Durante décadas, Gustavo Guaragna escribió código como quien construye una catedral: pieza a pieza, con lógica, paciencia y un conocimiento profundo de cada rincón del sistema. Hoy, tras cuatro décadas de experiencia en el sector del software y como CEO de Snoop Consulting, observa con una mezcla de admiración y preocupación la transformación que está revolucionando su mundo: la irrupción de la inteligencia artificial en la programación.

La IA puede escribir código en cuestión de segundos, corregir errores, probar funcionalidades dentro de entornos simulados y hasta sugerir soluciones. Una herramienta poderosa, sin duda. Pero también puede ser un arma de doble filo. “El problema es que muchos jóvenes desarrolladores empiezan a depender de estas herramientas sin entender realmente lo que están haciendo”, advierte Guaragna.

La escena es habitual: copian y pegan fragmentos de código que funcionan, pero no saben cómo ni por qué. “Es como leer solo el resumen de un libro sin haber pasado nunca por sus páginas”, señala. Y esa inmediatez, aunque tentadora, está erosionando el aprendizaje profundo y la comprensión real.

En su empresa se enfrentaron a una decisión clave: ¿prohibir el uso de IA o aprender a convivir con ella? Optaron por lo segundo, pero estableciendo límites. “No puedes impedir su uso, pero sí educar en cómo y cuándo utilizarla”, explica. Porque delegar sin comprender, a largo plazo, significa volverse prescindible.

Guaragna distingue claramente el impacto entre perfiles con experiencia y principiantes. Para los programadores veteranos, la IA es una herramienta que impulsa su productividad. Pero para quienes están empezando, puede convertirse en una muleta que les impide fortalecer habilidades esenciales como el razonamiento lógico, el diseño de algoritmos o la comprensión de estructuras complejas.

“La IA te puede ayudar a escribir código, pero no piensa por ti. Y eso es lo que hay que proteger”, subraya. Por eso insiste en mantener viva la capacidad de análisis, de entender el problema antes de lanzarse a solucionarlo. Que el programador siga siendo quien diseña, no solo quien ejecuta.

Reconoce, eso sí, el enorme potencial de estas herramientas, especialmente en tareas como la traducción de código legado, algo que antes pocos querían abordar. Pero incluso en ese terreno, la intervención humana sigue siendo irremplazable.

Su recomendación final es rotunda: “No utilices inteligencia artificial para resolver un problema que ni siquiera te has molestado en entender”. Porque en un futuro cada vez más automatizado, quien sepa cómo y por qué funciona el código será quien marque la diferencia.