todas las fases del ciclo de vida del software. Pero también plantea preguntas clave: ¿quién es responsable del código generado? ¿Qué tan confiable es si no entendemos su proceso? ¿Podemos llamar “ingeniero” a quien solo supervisa la salida de una IA?
La IAG no reemplaza el pensamiento crítico ni el criterio profesional. Redefine el perfil del ingeniero: menos ejecutor, más estratega, revisor e integrador. Se requieren nuevas habilidades como prompt engineering, auditoría de modelos, ética algorítmica e interpretabilidad.
Este cambio exige transformar la educación. Las mallas curriculares deben incluir contenidos sobre IA y espacios de reflexión crítica. Es urgente formar profesionales conscientes de los sesgos, impactos sociales y riesgos de la automatización sin control.
Este debate no es exclusivo del mundo académico. Todos deberíamos involucrarnos. El software generado por IA ya está presente en aplicaciones bancarias, médicas, educativas y laborales. Influye en decisiones que nos afectan a todos. Si no comprendemos cómo se genera, corremos el riesgo de confiar ciegamente en sistemas opacos.
La IAG democratiza el acceso al desarrollo de software, pero también plantea desafíos sobre calidad, seguridad y propiedad del código. No es magia: tiene limitaciones, comete errores y arrastra sesgos.
Estamos ante una revolución silenciosa. Como formadora de futuros ingenieros e ingenieras, siento el deber de impulsar un enfoque crítico, ético y reflexivo. El software del futuro se escribe hoy. Y no solo con código, sino con decisiones humanas.
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