Son miles los programadores de múltiples empresas en Silicon Valley los que casi no aportan valor al trabajo cotidiano de sus organizaciones.
Se les denomina ‘programadores invisibles‘, una famosa serie los ha denominado ‘ingenieros fantasma’.
Son miles los programadores de múltiples empresas en Silicon Valley que casi no aportan valor al trabajo, se les denomina ‘programadores invisibles’
Julián G. Bejarano, LedaMC
A diferencia de lo que podría pensarse, no son ingenieros mal remunerados, ni empleados cuyo rendimiento no se valore. Estos normalmente tienen salarios elevados, pero realmente no se molestan “ni en intentarlo«.
Y no estamos exagerando, sino que en una encuesta llevada a cabo por el equipo dirigido por Yegor Denisov-Blanch sobre una muestra de más de 50.000 ingenieros del famoso valle americano se encontró que casi el 10% de dichos ingenieros no se molestaban «ni en intentarlo”.
Los ‘programadores invisibles’ tienen normalmente salarios elevados, pero realmente no se molestan «ni en intentarlo
Quienes desarrollaron el estudio aducen varias causas de este fenómeno y subrayan la complejidad de medir la productividad de los programadores.
Pese a los múltiples estudios para diseñar un algoritmo maestro que supervise el código que publican, se llega a la misma conclusión: no es posible determinar con exactitud la productividad de los desarrolladores.
La causa de esto no es otra que por la naturaleza del software. Incrementar la cantidad de líneas de código (lo que podría parecer la opción más lógica) no nos indica nada sobre su calidad.
En realidad, frecuentemente, el código de calidad tiende a ser más compacto que el deficiente.
La productividad de los desarrolladores de software
Adicionalmente, los desarrolladores con más experiencia dedican más tiempo a reuniones, resolución de problemas y pruebas, que a la programación misma.
¿De qué manera medir entonces su productividad?
Stack Overflow, tras su última encuesta concluyó que el 68% de los desarrolladores consultados no consideraba la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) como una amenaza laboral.
Solo el 12% la percibía como un riesgo. Este porcentaje es muy parecido al de los desarrolladores fantasmas (10%). Podríamos pensar ¿Serán los mismos?
Teniendo en cuenta que, en la misma encuesta, el 61,8% de los desarrolladores ya utiliza herramientas de IAG, y un 13,8% planea incorporarlas en breve, seguramente sí.
Según ellos, entre otras muchas ventajas, estas herramientas les permiten ser más productivos, eficientes y acelerar su aprendizaje.
El 61,8% de los desarrolladores ya utiliza herramientas de IAG, y un 13,8% planea incorporarlas en breve
No cabe duda de que la verdadera amenaza para un desarrollador no es la IA en sí, sino otro desarrollador que la emplee en su beneficio.
Un desarrollador NO fantasma está centrado en optimizar su rendimiento mediante herramientas que mejoren su proceso de desarrollo y aumenten su productividad. Pero regresamos al mismo interrogante: ¿Cómo medir la productividad?
Comprobamos que nos vamos aproximando a la cuestión que hemos ido postponiendo, pero antes sigamos analizando el impacto de la IA.
Nos va resultando ya familiar el término DeepSeek. Y, si no fuera así, tendríamos que preguntarnos si han estado ¿Dónde han estado los últimos meses?
El LLM chino, DeepSeek R1, ha roto las reglas del juego al reducir drásticamente el costo del entrenamiento de modelos de lenguaje.
Gracias a esto, se ha logrado ofrecer acceso a sus API con un coste mucho más bajo en comparación con los de los principales actores del sector, como OpenAI.
Podemos concluir con que DeepSeek ha transformado una debilidad en fortaleza.
Las limitaciones en la exportación de microchips han obligado a desarrollar un enfoque alternativo para entrenar su modelo, logrando hacerlo a un costo mucho menor y con un rendimiento competitivo frente a OpenAI.
Ahora bien, visto esto, OpenAI reaccionó de manera rápida liberando parcialmente su modelo O3 mini, el mejor hasta ahora, y a un precio mucho más bajo para recuperar su liderazgo.
DeepSeek fue liberado como código abierto, permitiendo que cualquier empresa lo utilice sin temor a que sus datos queden comprometidos
Sin embargo, el daño ya estaba hecho. DeepSeek, a pesar de ser un modelo desarrollado en China, fue liberado como código abierto, permitiendo que cualquier empresa lo utilice sin temor a que sus datos queden comprometidos, ya que se ejecuta en una máquina propia.
Pero, además, todo esto permite que los ingenieros que no son fantasmas, aquellos que buscan mejorar continuamente, tengan acceso a herramientas avanzadas para el desarrollo de código de manera accesible y económica, democratizando su uso y multiplicando la productividad de los desarrolladores y de las empresas que las apoyan.
Dicha idea de evaluación del producto software se basa en estándares ISO/IEC y ya está siendo utilizado por gobiernos de todo el mundo: la Unión Europea, Japón, Corea del Sur, México, Brasil, Malasia…solo por citar algunos.
Además, teniendo esta métrica, podemos identificar a los ‘fantasmas’, seleccionar a los buenos desarrolladores y hacer crecer nuestro negocio en la dirección correcta.
El software es el protagonista, y su correcta evaluación nos permitirá optimizar no solo la eficiencia sino también la productividad en el desarrollo de software.
Es un indicador objetivo y comprobable que nos ayuda a evitar las subjetividades que a menudo envuelven este ámbito.
