Durante su participación en el SXSW 2025, el CEO de IBM, Arvind Krishna, abordó diversos temas clave para el sector tecnológico y empresarial. Entre ellos, destacó su escepticismo respecto a la idea de que la inteligencia artificial (IA) pueda reemplazar a los programadores en el corto plazo.
Según Krishna, si bien la IA será una herramienta poderosa para mejorar la productividad, no alcanzará los niveles de automatización total que algunos expertos predicen. Sus declaraciones contrastan con las proyecciones recientes de Dario Amodei, CEO de Anthropic, quien sugirió que en los próximos meses hasta un 90% del código podría ser generado por IA.
El impacto real de la IA en el desarrollo de software
Automatización parcial y aumento de productividad
Krishna estima que entre un 20% y un 30% del código podrá ser generado por IA, muy por debajo del 90% proyectado por Amodei. “¿Si puedes escribir un 30% más de código con el mismo número de personas, vas a generar más código o menos?”, cuestionó el ejecutivo. En su opinión, la historia muestra que las empresas más productivas ganan cuota de mercado al aumentar su capacidad de desarrollo.
Casos de uso y limitaciones actuales
El CEO de IBM reconoció que existen casos específicos donde la IA puede desempeñar un papel significativo en la generación automática de código, pero también afirmó que hay otros ámbitos donde su impacto será nulo. La clave radica en la complejidad del problema a resolver: mientras que tareas repetitivas y estructuradas pueden beneficiarse enormemente, escenarios más sofisticados o creativos seguirán requiriendo intervención humana.
Comparación con tecnologías previas y desafíos pendientes
Paralelismos con calculadoras y herramientas digitales
Krishna comparó las preocupaciones actuales sobre la automatización con debates previos sobre el impacto de herramientas como las calculadoras en matemáticas o Photoshop en el arte digital. Si bien estas tecnologías transformaron sus respectivos campos, no eliminaron la necesidad del factor humano. La IA, según su visión, seguirá esta misma tendencia como un recurso complementario más que sustitutivo.
El debate sobre propiedad intelectual y fiabilidad
A pesar del optimismo respecto a sus aplicaciones prácticas, Krishna reconoció que aún existen desafíos pendientes en materia de propiedad intelectual y fiabilidad. La manera en que los modelos actuales son entrenados plantea interrogantes sobre derechos de autor y calidad del conocimiento generado. Esto refuerza su postura de considerar la IA como una herramienta asistencial y no como un sustituto pleno del trabajo humano.
La evolución futura: eficiencia energética y nuevos paradigmas
Reducción del consumo energético
Otro aspecto relevante planteado por Krishna es la eficiencia energética en los modelos de IA. Actualmente, los sistemas avanzados requieren grandes cantidades de computación y energía para operar. Sin embargo, el ejecutivo mencionó avances recientes como los demostrados por DeepSeek, una startup china que explora modelos más ligeros. Según Krishna, estos desarrollos podrían reducir el consumo energético de la IA a menos del 1% del nivel actual.
Diferencias entre IA y computación cuántica
A pesar del entusiasmo generalizado por la inteligencia artificial, Krishna señaló sus limitaciones en cuanto a generación de nuevo conocimiento científico. En su opinión, la IA se basa únicamente en datos preexistentes sin capacidad para descubrir información inédita. En contraste, destacó el potencial disruptivo de la computación cuántica para acelerar descubrimientos científicos al resolver problemas hasta ahora inabordables con métodos tradicionales.
Implicaciones para empresas tecnológicas y desarrolladores
Las declaraciones del CEO de IBM ofrecen una perspectiva matizada sobre el futuro inmediato del desarrollo de software impulsado por inteligencia artificial. Para las empresas tecnológicas y los profesionales del sector TI en España, esto implica varios puntos clave:
- Aprovechamiento estratégico: Las compañías pueden optimizar sus procesos integrando herramientas basadas en IA sin prescindir completamente del talento humano.
- Nuevas oportunidades laborales: Más allá del temor al reemplazo laboral, se abre un campo amplio para especialistas capaces de trabajar con estas tecnologías híbridas.
- Evolución regulatoria: Los debates sobre propiedad intelectual y ética seguirán siendo relevantes a medida que se perfeccionen los modelos generativos.
- Cambios en infraestructura: La reducción del consumo energético puede hacer más accesibles estas soluciones a empresas fuera del ámbito tecnológico tradicional.
A medida que avance esta transformación digital, será fundamental para empresarios y directivos estar atentos a cómo evoluciona tanto la tecnología como su marco regulatorio asociado.
