Por qué hemos intentado reemplazar a los desarrolladores cada década desde 1969

El patrón que frustra a todos

El sueño nació durante el mayor logro de la humanidad

Cuando Neil Armstrong pisó la superficie lunar en 1969, el mundo fue testigo de lo que el ingenio humano organizado podía lograr. Detrás de ese logro estaba Margaret Hamilton y su equipo, escribiendo el software de guía del Apolo a mano, detectando errores críticos mediante revisión cuidadosa y demostrando que el software podía ser crítico para la misión.

El programa Apolo demostró que el desarrollo de software era esencial para lograr lo imposible. Sin embargo, también reveló algo que frustraría a los líderes empresariales durante décadas venideras: escribir software requería conocimiento especializado, concentración intensa e inversión significativa de tiempo. El sueño de hacerlo más fácil—de necesitar menos de estos costosos especialistas—comenzó casi de inmediato.

COBOL: La gente de negocios escribirá sus propios programas

Finales de los años 60 y los 70 vieron surgir COBOL con un objetivo explícito declarado en su nombre: Common Business-Oriented Language (Lenguaje Común Orientado a Negocios). La visión era clara: hacer que el lenguaje se lea como oraciones en inglés, y los analistas de negocios escribirían sus propios programas. No se necesitarían programadores especializados.

Esta visión tenía un atractivo genuino. El software se estaba volviendo esencial para las operaciones empresariales, pero los programadores seguían siendo un recurso escaso y costoso. COBOL prometía democratizar la creación de software.

¿Qué sucedió en su lugar? COBOL se convirtió en otro lenguaje de programación que requería formación especializada. Los analistas de negocios que intentaron escribir COBOL descubrieron rápidamente que la sintaxis legible no eliminaba la complejidad de la lógica, las estructuras de datos o el diseño de sistemas. Surgió una nueva clase de programadores COBOL, y el sueño de eliminar desarrolladores especializados permaneció incumplido.

Sin embargo, el sueño no murió. Simplemente esperó la siguiente ola tecnológica.

Los años 80: Las herramientas CASE lo generarán todo

Las herramientas de Ingeniería de Software Asistida por Computadora llegaron en los años 80 con tremendas promesas. Dibuja diagramas de flujo y diagramas entidad-relación, y la herramienta generaría código funcional. El mensaje de marketing resonaba: el diseño visual era más intuitivo que escribir comandos crípticos. Los expertos de negocios podrían modelar sus procesos, y el software se materializaría.

Las organizaciones invirtieron fuertemente. Los proveedores prometían aumentos de productividad de 10x o más. Sin embargo, la mayoría de las iniciativas de herramientas CASE lucharon o fracasaron rotundamente.

El código generado a menudo requería una intervención manual sustancial. Surgieron problemas de rendimiento. El mantenimiento se convirtió en una pesadilla cuando el código generado divergía de los modelos visuales. Más críticamente, dibujar diagramas precisos requería comprender la misma complejidad lógica que exigía la programación. La herramienta cambió la interfaz pero no el desafío fundamental.

Una vez más, el problema demostró ser más obstinado que la solución.

Visual Basic y Delphi: Arrastra, suelta, listo

Los años 90 trajeron un enfoque diferente. Visual Basic de Microsoft y Delphi de Borland hicieron que construir interfaces de usuario fuera dramáticamente más fácil. Arrastra componentes a un formulario, establece propiedades, escribe manejadores de eventos. De repente, crear una aplicación de Windows se sentía alcanzable para desarrolladores con experiencia modesta.

Esta ola logró el éxito de manera diferente a COBOL o las herramientas CASE. Estos entornos reconocieron que el conocimiento de programación seguía siendo necesario, pero redujeron la barrera de entrada. Una gama más amplia de personas podía crear aplicaciones útiles.

Sin embargo, el sueño de eliminar desarrolladores persistió. Los “power users” y “desarrolladores ciudadanos” construirían aplicaciones departamentales. Los departamentos de TI podrían centrarse en la infraestructura mientras las unidades de negocio resolvían sus propias necesidades de software.

La realidad resultó ser más matizada. Las aplicaciones simples eran de hecho accesibles para más personas. Pero a medida que los requisitos aumentaban en complejidad—integración con sistemas existentes, consideraciones de seguridad, rendimiento bajo carga, mantenimiento a largo plazo—la necesidad de desarrolladores experimentados se hizo evidente. Las herramientas ampliaron quién podía escribir software, pero no eliminaron la experiencia requerida para sistemas sustanciales.

Y así el ciclo continuó hacia el nuevo milenio.

Los años 2000 en adelante: Frameworks web, Low-Code y No-Code

Cada década subsiguiente introdujo nuevas variaciones. Ruby on Rails prometió convención sobre configuración. Las plataformas low-code ofrecieron desarrollo visual con código mínimo. Las plataformas no-code afirmaron eliminar la programación por completo para aplicaciones empresariales comunes.

Cada ola entregó valor real. El desarrollo se volvió genuinamente más rápido en contextos específicos. Más personas pudieron participar en la creación de soluciones de software. Sin embargo, los desarrolladores profesionales permanecieron esenciales, y la demanda de sus habilidades continuó creciendo en lugar de disminuir.

Lo que nos lleva a la pregunta: ¿por qué se repite este patrón?

Por qué persiste el sueño

El patrón recurrente revela algo importante sobre cómo pensamos acerca de la complejidad. El desarrollo de software parece que debería ser simple porque podemos describir lo que queremos en lenguaje natural. “Cuando un cliente hace un pedido, verifica el inventario, calcula el envío, procesa el pago y envía un correo de confirmación.” Esa descripción suena directa.

La complejidad emerge en los detalles. ¿Qué sucede cuando el inventario está temporalmente reservado por otro pedido? ¿Cómo manejas pagos parciales? ¿Qué pasa si el servicio de correo está temporalmente no disponible? ¿Deberías reintentar? ¿Cuántas veces? ¿Qué pasa si la sesión del cliente expira durante el proceso de pago? ¿Cómo prevenir pedidos duplicados?

Cada respuesta lleva a más preguntas. Las decisiones acumuladas, casos extremos e interacciones crean una complejidad genuina que ninguna herramienta o lenguaje puede eliminar. Alguien debe pensar a través de estos escenarios. Ese pensamiento es desarrollo de software, independientemente de si se expresa en COBOL, un diagrama de herramienta CASE, Visual Basic o un prompt de IA.

Lo que nos lleva al entusiasmo de hoy.

IA: El último capítulo de una larga historia

Los asistentes de programación con IA de hoy representan el intento más capaz hasta ahora para asistir con la creación de software. Pueden generar cantidades sustanciales de código funcional a partir de descripciones en lenguaje natural. Pueden explicar código existente, sugerir mejoras y ayudar a depurar problemas.

Esto representa un progreso genuino. La asistencia es real y valiosa. Los desarrolladores experimentados usan estas herramientas para trabajar más eficientemente. Las personas que aprenden a programar encuentran útil la guía interactiva.

Sin embargo, ya estamos viendo emerger el patrón familiar. El entusiasmo inicial sobre la IA reemplazando desarrolladores está dando paso a una comprensión más matizada: la IA cambia cómo trabajan los desarrolladores en lugar de eliminar la necesidad de su juicio. La complejidad permanece. Alguien debe entender el problema de negocio, evaluar si el código generado lo resuelve correctamente, considerar implicaciones de seguridad, asegurar que se integre adecuadamente con sistemas existentes y mantenerlo a medida que evolucionan los requisitos.

La IA amplifica la capacidad del desarrollador. No reemplaza la necesidad de personas que entiendan tanto el dominio del problema como el panorama técnico.

Tanta oportunidad, todavía luchando

Aquí está la paradoja que hace este patrón particularmente conmovedor. Hemos logrado un progreso extraordinario en capacidades de software. La computadora de guía del Apolo tenía 4KB de RAM. Tu smartphone tiene millones de veces más poder de cómputo. Hemos construido herramientas y frameworks que genuinamente hacen muchos aspectos del desarrollo más fáciles.

Sin embargo, la demanda de software excede con creces nuestra capacidad de crearlo. Cada organización necesita más software del que puede construir. La acumulación de características deseadas y nuevas iniciativas crece más rápido de lo que los equipos de desarrollo pueden abordarla.

Esta tensión—herramientas poderosas pero capacidad insuficiente—mantiene vivo el sueño. Los líderes empresariales miran la acumulación y piensan: “Debe haber una manera de ir más rápido, de permitir que más personas contribuyan.” Ese es un pensamiento razonable. Lleva naturalmente al entusiasmo por cualquier herramienta o enfoque que prometa democratizar la creación de software.

El desafío es que el desarrollo de software no está restringido principalmente por la velocidad de escritura o el conocimiento de sintaxis. Está restringido por el pensamiento requerido para manejar bien la complejidad. Escribir más rápido no ayuda cuando estás pensando cómo manejar actualizaciones concurrentes de bases de datos. Una sintaxis más simple no ayuda cuando estás razonando sobre implicaciones de seguridad.

Entonces, ¿qué deberían hacer los líderes con esta comprensión?

Lo que esto significa para los líderes

Comprender este patrón cambia cómo evalúas nuevas herramientas y enfoques. Cuando alguien promete que su plataforma permitirá que los usuarios empresariales construyan aplicaciones sin desarrolladores, puedes apreciar la aspiración mientras mantienes expectativas realistas.

La pregunta correcta no es “¿Esto eliminará nuestra necesidad de desarrolladores?” Las preguntas correctas son:

• ¿Esto ayudará a nuestros desarrolladores a trabajar más efectivamente en problemas complejos?
• ¿Esto nos permitirá construir ciertos tipos de soluciones más rápido?
• ¿Esto reduce el tiempo dedicado a tareas repetitivas para que los desarrolladores puedan centrarse en desafíos únicos?
• ¿Nuestro equipo necesitará aprender nuevas habilidades para usar esto efectivamente?

Estas preguntas reconocen que el desarrollo involucra complejidad irreducible mientras permanecen abiertas a herramientas que proporcionan ventaja genuina.

Y apuntan a algo más profundo sobre la naturaleza del trabajo de software.

El patrón revela la naturaleza del problema

Este patrón de cincuenta años nos enseña algo fundamental sobre el desarrollo de software en sí. Si el problema fuera principalmente mecánico—demasiada escritura, sintaxis demasiado compleja, demasiados pasos—lo habríamos resuelto ya. COBOL hizo la sintaxis legible. Las herramientas CASE eliminaron la escritura. Las herramientas visuales eliminaron la sintaxis. La IA ahora puede generar funciones completas a partir de descripciones.

Cada avance abordó un punto de fricción real. Sin embargo, el desafío fundamental persiste porque no es mecánico, sino intelectual. El desarrollo de software es pensamiento hecho tangible. Los artefactos que creamos—ya sean programas COBOL, formularios Delphi o scripts Python—son el resultado visible del razonamiento invisible sobre la complejidad.

No puedes acortar ese razonamiento más de lo que puedes acortar el razonamiento requerido para diseñar un edificio o diagnosticar una condición médica. Mejores herramientas ayudan. La experiencia ayuda. Pero alguien todavía debe pensarlo a fondo.

Entonces, ¿cómo deberíamos avanzar, sabiendo todo esto?

Avanzando con ojos claros

La próxima ola de herramientas de desarrollo llegará. Algunas proporcionarán valor genuino. Algunas repetirán promesas familiares con nueva tecnología. Tener perspectiva sobre este patrón recurrente te ayuda a interactuar con nuevas herramientas productivamente.

Usa asistentes de IA. Evalúa plataformas low-code. Experimenta con nuevos frameworks. Pero invierte principalmente en la capacidad de tu gente para pensar claramente sobre la complejidad. Esa capacidad sigue siendo el factor limitante, tal como lo fue durante el programa Apolo.

El alunizaje sucedió porque personas brillantes pensaron cuidadosamente sobre cada detalle de un desafío extraordinariamente complejo. Escribieron software a mano porque esa era la herramienta disponible. Si hubieran tenido mejores herramientas, las habrían usado con gusto. Pero las herramientas no habrían eliminado su necesidad de pensar a través de la complejidad.

Todavía estamos en esa misma situación fundamental. Tenemos mejores herramientas—herramientas vastamente mejores—pero el pensamiento sigue siendo esencial.

El sueño cumple un propósito

Quizás el sueño recurrente de reemplazar desarrolladores no es un error. Quizás es un optimismo necesario que impulsa la creación de herramientas. Cada intento de hacer el desarrollo más accesible produce herramientas que genuinamente ayudan. El sueño no se hace realidad como se imaginó, pero perseguirlo crea valor.

COBOL no permitió que los analistas de negocios escribieran programas, pero sí permitió que una generación de desarrolladores construyera sistemas empresariales efectivamente. Las herramientas CASE no generaron aplicaciones completas, pero avanzaron nuestro pensamiento sobre modelado visual. Visual Basic no eliminó a los desarrolladores profesionales, pero llevó el desarrollo de aplicaciones a más personas. La IA no reemplazará a los desarrolladores, pero cambiará cómo trabajamos de maneras significativas.

El patrón continúa porque el sueño refleja una necesidad legítima. Genuinamente requerimos formas más rápidas y eficientes de crear software. Solo seguimos descubriendo que la restricción no es la herramienta—es la complejidad de los problemas que intentamos resolver.

Entender esto no significa rechazar nuevas herramientas. Significa usarlas con expectativas claras sobre lo que pueden proporcionar y lo que siempre requerirá juicio humano.