El impacto de la  IA en el mundo del trabajo, el caso de la ingeniería de software

Durante los últimos tres años, el debate sobre el futuro del trabajo del conocimiento ha girado alrededor de la hipótesis de la llegada del gran impacto de la IA sobre el empleo. La respuesta, según los datos que se están publicando los últimos meses, es que ya ha llegado. Y la profesión donde podemos leerlo con mayor nitidez es en la ingeniería de software.

A finales de junio de 2026 se publicó el informe «State of Tech Talent Report 2026» (elaborado por SignalFire, firma de capital riesgo cuya plataforma de datos, Beacon, rastrea más de 600 millones de perfiles profesionales y 80 millones de empresas) que analiza datos de contratación de las doce grandes tecnológicas estadounidenses que el informe agrupa como Tech Majors, que nos dan más nitidez sobre cómo se está transformando este perfil profesional desde la demanda de las empresas.

Creo que es interesante analizar estos datos porque lo que está ocurriendo con la ingeniería de software puede ser un buen ejemplo de cómo la IA puede ir transformando las profesiones del conocimiento. Es decir, veremos cómo la IA no eliminará a los profesionales de un día para otro, sino que obliga a reescribir las profesiones de arriba a abajo.

El apocalipsis de empleo que no fue (donde se esperaba)

La narrativa dominante anticipaba que la IA desplazaría primero a los ingenieros de software. Los datos muestran exactamente lo contrario. Los ingenieros han sido la función menos afectada por las reestructuraciones en las grandes tecnológicas.

En los últimos años, la contratación total en las principales empresas tecnológicas ha caído un 25% respecto a los niveles de 2019. Sin embargo, la contratación de ingenieros de software solo ha bajado un 11%. Y lo que es más revelador, los ingenieros han pasado de representar el 46% de toda la contratación en 2019 al 55% en 2026.

Mientras tanto, las funciones que más han sufrido son precisamente aquellas que nadie colocaba en el punto de mira a priori. Diseño ha caído un 48% en las grandes tecnológicas, marketing un 36%, y gestión de producto un 39%. La IA ha reemplazado, de momento, más a los comunicadores y coordinadores que a los constructores.

La conclusión provisional que se extrae es de gran alcance. La IA tiende a amplificar el valor de quien produce y a comprimir el valor de quien coordina, da forma o comunica lo que produce otro. Esta dinámica, que hoy vemos con claridad en el mundo tecnológico, es probablemente uno de los patrones que pueden seguir el resto de las profesiones del conocimiento en los próximos años.

La paradoja de Jevons

Aquí aparece uno de los fenómenos más contraintuitivos de toda esta transformación. La paradoja de Jevons (formulada por el economista William Stanley Jevons en el siglo XIX al observar que la mejora en la eficiencia de las máquinas de vapor no redujo el consumo de carbón sino que lo disparó) se reproduce con asombrosa fidelidad en la ingeniería de software contemporánea.

Las herramientas de IA han multiplicado la productividad de los ingenieros senior. Un solo ingeniero puede hoy, con asistencia de IA, hacer lo que antes requeriría un equipo de cinco o seis profesionales. La deducción lógica sería que si es así, se necesitan menos ingenieros. Pero lo que observamos en los datos es bastante diferente. La eficiencia que se consigue no está reduciendo la demanda de ingenieros, la está reorientando y concentrando en los mejores ingenieros. Los ingenieros senior y los perfiles de Staff y Principal están creciendo en contratación, sus salarios rivalizan ahora con los de directores (revirtiendo décadas de «prima económica de los que gestionan») y su rotación es del 9%, la más baja de todas las funciones corporativas.

La productividad extra que ofrece la IA no está reduciendo las plantillas de ingenieros, está ampliando el alcance de lo que se espera de cada uno de ellos. Y ese mayor alcance justifica (y exige) más talento, no menos. La eficiencia ganada se invierte en construir más cosas, más rápido, con mayor ambición. El carbón de Jevons, hoy, son las capacidades de los modelos de frontera de IA.

Este mismo mecanismo es el que probablemente opere cuando la IA alcance la madurez en otras profesiones del conocimiento. Por ejemplo, los abogados que sepan usar IA para investigación y redacción no serán menos demandados, serán los que tengan más demanda y capacidad.

Del especialista al operador de sistemas

El mapa de roles dentro de la ingeniería está cambiando de forma estructural. Desde el lanzamiento de ChatGPT, el porcentaje de ingenieros de IA/ML ha crecido un 39% y el de Research Engineers un 28%. Han aparecido y escalado con fuerza perfiles prácticamente nuevos como los Forward-Deployed Engineers (+30%), ingenieros que actúan como consultores y acompañan al cliente (interno o externo) en la adopción de IA.

Al mismo tiempo, los roles de especialista de plataforma están en declive. El perfil de front-end engineer (históricamente uno de los más numerosos) ha caído un 25% en cuota de contratación. La razón es directa, cuando un ingeniero generalista puede generar y modificar interfaces de usuario con IA en cuestión de horas, la especialización estrecha pierde valor relativo.

El patrón que describe el informe es el paso de la especialización artesanal al apalancamiento sistémico. El profesional de valor no es ya el que domina una parte del stack tecnológico, sino el que puede operar sobre sistemas completos, tomar decisiones de diseño de extremo a extremo y supervisar outputs generados por IA con buen criterio. Esta evolución del rol del especialista al generalista de alto nivel con capacidad de orquestación es exactamente lo que cabe esperar en cualquier profesión del conocimiento donde la IA sea adoptada de forma masiva.

El fin del ascenso vertical

La estructura interna de las empresas tecnológicas está siendo reescrita con la misma velocidad. El ratio de ingenieros por manager ha pasado de 10 a 12 en las grandes tecnológicas —un aumento del 14%— y en las startups en etapa temprana ha crecido hasta cerca de 15, un incremento del 34%. Los managers intermedios (cuya función principal era desmenuzar tareas y coordinar flujos de información entre capas) se están reduciendo. La razón que da el informe es que esas capas de coordinación solo existían porque en el pasado la información circulaba de forma lenta, manual y fragmentada. La IA las hace redundantes.

Emerge así una figura nueva, el «Super IC» (Super Individual Contributor), un profesional individual con un alcance de responsabilidad que antes solo correspondía a managers o directores. Esta figura no es solo una solución organizativa, es una señal de que el contrato entre empresas y trabajadores del conocimiento está siendo renegociado. La progresión ya no pasa por ascender hacia la gestión de personas, sino por ampliar el alcance técnico propio.

Para las organizaciones de cualquier sector que empiecen a integrar IA de verdad (no solo el copilot), el mensaje es muy claro: el organigrama heredado de la era industrial (con sus capas de coordinación, sus micro-especialidades y su escalera de gestión como única vía de progresión) no está simplemente siendo optimizado. Está siendo transformado.

El cierre de la puerta de entrada y sus consecuencias a largo plazo

El daño más grave y duradero de esta transformación no se está produciendo en los rangos medios o senior, sino en la base. La contratación de perfiles junior ha caído un 65% en las grandes tecnológicas y un 76% en startups respecto a 2019. La razón es brutalmente sencilla, las tareas que antes se asignaban a juniors (escribir código repetitivo, ejecutar pruebas unitarias, depurar errores rutinarios) son exactamente las que la IA ya realiza de forma autónoma.

La consecuencia inmediata es que los graduados más capaces de las mejores escuelas de informática están tomando un desvío. En 2025, tienen el doble de probabilidades de declararse founders que sus equivalentes de la promoción de 2022. La IA ha comprimido el camino hacia el emprendimiento, eliminando los meses de aprendizaje lento en una empresa grande y haciendo viable construir un prototipo funcional, captar usuarios reales y financiación desde el primer día.

Pero el informe declara una advertencia muy seria que va más allá del sector tecnológico. Una industria que deja de invertir en talento junior está destruyendo la base sobre la que se construye una profesión. La generación de líderes técnicos de 2035 se está formando (o dejando de formarse) ahora. Si el modelo se replica en el derecho, la consultoría, la medicina o las finanzas, el riesgo sistémico es el mismo. Ganancias de eficiencia a corto plazo a cambio de un vacío de talento en la próxima década.

Lo que la ingeniería de software nos anticipa sobre el resto de profesiones

La ingeniería de software tiene una ventaja analítica sobre el resto de las profesiones del conocimiento porque es la primera en la que la IA ha alcanzado suficiente madurez como para producir datos observables a escala. Por eso sus transformaciones actuales son, probablemente, las transformaciones futuras del derecho, la medicina, el periodismo, la consultoría o la gestión financiera.

Los datos del informe de SignalFire desvelan un patrón que probablemente se repita en el resto de las profesiones del conocimiento. La IA no destruye las profesiones, destruye las capas de coordinación y los roles de especialización estrecha que orbitan alrededor de ellas. Los que construyen sobreviven mejor que los que facilitan, explican o coordinan. Por efecto de la paradoja de Jevons, la eficiencia ganada no reduce la demanda de talento, la amplifica y la concentra en los perfiles más capaces de operar con IA. La jerarquía basada en años de experiencia y ascenso a la gestión pierde sentido cuando un profesional individual con IA puede operar al alcance de un director, y la carrera del conocimiento se reescribe en torno al apalancamiento técnico, no al capital organizativo. La puerta de entrada a las profesiones del conocimiento se estrecha dramáticamente para los perfiles junior, con consecuencias que tardarán una década en manifestarse del todo. Y la forma de la empresa cambia, se hace más pequeña, más técnica, con menos capas, sometida a una presión constante hacia la pregunta de qué estructuras internas solo existen por inercia y no por necesidad real.

La transformación del mundo del trabajo del conocimiento la estamos viviendo ahora e informes como este nos muestran las evidencias de lo que muchas veces intuimos. Ya no podemos pensar en el trabajo desde los paradigmas de la revolución industrial o la revolución tecnológica, estamos entrando en una era nueva que exige mirar el trabajo de otra manera. Si la coordinación ya no requiere supervisión humana, la pregunta que cada profesión del conocimiento tendrá que responder en los próximos años es la misma ¿qué parte de lo que hago aporta valor y sigue siendo insustituible?

Referencias

Díaz, R. (2026). ¿Es el Forward Deployed Engineer una pieza que faltaba para la transformación agéntica?. Future for Work Institute. https://www.futureforwork.com/es-el-forward-deployed-engineer-la-pieza-que-faltaba-para-la-transformacion-agentica/

Díaz, R. (2025). Jóvenes, trabajo e inteligencia artificial. Future for Work Institute. https://www.futureforwork.com/jovenes-trabajo-e-inteligencia-artificial-el-desarrollo-de-carrera-o-la-irrelevancia/

SignalFire. (2026). SignalFire’s State of Tech Talent Report 2026. https://www.signalfire.com/blog/signalfire-state-of-talent-report-2026

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Foto de Nguyen Dang Hoang Nhu en Unsplash