Hay un titular que lleva dos años circulando por LinkedIn: «La IA va a acabar con los programadores.»
Es un titular cómodo. Fácil de compartir. Y casi completamente equivocado.
Los datos de marzo de 2026 muestran que los puestos abiertos de ingeniería de software están en su nivel más alto desde el lanzamiento de ChatGPT en 2023. No es un rumor ni una proyección optimista: es lo que miden los indicadores de contratación tech en tiempo real. Más de 67.000 vacantes de ingeniería en empresas tecnológicas a nivel mundial, 26.000 solo en Estados Unidos.
El mercado no se está contrayendo. Se está expandiendo. Y la razón tiene nombre propio: lleva más de 150 años explicando exactamente esto.
La paradoja de Jevons y por qué nadie la aplica bien
En 1865, el economista William Stanley Jevons observó algo que contradecía la intuición de su época: cuando la máquina de vapor se volvió más eficiente en el consumo de carbón, el consumo total de carbón en Inglaterra no bajó. Subió. Porque la eficiencia abarató el uso de las máquinas de vapor, más industrias adoptaron la tecnología, y la demanda agregada explotó.
Eso es la paradoja de Jevons. Cuando la eficiencia técnica de un recurso aumenta drásticamente, la demanda de ese recurso no cae: se dispara.
Ahora sustituye carbón por software.
La IA ha abaratado enormemente el coste de desarrollar software. Escribir código, depurarlo, documentarlo, desplegarlo: todo es más rápido y más barato que hace tres años. La conclusión intuitiva es que necesitamos menos ingenieros. Pero la paradoja de Jevons predice exactamente lo contrario: si desarrollar software es más barato, más organizaciones van a desarrollar software. Organizaciones que antes no podían permitírselo. Proyectos que antes no tenían sentido económico. Problemas que antes se resolvían con Excel y ahora van a tener su propia aplicación.
Y eso ya está pasando.
El mercado que nadie estaba mirando
El crecimiento en vacantes no viene solo de las empresas tech. Viene de todos lados.
Equipos de marketing de grandes empresas que contratan ingenieros para automatizar flujos de trabajo. Clínicas y hospitales que quieren sistemas propios en lugar de depender de software genérico. Pequeñas empresas que por primera vez pueden permitirse tener tecnología a medida. Investigadores en biología, sanidad, logística que empiezan a entender que sus problemas tienen soluciones de software.
A esto se suma un dato que confirma la tendencia de fondo: las vacantes de reclutadores tech han subido un 237% desde su punto más bajo. Cuando las empresas contratan reclutadores, es porque van a contratar ingenieros. Es el indicador adelantado más honesto que existe.
Los roles de product manager y gestión de proyectos tech también están en máximos de tres años. Porque el software no se construye solo: necesita personas que entiendan el negocio y la tecnología a la vez, que puedan traducir un problema real en una solución digital. Ese perfil no lo reemplaza ningún modelo.
Lo que sí está muriendo (y no es la programación)
Hay algo que sí está cambiando, y vale la pena nombrarlo con precisión para no confundirlo con lo anterior.
Lo que está muriendo es la codificación manual como única forma de programar. Escribir cada línea a mano, sin asistencia, como único modo válido de construir software. Eso sí está siendo reemplazado, y tiene sentido que lo sea.
Pero programar no es escribir código. Programar es resolver problemas con lógica, arquitectura y criterio. Es decidir qué construir, cómo estructurarlo, qué automatizar y qué no. Esa capacidad no se automatiza: se amplifica. El ingeniero que entiende lo que está haciendo con IA es más productivo, no prescindible.
Lo que sí va a desaparecer es el perfil que solo sabe ejecutar instrucciones técnicas sin entender el problema de negocio detrás. Ese perfil ya estaba en declive antes de la IA. La IA solo ha acelerado el reloj.
El trabajo remoto sí está cayendo. Eso es real.
No todo son buenas noticias en los datos. Hay una tendencia que los números confirman y que conviene no ignorar: el trabajo remoto en tech sigue contrayéndose. Las empresas vuelven a la presencialidad o al híbrido. La ventana de «trabaja desde cualquier lugar» que se abrió en 2020 se está cerrando progresivamente.
Para los profesionales tech fuera de los grandes hubs, esto sí es un cambio relevante que el mercado está imponiendo con bastante claridad.
La pregunta correcta no es si habrá trabajo
La pregunta correcta es qué tipo de trabajo habrá, y para qué perfil.
El ingeniero que sabe construir con IA, que entiende arquitecturas modernas, que puede hablar con un director de operaciones y decirle qué automatizar y cómo: ese perfil no tiene problema de empleo. Tiene problema de oferta. Las empresas lo buscan y no lo encuentran.
El programador que escribe código de la misma forma que hace cinco años, sin incorporar las herramientas nuevas, sin ampliar su comprensión del negocio: ese perfil sí tiene un problema. No porque la IA lo reemplace directamente, sino porque el mercado está evolucionando más rápido que su curva de aprendizaje.
Jevons lo predijo hace 160 años. El recurso que se vuelve más eficiente no se consume menos. Se consume en más sitios, por más gente, para resolver más problemas.
El software es ese recurso ahora mismo. Y los ingenieros que saben trabajar con él, también.
