¿Sustituirá la /IA a los puestos de trabajo en TI?

Resumen: ¿Sustituirá la IA a los profesionales de TI? No es probable. El verdadero cambio radica en qué habilidades son importantes. Aprenda a mantener su valor en un campo que cambia rápidamente.

Puntos clave

¿La IA realmente reemplazará a los profesionales de TI?

Es más probable que la IA sustituya partes del trabajo de TI que que acabe con profesiones enteras.

Los rols que solo implican tareas de ejecución y que giran en torno al código repetitivo, las solicitudes de asistencia rutinarias o la configuración básica son los que se enfrentan a una mayor presión. Los rols relacionados con la arquitectura, el riesgo, la seguridad y los resultados entre equipos son mucho más resistentes.

Día a día, la IA asume más tareas de producción rutinarias, mientras que las personas dedican más tiempo al diseño, la integración y la toma de decisiones. Esto incluye decidir cuándo las sugerencias de la IA son seguras, coordinar incidencias y alinear los sistemas con las necesidades empresariales.

En conjunto, los rols de TI están ganando en complejidad, y las posiciones junior más sencillas pueden reducirse o consolidarse.

Impacto en el mundo real: lo que ya está automatizado

Antes de la IA generativa, los flujos de trabajo de TI se basaban en la codificación manual repetitiva, las pruebas de regresión repetitivas y el escaneo interminable de registros.

Los servicios de asistencia técnica respondían en el campo cada día a las mismas preguntas sobre restablecimiento de contraseñas y acceso, y los responsables de responder a incidencias tenían que filtrar manualmente las alarmas ruidosas antes de poder siquiera empezar a solucionar los problemas.

Ahora, los asistentes de código sugieren funciones y pruebas, las herramientas AIOps señalan anomalías en los flujos de registros y los chatbots gestionan muchas solicitudes de compatibilidad comunes. La IA ayuda a detectar errores y vulnerabilidades y resumir las incidencias para las partes interesadas.

Dado que la mayoría de los desarrolladores ya utilizan o plan utilizar herramientas de IA específicas para el código, la combinación de tareas está cambiando hacia el diseño, la integración y la validación de sistemas, en lugar de la producción manual pura.

Tendencias emergentes de la IA que figuran en las TI

La IA se está convirtiendo en una capa estándar en la forma en que se crea y opera el software, no solo en una herramienta secundaria.

Para los profesionales de TI, eso significa que las expectativas aumentan: se le juzga por lo bien que utiliza la IA para mejorar la fiabilidad, la velocidad y la seguridad, no por si la evita*.

Copilotos de /IA integrados en herramientas cotidianas

Los editores de código, los sistemas de tickets y las plataformas de documentación ahora incluyen copilotos integrados que sugieren código, redactan borradores y resumen hilos.

Se espera que las utilice para hacer trabajo más rápido y que luego aplique su propio criterio para corregir errores, unir las piezas y explicar las decisiones a sus compañeros de equipo.

2. AIOps y corrección autónoma

Las plataformas de operaciones recopilan métricas, registros y trazas, detectan anomalías y actúan como desencadenantes de guías de actuación.

En lugar de estar todo el día mirando paneles, los ingenieros de SRE y operaciones diseñan cada vez más esos manuales, ajustan los umbrales de alerta y deciden qué acciones se pueden ejecutar automáticamente y cuáles deben seguir siendo aprobadas por humanos.

3. IA integral en el ciclo de vida del software

La IA ahora aparece desde los requisitos hasta la implementación. Puede resumir las notas de las partes interesadas, proponer patrones de diseño, generar pruebas y crear scripts de infraestructura.

Esto eleva la barra para los profesionales de TI, que deben comprender cómo se propagan los cambios y dónde los resultados de la IA pueden ocultar riesgos de fiabilidad, seguridad o rendimiento a lo largo del ciclo de vida.

4. Gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo para los sistemas de IA

A medida que los equipos implementan funciones de IA, deben decidir qué datos pueden ver los modelos, cómo se registran las indicaciones y los resultados, y quién revisa los casos de uso riesgosos.

Los ingenieros de seguridad y plataformas pasan de limitarse a proteger redes y servidores a establecer también políticas para el uso de la IA y auditar cómo trabajan dichas políticas.

Un hilo común en estas tendencias es que se gana menos escribiendo más rápido y más diseñando sistemas seguros, supervisando la automatización y traduciendo las metas de empresa a las limitaciones técnicas.

Habilidades que hay que desarrollar y abandonar

Estas tendencias implican que las habilidades informáticas más valiosas están cambiando, lo que significa que tendrás que mejorar tus habilidades de pensamiento crítico.

Los conocimientos técnicos profundos siguen siendo importantes, pero la balanza se inclina hacia el pensamiento sistémico, la gestión de riesgos y la colaboración, con compatibilidad del dominio de las herramientas de IA en lugar del miedo a ellas.

Habilidades en las que hay que apostar fuerte

Estas habilidades cobran importancia porque las herramientas de IA se encargan de las tareas más rutinarias, mientras que los seres humanos siguen siendo responsables de los resultados.

Las empresas necesitan profesionales de TI que puedan diseñar arquitecturas sólidas, solucionar incidencias complejas y mantener la seguridad de los sistemas, incluso cuando interviene la automatización.

En la práctica, eso puede significar utilizar un asistente de código para redactar los cambios y, a continuación, realizar personalmente pruebas de estrés en casos extremos y modos de fallo. O puede significar dirigir revisiones de incidencias que examinen en qué casos la IA ha sido útil y en cuáles no.

Un hábito útil es reservar un bloque de tiempo cada semana para experimentar con la IA en tareas reales que haya realizado recientemente y tomar una nota de lo que ha funcionado.

Habilidades que hay que restar importancia o descargar

Las habilidades basadas principalmente en la ejecución repetitiva son más fáciles de automatizar y más difíciles de defender como núcleo de la carrera profesional.

Esto incluye tareas que la IA ya realiza bien y que no requieren mucho contexto sobre sus sistemas o usuarios.

En este caso, su meta no es aferrarse a cada paso manual, sino diseñar la automatización en torno a él.

Documente los flujos repetitivos, incorpórelos en scripts o asistentes de IA y mantenga la propiedad sobre la configuración y supervisión de esas herramientas.

Ese cambio le lleva de competir con la automatización a decidir cómo se utiliza.

Perspectivas profesionales

El panorama general del trabajo en TI sigue siendo sólido. En Estados Unidos, se proyecta que las profesiones relacionadas con la informática y las tecnologías de la información crezcan mucho más rápido que la media, con unas 317 700 vacantes al año y un salario medio anual de 105 990 dólares, según las perspectivas de la BLS para los rols de informática y TI.

Estudios globales sugieren que alrededor del 30 % de las actividades de trabajo podrían ser objeto de automatización, pero solo una pequeña parte del total de puestos de trabajo probablemente desaparecerá por completo, ya que los nuevos rols tecnológicos compensarán algunas pérdidas en otros ámbitos.

La demanda está impulsada por la adopción continua de la nube, las amenazas a la ciberseguridad, el crecimiento de los datos y los nuevos productos de IA en todos los sectores. Las regulaciones y las expectativas de los clientes añaden presión para una mayor fiabilidad y una mejor protección de los datos.

La automatización reduce parte del volumen rutinario, pero también aumenta las expectativas en cuanto a tiempo de actividad, seguridad y velocidad, lo que requiere contar con personal cualificado.

Los salarios suelen mantenerse altos en los rols en los que los errores son costosos o están regulados, como las finanzas, la sanidad y las infraestructuras críticas.

Puede ser más plano cuando el trabajo se mercantiliza o se externaliza en gran medida. Pasar a ámbitos o rols complejos que combinan la informática con la propiedad de productos o de empresa puede mejorar tanto la remuneración como la estabilidad.

Entre los nichos que parecen más resistentes se encuentran la ingeniería de seguridad, la ingeniería de plataformas y SRE, los rols relacionados con plataformas de IA y AIOps, y las posiciones de TI dentro de sectores estrictamente regulados.

También destacan las trayectorias híbridas que combinan profundos conocimientos técnicos con la gobernanza y la coordinación entre equipos. Elegir en qué nicho, sector y nivel de responsabilidad quieres crecer es una palanca que aún puedes controlar.

¿Qué nos depara el futuro?

No puede evitar la adopción de la IA, pero sí puede decidir cómo responder a ella. Un plan práctico para los próximos 6 a 24 meses le permitirá reducir el riesgo y detectar nuevas oportunidades a medida que surjan.

Estabilice su rol actual

Empiece por integrar la IA en el trabajo que ya realiza. Utilice asistentes para borradores de código, resúmenes de registros o respuestas a tickets, y luego compare sus resultados con los suyos.

Pregunte a su jefe cómo planifica utilizar la IA el equipo y ofrézcase voluntario para participar en pequeños esfuerzos piloto, de modo que pueda estar al tanto de las decisiones.

2. Mejore sus habilidades

Elija uno o dos temas de habilidades de prioridad que se ajusten a su trayectoria, como arquitectura más herramientas de IA, o seguridad más nube. A continuación, aplíquelos en proyectos reales.

Intente adquirir al menos una nueva habilidad cada trimestre, aplíquela en un trabajo y plasme lo que ha aprendido en un breve informe personal.

3. Elija y pruebe un nicho de futuro

Busque áreas resilientes como SRE, seguridad, ingeniería de plataformas u operaciones de IA y elija una para explorar. Podría seguir de cerca una llamada de incidencia, ayudar a diseñar una nueva automatización o crear un pequeño panel de control de AIOps.

Considérelos como experimentos que revelan qué combinación de responsabilidades y estilo de trabajo se adapta mejor a usted.

Muchos profesionales de TI en mitad de su carrera describen un patrón similar. Comenzaron con la IA en ámbitos seguros, como la documentación, y luego la utilizaron para tareas más críticas a medida que ganaban confianza.

Al combinar esa experimentación constante con un conocimiento más profundo del sistema y del ámbito, convirtieron la ansiedad sobre la IA en una razón por la que sus equipos confían más en ellos.

Reflexiones finales

La IA ya está automatizando (automatización) de algunas tareas de TI, especialmente las repetitivas y predecibles.

Al mismo tiempo, la fuerte demanda de personas capaces de diseñar sistemas, gestionar incidencias, garantizar la seguridad de los datos y regular el uso de la IA apunta a un futuro de rolos remodelados, no a una desaparición masiva.

Lo más seguro es tratar a la IA como parte de la cadena de herramientas y desarrollar habilidades que estén por encima de ella, no en competencia con ella.

Si sigue aprendiendo, se inclina por la automatización en lugar de resistirse a ella y se orienta hacia nichos resilientes, podrá seguir siendo fundamental para la forma en que las organizaciones crean y gestionan la tecnología.

Preguntas frecuentes

Sí, si su objetivo va más allá del trabajo específico. Concéntrese en rols en los que combine el código u operaciones con arquitectura, seguridad o conocimientos especializados, y desarrolle fluidez en IA desde el principio. Las empresas siguen necesitando personas que puedan diseñar y supervisar sistemas habilitados para IA.

Los profesionales junior de TI, cuyo trabajo consiste principalmente en código repetitivo o tareas rutinarias, se enfrentan a una mayor presión por la automatización. Los profesionales sénior que diseñan arquitecturas, gestionan incidencias y se encargan de la seguridad o el cumplimiento normativo siguen teniendo una gran demanda, ya que asumen responsabilidades que la IA no puede asumir.

Prepárese para que su rol cambie hacia el diseño de la automatización, el ajuste de alertas y la gestión de incidencias complejas. Ofrézcase voluntario para hacerse cargo de los flujos de trabajo y los manuales de IA. De ese modo, pasará a realizar un trabajo de mayor valor en lugar de esperar a que otra persona se encargue de los nuevos sistemas.

Los patrones de riesgo varían. Los mercados más pequeños pueden externalizar más el trabajo rutinario, pero también necesitan expertos locales para sistemas regulados, heredados/a o personalizados que son difíciles de automatizar o deslocalizar. Desarrollar conocimientos especializados y habilidades híbridas le ayudará esté donde esté.

Si le gusta planificar sprints, dirigir llamadas de incidentes y figurar en hojas de ruta más que la implementación pura y dura, puede que haya llegado el momento. Empiece a buscar roles híbridos, como ingeniería de plataformas, SRE o propiedad de productos técnicos, que le permitan reutilizar su experiencia técnica y, al mismo tiempo, añadir más responsabilidad estratégica.