Predecir el futuro del software se ha vuelto un deporte de riesgo: los mejores del mundo llevan tres años fallando en público. Así que antes de hacer mis apuestas, empecemos por auditar las suyas — porque en los errores de los que más saben está la mejor pista de lo que viene.
Primero: el historial de los profetas
Repasemos predicciones famosas y su estado real a julio de 2026:
| Quién y cuándo | Predicción | Estado hoy |
|---|---|---|
| Dario Amodei, mar 2025 | «IA escribirá el 90% del código en 3–6 meses» | Cierto dentro de Anthropic (~90–100%); falso en la industria en ese plazo |
| Zuckerberg, ene 2025 | «En 2025 tendremos IA como ingeniero mid-level» | No como empleado autónomo; Meta recortó 8.000 puestos y movió 7.000 a IA |
| Jensen Huang, feb 2024 | «No aprendas a programar» | La demanda de devs con skills de IA no ha parado de crecer |
| Sam Altman, ene 2025 | «Los agentes se unirán a la fuerza laboral en 2025» | No como "empleados"; sí como herramientas omnipresentes |
| Sundar Pichai, 2024–26 | 25% → 50% → 75% de código nuevo por IA en Google | Se cumplió, con fechas |
El patrón es clarísimo y es la clave de todo este post: los optimistas aciertan la dirección y fallan el plazo, sistemáticamente por exceso en lo social y por defecto en lo técnico. Nadie predijo que los agentes escribirían código tan bien tan pronto; todos sobreestimaron la velocidad a la que las organizaciones lo absorberían.
El dato que ancla cualquier predicción seria
Si solo puedes mirar una métrica, mira la de METR: la duración de las tareas que un agente completa de forma autónoma (con 50% de éxito) se duplica cada pocos meses — 196 días de media histórica, pero acelerando hacia ~3 meses en los datos desde 2024. En enero de 2026, los mejores modelos completaban tareas de ~5 horas de trabajo humano; trackers no oficiales ya sitúan a los modelos actuales por encima de las 14 horas.
Si la tendencia aguanta — y lleva seis años aguantando — a mediados de 2027 hablamos de agentes completando tareas de una semana de trabajo humano. Esa única curva explica casi todo lo que sigue.
Próximos meses (resto de 2026): consolidación agéntica
Lo que veo prácticamente seguro de aquí a diciembre, porque ya está en marcha:
- La orquestación se vuelve el trabajo. Karpathy lo bautizó «agentic engineering» y acertó: la conversación ya no es «qué editor usas» sino «cuántos agentes diriges en paralelo». Las herramientas de flotas (workflows dinámicos, tareas remotas, agentes en la nube) se convierten en estándar.
- El shock de las facturas. Los cambios de billing de este año (créditos de Copilot, límites por uso en todos lados) son el síntoma: el coste del compute agéntico se vuelve una línea seria del presupuesto de cualquier equipo. Aparecerá tooling de FinOps para agentes.
- MCP se cierra como estándar universal. La spec de julio (apps embebidas, tareas de larga duración, OAuth serio) más la gobernanza de la Linux Foundation lo convierten en el TCP/IP de los agentes. Si tu producto no expone MCP en 2027, no existe para los agentes.
- La verificación se convierte en el cuello de botella oficial. Con benchmarks como SWE-bench saturados (95% el mejor modelo), el problema ya no es generar código: es revisarlo. El 66% de los devs dice que pierde más tiempo arreglando código de IA «casi correcto» que escribiendo. Ahí está la próxima ola de herramientas.
2027: el año de la interfaz
Mi apuesta central para 2027 no va de código, va de interfaces. Las piezas ya están sobre la mesa: navegadores agénticos (Atlas, Comet, Dia) con decenas de millones de usuarios, ChatGPT como plataforma de apps con checkout integrado, y WebMCP para que los sitios expongan acciones directamente a los agentes.
Lo que eso significa en la práctica:
- Tu web tendrá dos públicos: humanos y agentes. Igual que hubo mobile-first, viene el agent-first: APIs limpias, semántica explícita, acciones expuestas por MCP/WebMCP. Una parte creciente de tus «visitas» no verá tu CSS jamás.
- La UI generativa encontrará su sitio — que no es todas partes. El sueño de «la app se genera al vuelo y se borra» chocará con lo que Nielsen lleva años avisando: una interfaz que cambia cada vez es una interfaz que no se puede aprender. El punto de equilibrio: tu UI como implementación de referencia, con los datos y acciones abiertos para que el agente del usuario componga la suya.
- El e-commerce agéntico se normaliza. Con cientos de millones de usuarios semanales en asistentes y protocolos de compra estandarizados, «se lo pedí a mi agente» deja de sonar raro. El SEO muta: de posicionar páginas a posicionar acciones y datos.
💡 Si mantienes un producto web, la pregunta para 2027 no es «¿tengo app móvil?» sino «¿puede un agente usar mi producto sin pantalla?». El que tenga buena API y buena semántica gana el canal nuevo gratis.
2027–2028: qué pasará con los programadores
Aquí es donde más ruido hay y donde los datos dicen algo más matizado que los titulares:
- La pirámide se reestructura, no desaparece. Los ingenieros de software son hoy el 55% de las contrataciones de Big Tech — más que en 2019 (46%). Pero los recién graduados son solo el 7% de esas contrataciones, la mitad que antes de la pandemia. Se contrata más senior y menos junior: la pirámide se está invirtiendo.
- El empleo se movió, no se esfumó. Las vacantes de dev en EE.UU. suben 14% interanual, pero el 71% de esa subida es de roles senior y el 37% lleva «IA» en el título. La compensación de un AI engineer ronda los $242K de media y los perfiles de agentes crecen +136% interanual.
- La escasez de 2029 se está fabricando hoy. Matrícula de informática cayendo 8% anual, bootcamps cerrando en cadena, empresas sin contratar juniors. Nadie está formando a los seniors de dentro de cinco años. Predicción concreta: hacia 2028–2029, pánico por escasez de talento senior y programas de «AI apprenticeship» por todas partes, contratando juniors otra vez — con otro perfil: diseño de sistemas y verificación, no sintaxis.
- Seguirán los recortes «por IA» que no son solo por IA. 2026 lleva ~120.000 despidos tech con la IA como excusa parcial — mezcla de automatización real, sobrecontratación pasada y presión de márgenes. Distinguir cuánto es cada cosa será imposible, y el relato «la IA me quitó el trabajo» convivirá con récords de demanda de ingenieros que sepan dirigirla.
2028–2030: los tres escenarios
A más de dos años vista, lo honesto es hablar de escenarios con probabilidades, no de certezas. Las mías:
- Aceleración continua (~35%). La curva de METR aguanta sin techo: agentes con semanas de autonomía en 2027, «empleado digital» funcional hacia 2028–29. Es el escenario de los laboratorios (aunque hasta Amodei y Altman han suavizado el discurso apocalíptico este año — curiosamente, camino de sus salidas a bolsa).
- Meseta útil (~50%). El que veo más probable. La generación de código sigue mejorando pero los problemas duros — memoria persistente, aprendizaje continuo, coherencia en horizontes largos — resultan resistentes, como avisan Marcus y LeCun (que se fue de Meta a fundar una startup de world models precisamente por esto). Los agentes se vuelven infraestructura como lo fue la nube: transformadora, no apocalíptica. Los pronósticos tipo «AI 2027» ya se han deslizado a «principios de los 2030», y Metaculus da 50% a AGI en 2033.
- Invierno parcial (~15%). El gasto en compute no encuentra retorno al ritmo prometido, corrección fuerte de valoraciones, consolidación. Ojo: incluso aquí, las capacidades ya desplegadas no se van — nadie va a volver a escribir CRUD a mano.
Mis predicciones concretas, para poder fallar en público
Como me he pasado el post auditando las predicciones de otros, lo justo es dejar las mías por escrito, con fecha, para que me las auditen:
// Predicciones — julio 2026 (revisar en julio 2027)
// 1. Para dic 2026: los agentes completan tareas de ~2 días
// de trabajo humano de forma fiable. [80%]
// 2. Para jun 2027: >50% del código nuevo en empresas tech
// es generado por IA (media industria, no solo labs). [70%]
// 3. Para 2027: al menos una app del top-100 elimina su UI
// tradicional en favor de interfaz agéntica/conversacional. [60%]
// 4. Para 2028: la contratación de juniors se recupera con
// formato aprendiz-de-IA tras el pánico de escasez. [65%]
// 5. Para 2030: sigue habiendo MÁS gente trabajando en
// software que en 2025 (contando nuevos roles). [75%]
// 6. AGI/trabajador digital drop-in antes de 2030. [25%]
El cierre honesto
La predicción número 5 es la que de verdad importa y la que más convencido estoy de que se cumple. Cada vez que el coste de crear software ha caído — compiladores, open source, la nube — el mundo no ha querido menos software: ha querido órdenes de magnitud más. La demanda de software siempre ha estado limitada por la oferta, y acabamos de hacer la oferta casi infinita.
Lo que desaparece no es el programador; es el programador definido como «persona que traduce especificaciones a sintaxis». Lo que nace es algo más parecido a un director de sistemas que decide, verifica y responde. Los próximos tres años van a ser incómodos, desiguales y llenos de titulares exagerados en ambas direcciones. Pero si tuviera que elegir un momento de la historia para saber construir software, elegiría exactamente este.
