David Heinemeier Hansson (DHH), el creador de Ruby on Rails y fundador de 37signals, ha generado una gran controversia en la comunidad tecnológica al declarar que en su compañía ya no se programa a mano. Durante su ponencia en Rails World, celebrada la pasada semana, Hansson afirmó que escribir código manualmente se ha convertido en una práctica excepcional, casi obsoleta, gracias a las capacidades crecientes de los agentes de inteligencia artificial (IA).
37signals, empresa de 27 años de historia y reconocida por la calidad de su desarrollo de software, ha decidido abandonar la programación a mano como actividad habitual. DHH explicó:
«En 37signals, hace un par de semanas, tomamos la decisión clara de que hemos terminado con escribir código a mano. Hemos dejado caer el lápiz respecto a esa idea de crear cosas escribiendo código manualmente. Ahora, si escribimos algo a mano, es porque algo ha fallado; es el equivalente a ver un error en Sentry. Quizás por un tiempo usemos el lápiz para parchear, pero luego arreglamos la máquina, la fábrica, para que vuelva a funcionar por sí sola. Esto es simplemente reconocer lo que ya está ocurriendo.»
Hansson comparó la revolución que supone la inteligencia artificial en la programación con la llegada de la cámara fotográfica y su impacto en la pintura. Según sus palabras, el 24 de noviembre de 2025 marcó un hito similar al lanzamiento de la «Kodak Brownie» de nuestra era, con la llegada de Opus 4.5, una tecnología de IA accesible para muchos, que permitió experimentar la creación de software en colaboración con una nueva forma de inteligencia. Este momento es para él el punto de inflexión histórico que dará paso a la era de los agentes.
Además, describió cómo 37signals ha adaptado su estrategia tecnológica a esta nueva realidad:
- Apuesta por aplicaciones móviles nativas: tradicionalmente reacia a desarrollar aplicaciones nativas para iOS y Android, 37signals ahora confía en que gracias a la IA, será más fácil crear estas aplicaciones con equipos más pequeños y ya trabajan en nuevos desarrollos.
- Transición de servicios backend a Rust: por motivos de rendimiento y porque los agentes de IA generan código Rust suficientemente bueno, han comenzado a migrar backend de Ruby a Rust, una decisión notable viniendo del creador de Ruby on Rails.
- Uso continuado de Ruby on Rails para web: la convención sobre configuración de RoR facilita el trabajo con agentes, por lo que seguirá siendo la base para aplicaciones web.
En un contundente cierre, Hansson reconoció que él mismo ha dejado de considerarse un programador profesional, señalando que tras 25 años escribiendo código manualmente, ha llegado el momento de jubilarse y dedicarse a coordinar inteligencias artificiales para crear productos:
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«Me he retirado de ser programador profesional, fue hace unos 4 o 5 meses, quizás en marzo. Dedicar un cuarto de siglo a esculpir código manualmente ha sido maravilloso y no lamentable. Pero escribir código a mano ya no es económicamente productivo para la mayoría de programadores en la mayoría de empresas. Del otro lado, tenemos una nueva carrera como creadores profesionales, guiando inteligencias que hasta hace poco sólo existían en la ciencia ficción. Tendremos que replantear conceptos que parecían sacrosantos en arquitectura de software. Por ejemplo, las abstracciones, que hicimos para evitar repetición, ahora pierden sentido porque el costo de repetir es casi cero.»
El declive de la programación manual ya se había anticipado
Este cambio acelerado no sorprende del todo a expertos del sector. Ya a principios de 2026, el analista Gergely Orosz advertía en su boletín «The Pragmatic Engineer» que la programación asistida por IA se convertiría en la norma, desplazando el trabajo manual. Según Orosz, herramientas como Claude Code y Codex estaban trayendo una transformación sin precedentes en la forma de escribir software.
Orosz vaticinaba algunas consecuencias clave:
- El código resultante sería probablemente más desordenado.
- Las malas prácticas de ingeniería se harían evidentes más rápido.
- Los programadores con habilidades limitadas como «coders» verían disminuida su demanda.
- Se tensionarían las condiciones laborales, con jornadas más largas y mayor presión para entregar rápidamente.
- Los ingenieros junior se verían empujados a progresar aceleradamente hacia niveles senior.
- Se exigiría mayor formación en ciencias de la computación para los nuevos talentos.
- Se produciría una explosión masiva de código en producción, generando nuevos retos de responsabilidad y calidad.
La irrupción de no programadores en la automatización con IA
Además, Orosz señalaba que no solo los ingenieros están adoptando la IA: equipos técnicos y no técnicos en distintas áreas de las empresas — desde finanzas a recursos humanos — están usando agentes para tareas automatizadas. Por ejemplo, la startup Craft Docs desarrolló un sistema propio llamado Craft Agents para que empleados sin conocimientos técnicos también puedan beneficiarse de la IA.
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Grandes compañías como OpenAI han extendido estas herramientas a departamentos no relacionados con la ingeniería, demostrando que la transformación afecta a toda la organización y no solo al desarrollo de software.
Una transición complicada y con problemas de calidad
El cambio no está siendo sencillo ni exento de controversia. Un ingeniero anónimo de una gran tecnológica publicó en redes sociales su desgarrador testimonio sobre cómo la dependencia excesiva de agentes de IA se traduce en falta de control, código difícil de revisar y una cultura laboral centrada exclusivamente en «entregar rápido» sin asegurar la calidad o solucionar verdaderamente los problemas.
Esta percepción se refleja en incidencias reales, como los fallos recientes en aplicaciones populares. Por ejemplo, la app Uber Eats lanzó una nueva funcionalidad con varios errores evidentes, desde opciones confusas hasta problemas de diseño y fallos funcionales, que parecen no haber pasado por controles rigurosos. Estas situaciones indican que los procesos QA pueden estar siendo dejados de lado, esperando que la IA se encargue indiscriminadamente de la calidad, algo que no siempre ocurre.
La ingeniería de software sigue siendo crucial
A pesar del avance de la inteligencia artificial, los expertos coinciden en que la ingeniería de software tendrá un papel más importante que nunca. No sólo habrá que entender mejor el comportamiento de los grandes modelos de lenguaje, con sus limitaciones y riesgos, sino diseñar sistemas nuevos que integren estas herramientas de manera segura y eficaz.
Se plantea, además, una interesante paradoja: los modelos no deterministas pueden ser usados para generar código determinista que mejore la automatización de la revisión y la calidad, por ejemplo a través de linters inteligentes que reduzcan la necesidad de llamadas costosas a la IA.
La inversión millonaria en compañías basadas en IA refleja cómo este cambio tecnológico está reconfigurando la industria del software, creando nuevos perfiles profesionales y modelos de negocio basados en la colaboración humano-máquina.
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En definitiva, si bien la programación manual tradicional parece estar en declive, la disciplina de la ingeniería de software se transforma y se vuelve aún más estratégica y desafiante en la era de la inteligencia artificial.
