El trabajo de ingeniería de software está cambiando de forma acelerada. Malte Kosub, cofundador y director ejecutivo de Parloa, afirma que en 2025 Kevin Scott, director de tecnología de Microsoft, predijo que «95 percent of programming code» sería generado por IA para 2030 y que, apenas un año después, muchas empresas, incluida la suya, ya alcanzaron esa meta.
Kosub sostiene que eso no significa que los ingenieros estén siendo reemplazados, sino que su tarea pasó de escribir código a diseñar sistemas para agentes y enseñarles a razonar de forma parecida a los humanos. En su lectura, la diferencia es clave: ya no se trata de reutilizar software, sino de reconstruir lo que hacen las personas.
En esa transición, el foco se desplazó hacia la arquitectura, los guardrails y la supervisión. Kosub dice que hoy los ingenieros pasan la mayor parte del tiempo trabajando en el armazón alrededor de los agentes, mientras que los agentes carecen de la perspectiva humana que vuelve confiable al software en la práctica. También advierte que la IA no resuelve el problema de pensar con claridad: si antes se construía lo incorrecto 20% del tiempo y ahora se avanza 10 veces más rápido, también se producen 10 veces más cosas incorrectas.
La empresa llama a ese nuevo perfil «product-minded architect». Para Kosub, el ingeniero del presente necesita pensar como arquitecto y como fundador: decidir qué construir, por qué existe y qué pasa cuando falla. El trabajo, dice, se acerca más a la curaduría y al criterio que a la ejecución mecánica.
Otro cambio relevante es operativo. Kosub explica que ahora los equipos tienen más pull requests en vuelo que hace un año, pero la capacidad humana para sostener contexto no crece al mismo ritmo. Por eso, donde antes hacían pair-programming, ahora hacen «pair-conceptualize»: construyen sistemas y productos completos junto con agentes, y deben mapear los puntos ciegos de esas herramientas.
La pregunta de responsabilidad también aparece en el centro del debate. Kosub se pregunta quién responde por un error, una falla de seguridad o un caso límite que solo surge a gran escala. Su respuesta es directa: los humanos que diseñaron el sistema y decidieron desplegarlo.
En entornos empresariales, agrega, la complejidad es mayor por las jurisdicciones, los regímenes de cumplimiento y las reglas de gobernanza de datos. Con agentes, esa complejidad se amplifica porque hacen falta observabilidad, contención y aislamiento de fallas para sistemas cuyo comportamiento en tiempo real no puede predecirse por completo.
Kosub también plantea un esquema gradual de confianza: primero el agente recomienda, luego actúa con una ventana para objeción humana y solo más tarde opera de forma autónoma, después de demostrarlo durante cientos de decisiones. Ese modelo, dice, es el que usan en los centros de contacto de Parloa y también dentro de sus propios sistemas de ingeniería.
El cierre económico es claro: el costo de producir software se acerca a cero, pero el costo de decidir qué producir y de asumir la responsabilidad no baja. Ahí se concentra el nuevo valor.
Para el mercado, la señal es incómoda pero útil: la productividad puede dispararse, pero el capital humano sigue siendo el activo escaso. La IA abarata la ejecución; no elimina la necesidad de criterio, orden y control. Y en ese terreno, la ventaja competitiva sigue siendo humana.
