Aprender a programar es aprender a resolver problemas de forma sistemática, aplicando un plan de marketing a través de una aplicación informática.
Este el primer motivo que hará que ningún modelo de IA pueda sustituir a una persona profesional de la programación y por lo tanto es una de las profesiones con mejor remuneración.
La IA sí puede automatizar partes del trabajo de programación, por lo que es más preciso explicar que el valor profesional de la programación se desplaza hacia comprender problemas, diseñar soluciones y tomar decisiones técnicas, no simplemente escribir código.
La IA puede automatizar procesos de programación, ¿Qué modelos de IA son mejores para programar?:
Conviene distinguir entre modelos de IA que generan código y modelos/agentes que pueden automatizar procesos completos de desarrollo: analizar un repositorio, modificar varios archivos, ejecutar tests, detectar errores, corregirlos y volver a probar.
| Modelo de IA | Especialmente interesante para |
|---|---|
| GPT-5.6 Sol / Sol Pro | Desarrollo complejo, agentes de programación, depuración, arquitectura y tareas largas |
| Claude Opus 5 | Código complejo, grandes repositorios, razonamiento y desarrollo agentivo |
| Claude Opus 4.8 | Ingeniería de software y tareas largas sobre bases de código |
| Gemini 3.7 Flash | Desarrollo web, agentes y automatización con buena relación velocidad/coste |
| GPT-5.6 Terra/Luna | Automatizaciones más económicas y tareas de programación de mayor volumen |
Codex es precisamente uno de los ejemplos más importantes para explicar la evolución desde «IA que escribe código» hacia IA que ejecuta procesos de ingeniería de software.
Codex de OpenAI está planteado actualmente como un agente de programación, no simplemente como un generador de código. Puede trabajar sobre repositorios, implementar funcionalidades, hacer refactorizaciones, migraciones, ejecutar pruebas, revisar código y realizar tareas de desarrollo de extremo a extremo.
La diferencia es importante entre IA Generativa y el plugin extra Códex de Chat GPT:
IA generativa tradicional:
«Escríbeme una función para calcular el IVA.»
«Analiza este proyecto, identifica dónde se calcula el IVA, modifica el código para aplicar la nueva normativa, ejecuta los tests, corrige los errores y prepara los cambios.»
La segunda situación implica un proceso de programación automatizado.
Codex puede trabajar además en varios entornos: ChatGPT, IDE y terminal, y utilizar agentes en paralelo para diferentes tareas.
Actualmente es más preciso definirlo como un agente de IA especializado en programación de OpenAI.
Puede utilizarse de varias formas: integrado en ChatGPT, como extensión del IDE, mediante CLI/terminal o desde la aplicación de escritorio.
Piensa en esta diferencia:
- Plugin/extensión: añade una función a otro programa.
- Modelo de IA: es el «cerebro» que genera o razona sobre código.
- Codex: es un agente que utiliza modelos de IA para realizar tareas de ingeniería de software.
- IDE: es el entorno donde programas, como VS Code.
- Codex + IDE: el agente puede trabajar directamente sobre tu proyecto.
Volviendo a la programación hay que entender que aprender a escribir código significa evolucionar por diferentes niveles o capas de conocimientos.
💙 ¡Aprende a programar fácilmente! No es solo escribir código…
Programar es aprender por niveles a construir planes marketing de resolución de problemas en formato de aplicación digital, por capas, ¡no memorizar!.
Programar es entender los diferentes conceptos que van sumando conocimiento, se conectan entre sí y sus funciones y utilidades, abriendo tu mente a nuevas posibilidades.
Conceptos esenciales en programación:
Sintaxis, Variables, Hola Mundo, Funciones, Estructura de datos, Archivos, Programación orientada a objetos, patrones de diseño, bases de datos, Query, errores de sintaxis y de producción, lógica fallida, depurar código, sistemas distribuidos, cloud, optimización, problemas de escalabilidad, latencia, concurrencia, costos, etc.
Sobre todo como profesional de la programación necesitas una gran capacidad resolutiva y adaptativa para aplicar tus conocimientos en cada proyecto de forma personalizada y eficiente.
¡Aprende a pensar como una persona profesional de la programación fácilmente!
5 niveles de programación:
Nivel 1:
- Sintaxis en programación, ¿Qué es? (resumen):
La sintaxis en programación es el conjunto de reglas formales que define la estructura correcta de símbolos, palabras y signos en un código. Establece cómo se deben combinar las instrucciones para que el ordenador pueda leerlas y compilarlas o interpretarlas sin errores. Cualquier fallo u omisión en estas normas ortográficas y de orden provoca un error de sintaxis que impide la ejecución del programa. Depende de cada lenguaje de programación que se utilice: Javascript, PHP, Python, C++, C#, etc.
- Variables,en programación, ¿Qué son? (resumen):
- Los tipos de datos más comunes (números, texto, booleanos).
- Las diferencias entre una variable y una constante.
- Cómo se declara una variable en un lenguaje específico (como Python, JavaScript o C++).
- “Hola Mundo”, en programación, ¿Qué es? (resumen):
Su único objetivo es mostrar el texto “Hello, World!” en la pantalla para comprobar que el entorno está bien configurado.
Sirve como una tradición histórica y el punto de partida ideal para familiarizarse con la sintaxis de cualquier código.
Nivel 2:
- Funciones, en programación, ¿Qué es? (resumen):
- Estructuras de datos, en programación, ¿Qué es? (resumen):
- Archivos, en programación, ¿Qué son? (resumen):
Un archivo en programación es un conjunto de datos estructurados e identificados por un nombre que se almacena de forma permanente en un disco o memoria secundaria. Permite que los programas guarden información después de cerrarse (persistencia de datos) para poder leerla o modificarla más tarde. Se manipula mediante el código a través de tres pasos esenciales: abrir el archivo, procesar su contenido y cerrarlo.
Nivel 3:
- Programación orientada a objetos, en programación, ¿Qué es? (resumen):
Cada objeto agrupa sus propios datos (atributos) y las acciones que puede realizar (métodos).
Su objetivo es facilitar la reutilización de código, el mantenimiento y la creación de programas complejos de forma ordenada.
- Patrones de diseño, en programación, ¿Qué son? (resumen):
- Bases de datos, en programación, ¿Qué son? (resumen):
Una base de datos es un sistema digital organizado para almacenar grandes cantidades de información de forma estructurada.
Funciona como un archivador virtual que permite buscar, modificar y recuperar los datos rápidamente cuando se necesitan.
Se controla mediante un software especial (llamado DBMS) que garantiza la seguridad y el orden de los registros.
Tipos de bases de datos:
| Tipo de Base de Datos | Cómo almacena la información | Ideal para… | Ejemplos Populares |
|---|---|---|---|
| Relacionales (SQL) | Tablas estrictas organizadas en filas y columnas relacionadas entre sí. | Datos muy estructurados, transacciones financieras y alta consistencia. | MySQL, PostgreSQL, SQL Server. |
| Documentales (NoSQL) | Documentos flexibles (usualmente en formato JSON o BSON). | Aplicaciones web dinámicas, catálogos de e-commerce y desarrollo ágil. | MongoDB, Couchbase. |
| Clave-Valor (NoSQL) | Diccionarios simples compuestos por una clave única vinculada a un valor. | Sistemas de almacenamiento en caché, sesiones de usuario y alta velocidad. | Redis, DynamoDB. |
| De Grafos (NoSQL) | Nodos (entidades) y aristas (relaciones directo entre ellas). | Redes sociales, sistemas de recomendación y detección de fraudes. | Neo4j, Amazon Neptune. |
| De Series Temporales | Datos indexados secuencialmente según el momento exacto en que ocurren. | Monitoreo de sistemas (Métricas), datos de sensores (IoT) y telemetría. | InfluxDB, TimescaleDB. |
| Vectoriales | Vectores matemáticos multidimensionales. | Aplicaciones de Inteligencia Artificial, Machine Learning y búsquedas por similitud. | Pinecone, Milv |
- Bases de Datos en la Nube (Cloud Databases): Alojadas en servidores de proveedores remotos. Pueden ser gestionadas (el proveedor administra parches y copias de seguridad) o Base de Datos como Servicio (DBaaS), donde la infraestructura escala automáticamente de forma invisible para el usuario (como Amazon DynamoDB o Google Cloud SQL).
- Bases de Datos Distribuidas: La información no reside en un único equipo, sino que está replicada y repartida en múltiples servidores o ubicaciones físicas alrededor del mundo para asegurar tolerancia a fallos y alta disponibilidad.
- Bases de Datos en Memoria (In-Memory): Almacenan los registros directamente en la memoria RAM en lugar del disco duro o SSD. Ofrecen accesos de lectura y escritura a velocidades extremas.
Nivel 4:
- Sistemas distribuidos, en programación, ¿Qué son? (resumen):
- Cloud, en programación, ¿Qué es? (resumen):
- Optimización, en programación, ¿Qué es? (resumen):
Nivel 5:
- Latencia, en programación, ¿Qué es? (resumen):
La latencia es el tiempo de espera que transcurre desde que se envía una petición o instrucción hasta que se recibe su respuesta o resultado. En programación, este retraso puede deberse a la velocidad del hardware, el procesamiento del código o la transmisión de datos en una red. Un sistema eficiente busca minimizar la latencia para ofrecer una ejecución fluida y respuestas en tiempo real.
- Concurrencia, en programación, ¿Qué es? (resumen):
- Capacidad resolutiva, en programación, ¿Qué es? (resumen):
La capacidad resolutiva en programación es la habilidad de un desarrollador para identificar, analizar y solucionar problemas complejos de forma eficiente. Implica traducir requerimientos lógicos en código limpio, diagnosticar errores (debugging) y diseñar algoritmos óptimos bajo presión. Es una de las competencias técnicas y cognitivas (soft skills) más valoradas, ya que determina la autonomía para superar bloqueos en el desarrollo.
y ¡mucha paciencia!
Programar es resolver problemas
Aprender a programar es, sobre todo, aprender a resolver problemas de forma sistemática.
El sistema que utilizan las aplicaciones informáticas para resolver dilemas suele ser imitando la realidad y el funcionamiento de la lógica mental humana, aunque cada vez más se aplican lógicas alternativas de otros tipos de seres vivos o elementos de la naturaleza, no se inventa nada, imita la vida en formato de bits y unos u ceros.
Cuando desarrollamos una aplicación informática no estamos escribiendo código porque sí. Estamos intentando conseguir un objetivo concreto: automatizar un proceso, vender un producto, gestionar información, mejorar una experiencia de usuario, analizar datos o ejecutar una estrategia de negocio.
En este sentido, podemos entender una aplicación como la materialización tecnológica de un plan.
Por ejemplo, un Plan de Marketing puede definir:
- ¿Quién es nuestro público?
- ¿Qué producto o servicio ofrecemos?
- ¿Qué objetivos queremos conseguir?
- ¿Qué canales utilizaremos?
- ¿Cómo captaremos usuarios?
- ¿Cómo convertiremos visitas en clientes?
- ¿Qué datos necesitamos analizar?
- ¿Cómo mediremos los resultados?
Programar es resolver todos esos problemas marketinianos de forma digital.
La programación convierte parte de esa estrategia en un sistema que puede ejecutarse de forma automatizada.
Una aplicación de ecommerce, por ejemplo, no es simplemente un conjunto de páginas y botones, detrás existen reglas de negocio, bases de datos, procesos de compra, gestión de usuarios, pagos, comunicaciones, analítica, seguridad y múltiples decisiones técnicas; lo mismo sucede en todo tipo de aplicaciones: CRM, ERP, videojuegos, plataformas de cine, música, redes sociales, aplicaciones de móvil, sistemas operativos, etc.
Desarrollamos aplicaciones con soluciones para las personas, para ayudar a resolver problemas de su día a día, hacer la vida más fácil y por eso una web o una app siempre está en proceso de optimización, porque los públicos evolucionan y la informática se debe adaptar a las necesidades y tendencias de cada momento.
La IA puede escribir código, pero el problema sigue existiendo
La inteligencia artificial puede generar código con gran rapidez.
Puede crear funciones, explicar errores, transformar código, generar consultas SQL o incluso proponer arquitecturas.
Pero generar código no equivale necesariamente a comprender el problema que ese código debe solucionar.
La persona profesional de la programación tiene que interpretar las necesidades del proyecto, identificar las restricciones, decidir qué arquitectura utilizar, evaluar diferentes alternativas y comprobar que la solución funciona realmente en el contexto para el que ha sido creada.
Por eso, el valor de un programador o programadora no está únicamente en teclear código.
Está en convertir problemas reales en soluciones informáticas funcionales, en algoritmos informáticos que hagan un proceso mucho más sencillo.
Ejemplos:
Google nos ayuda a encontrar lo que buscamos en tiempo récord.
Instagram nos facilita encontrar empresas, gente conocida, cultura, cine, música, moda, tendencias sociales, etc.
YouTube nos ayuda a aprender cosas mediante tutoriales, charlas, masterclass, incluso a “dormir” con sesiones de música de las olas del mar o meditaciones guiadas, etc.
La IA como Chat GPT o Gemini de Google es una aplicación más que sirve para diferentes cosas que nos facilitan la vida: crear textos optimizados, imágenes, videos, presentaciones, audios, transcribir textos a audio, traducir, incluso hace código, predecir el tiempo, investigar, comparar temas, resumir noticias, transcribir videos a resúmenes de audio y texto, pero básicamente lo que hace es transformar datos digitalizados de un formato a otro en base a cómo nos gusta recibir o lo que nos funciona mejor.
Emplo:
Un Chat bot de atención al cliente responde en base a todas las consultas y respuestas recibidas y posibles efectuadas anteriormente a una plataforma, si además es un modelo que incorpora Machine learning puede ir aprendiendo y eliminar las respuestas que no sirven o no ayudan a las personas en sus problemáticas.
Todas esas bases de datos de respuestas están en un formato de código por debajo de la apariencia visual gráfica multimedia, y ahí es donde puede ayudarnos la IA a autocorregirse y mejorar las respuestas en base a la aceptación recibida por parte del público.
El código es una herramienta del profesional de la programación
Podemos establecer una analogía sencilla:
- Una persona profesional de la arquitectura no es simplemente una persona que sabe hacer planos en 3D.
- Una persona profesional de la fotografía o no es simplemente alguien que sabe utilizar una cámara.
- Una persona profesional de diseño no es simplemente alguien que sabe utilizar Photoshop.
Una persona profesional de la programación no es simplemente alguien que sabe escribir código.
En todos estos casos, la herramienta es solamente una parte de la profesión.
Lo fundamental es saber qué hacer con ella.
En programación, el código es la herramienta mediante la cual transformamos una idea, una necesidad o un problema en un sistema capaz de realizar determinadas acciones.
¿Cuál es la principal capacidad que debe tener una persona profesional de la programación?
La programación requiere capacidad resolutiva
Cuanto más complejo es un proyecto, menos importante resulta memorizar una determinada sintaxis y más importante resulta desarrollar capacidad de resolver problemas, adaptar los conocimientos para solucionar diferentes situaciones.
Hay que saber gestionar las fases de la producción siguiendo un Plan de Marketing:
analizar → diseñar → programar → probar → detectar → depurar → optimizar → adaptar.
Y repetir este ciclo tantas veces como sea necesario hasta que la aplicación funcione.
Cada proyecto tiene unas circunstancias diferentes. No existe una solución universal para todos los problemas.
Una aplicación puede necesitar priorizar velocidad; otra, seguridad; otra, escalabilidad; otra, costes; otra, experiencia de usuario, cada web, cada app, cada videojuego necesita resolver sus “fases” de usabilidad para ayudar a que las personas puedan utilizarla de forma sencilla, práctica, amable y útil.
La persona profesional debe ser capaz de tomar esas decisiones teniendo en cuenta el contexto y las capacidades sensitivas y físicas de las personas usuarias.
La IA cambia la profesión de programador, pero no elimina el problema para solventar
La llegada de la IA está transformando profundamente el mundo de la programación de software.
- La principal ventaja es ahorrar tiempo: es posible que determinadas tareas que antes requerían mucho tiempo puedan realizarse ahora en segundos. Esto significa que algunas tareas de programación se automatizan. Pero automatizar una tarea o hacerla más rápida no significa automatizar necesariamente toda la profesión.
De hecho, cuanto más fácil resulta generar código, más importante puede resultar saber qué código necesitamos, por qué lo necesitamos y cómo comprobar que realmente resuelve el problema. Hay que validar y verificar cada proceso, y quizás en vez de ser “productores” de código seremos más “testers”, “analistas”, y planificadores de proyectos.
La programación profesional está evolucionando desde «escribir código» hacia una combinación cada vez mayor de:
- Análisis.
- Arquitectura de software y sistemas.
- Pensamiento computacional.
- Resolución de problemas.
- Integración de sistemas, conexiones entre diferentes aplicaciones.
- Supervisión de código generado por IA.
- Seguridad y ciberseguridad
- Optimización
- Gestión de datos
- Comprensión del negocio
Por eso la programación sigue siendo una profesión de alto valor
La remuneración de una profesión no depende únicamente de lo difícil que sea escribir código.
El profesional depende del valor que aporta resolver determinados problemas, del nivel de especialización, de la responsabilidad, de la experiencia y de la demanda existente en el mercado.
En programación, las personas capaces de comprender problemas complejos y convertirlos en soluciones robustas pueden aportar un valor considerable a una organización.
La clave, por tanto, no es competir con la IA escribiendo código más rápido que ella.
La clave es aprender a trabajar con ella sin dejar de comprender el problema que estamos intentando solucionar.
Una IA puede ayudarnos a escribir una solución, alguien tiene que decidir qué problema merece la pena resolver, qué solución necesitamos y cómo saber si funciona.
Algoritmos que sí siguen una lógica mental humana o de la naturaleza:
Si por «seguir una lógica mental humana o de la naturaleza» entendemos algoritmos cuyo funcionamiento está inspirado directamente en cómo razonamos, aprendemos, evolucionamos o nos comportamos los seres vivos, hay bastantes familias.
🧠 Algoritmos inspirados en la mente humana
| Algoritmo / modelo | Se inspira en | Qué intenta reproducir |
|---|---|---|
| Redes neuronales artificiales | Cerebro y neuronas | Aprendizaje mediante conexiones entre unidades |
| Deep Learning | Redes neuronales biológicas | Aprendizaje de representaciones complejas |
| Redes neuronales recurrentes | Procesamiento temporal/memoria | Utilizar información anterior para interpretar la siguiente |
| Modelos de memoria asociativa | Memoria humana | Recuperar información relacionada con otra |
| Algoritmos de atención | Atención selectiva | Concentrarse en determinados elementos de la información |
| Sistemas expertos | Razonamiento humano especializado | Aplicar reglas para llegar a conclusiones |
| Lógica difusa (fuzzy logic) | Conceptos humanos imprecisos | Trabajar con «bastante», «poco», «probablemente», etc. |
| Razonamiento bayesiano | Actualización de creencias | Modificar una hipótesis cuando aparece nueva información |
| Árboles de decisión | Decisiones condicionadas | «Si ocurre A → hago B; si ocurre C → hago D» |
| Aprendizaje por refuerzo | Aprendizaje mediante experiencia | Probar acciones y aprender de recompensas/castigos |
🧬 Algoritmos inspirados en la naturaleza
| Algoritmo | Inspiración natural | Principio |
|---|---|---|
| Algoritmos genéticos | Evolución | Selección + reproducción + mutación |
| Programación genética | Evolución biológica | Evolucionar soluciones |
| Optimización por colonia de hormigas (ACO) | Hormigas | Encontrar caminos eficientes mediante feromonas |
| Optimización por enjambre de partículas (PSO) | Bandadas / bancos de peces | Solución colectiva mediante interacción |
| Algoritmos de abejas | Colonias de abejas | Exploración y explotación de recursos |
| Algoritmos de luciérnagas | Luciérnagas | Atracción hacia soluciones prometedoras |
| Algoritmos de murciélagos | Ecolocalización | Búsqueda mediante señales y distancia |
| Algoritmos inspirados en lobos | Manadas de lobos | Coordinación y búsqueda colectiva |
| Algoritmos de evolución diferencial | Evolución | Variación y selección de soluciones |
| Autómatas celulares | Sistemas naturales locales | Reglas simples → comportamiento complejo |
| Redes neuronales | Sistema nervioso | Conexiones y aprendizaje |
| Computación inmunológica | Sistema inmunitario | Detectar patrones y anomalías |
🌱 Lo más interesante computación bioinspirada
Existe una categoría completa denominada computación bioinspirada (bio-inspired computing).
La idea es muy cercana a lo que estás planteando:
Naturaleza → observación → abstracción matemática → algoritmo → ordenador
Por ejemplo:
Hormigas reales
↓
siguen rastros de feromonas
↓
se abstrae matemáticamente ese comportamiento
↓
algoritmo de colonia de hormigas
↓
se utiliza para resolver problemas de rutas y optimización.
Y ocurre algo todavía más interesante:
reglas muy simples + muchas interacciones = comportamiento complejo.
Eso aparece en hormigas, neuronas, células, ecosistemas, bandadas de pájaros, mercados, etc.
Las matemáticas y los algoritmos sí pueden ser construcciones humanas originales, aunque muchas veces estén inspirados en fenómenos naturales.
Por ejemplo, el algoritmo de Dijkstra no intenta imitar literalmente a ningún animal. Es una construcción matemática para encontrar caminos mínimos.
En cambio, un algoritmo genético sí toma deliberadamente un principio observado en la naturaleza y lo convierte en un procedimiento computacional.
Por eso podríamos establecer tres niveles:
1. Imitación directa
🧠 neuronas → redes neuronales
2. Inspiración / abstracción
🐜 hormigas → optimización por colonia de hormigas
3. Creación matemática abstracta
📐 matemáticas → algoritmos que no necesitan una analogía biológica directa.
Y esto lleva a una pregunta todavía más profunda: si todos estos sistemas son modelos de procesos que ya existen en la realidad, ¿hasta qué punto una IA puede generar algo realmente nuevo y no simplemente recombinar patrones que ya existen?
Esa distinción es especialmente importante para entender qué significa realmente «creatividad» en IA.
No todo algoritmo es una imitación de la vida:
- Lógica booleana → formaliza operaciones de decisión: verdadero/falso, sí/no, 1/0.
- Redes neuronales artificiales → se inspiran en determinadas características de las redes neuronales biológicas, aunque su funcionamiento matemático es mucho más simplificado.
- Algoritmos genéticos → toman ideas de evolución, selección y mutación.
- Colonia de hormigas → algunos algoritmos de optimización imitan cómo las hormigas encuentran caminos eficientes mediante feromonas.
- Enjambres → algoritmos inspirados en comportamientos colectivos de aves, peces o insectos.
- Redes bayesianas → formalizan razonamientos probabilísticos y relaciones de dependencia.
- Computación cuántica → no imita necesariamente la mente ni un organismo, sino determinados fenómenos de la mecánica cuántica.
- Computación evolutiva, bioinspirada y neuromórfica → exploran explícitamente principios procedentes de sistemas naturales.
Y hay una cuestión filosófica interesante en lo que planteas: el ordenador no “piensa” utilizando unos y ceros como nosotros pensamos utilizando palabras o imágenes. Los unos y ceros son una representación física/digital de estados; encima de ellos construimos matemáticas, lenguajes, algoritmos y modelos cada vez más abstractos.
¿Te parece interesante?
Déjanos tu opinión en comentarios.
Referencias en video que explican cómo se estudian y aplican sistemas de solucionar problemas naturales en informática:
