La inteligencia artificial generativa está transformando el trabajo de los ingenieros de software al comprimir los plazos de implementación, hasta el punto de que un equipo puede producir en un lunes más código del que antes generaba en semanas. En proyectos con una cultura de ingeniería débil, esta velocidad multiplica las malas decisiones: pull requests de decenas de miles de líneas justificadas con descripciones generadas por la IA, arquitecturas cambiadas sin justificación, denormalizaciones de bases de datos añadidas por conveniencia y agentes que nadie del equipo comprende realmente. Cuando aparece un bug, ni siquiera los propios autores saben de dónde proceden los datos; la conversación se delega a un modelo de lenguaje que, con tono seguro, va cambiando de criterio cada pocas rondas.
Revertir decisiones erróneas resulta mucho más caro que aplicarlas. Borrar tablas y columnas exige migraciones cuidadosas para no romper el sistema en producción, y mientras el equipo deshace un entuerto, llegan nuevas pull requests con más abstracciones y más dependencias. La deuda técnica, señalan los autores del análisis, siempre existió, pero ahora se acumula al ritmo al que un solo ingeniero puede generar veinte mil líneas en una tarde.
El artículo sostiene que las nóminas altas de las grandes tecnológicas nunca pagaron solo por convertir especificaciones en código: pagaban por criterio, juicio y capacidad de gestionar la complejidad. La IA abarata la implementación y eleva el listón para los profesionales que solo saben producir código; en paralelo, vuelve más valiosos y mejor remunerados a quienes saben tomar decisiones técnicas defendibles y dirigir a los agentes. El resultado previsible es una polarización salarial: muy pocos ingenieros con criterio real en la cúspide, y muchos menos puestos intermedios en la base.