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La IA escribe el 20% del código de Salesforce: por qué no preocupa a los desarrolladores
Cuando el CEO de Anthropic predijo que la IA sería la autora del 90% del código en medio año, la comunidad de desarrolladores se preparó para la obsolescencia. Sin embargo, en Salesforce estamos asistiendo a una evolución diferente.
"Agentforce ha generado aproximadamente el 20% de todo el código APEX desplegado en producción durante el último mes", reveló Jayesh Govindarajan, Vicepresidente Senior de Inteligencia Artificial de Salesforce, durante nuestra reciente conversación. Las métricas ofrecen una imagen convincente de la rápida adopción: 35.000 usuarios activos mensuales, 10 millones de líneas de código listo para producción aceptadas y eficiencias internas que recuperan 30.000 horas de desarrollo al mes.
En lugar de sustituir a los ingenieros, la IA está reconfigurando su papel.
"Aunque es probable que la IA produzca la mayoría de los borradores de código iniciales, los desarrolladores están reinventando su contribución", observó Govindarajan. "La naturaleza del trabajo de ingeniería está experimentando una transformación fundamental".
De la sintaxis a la estrategia: El auge de la orquestación de desarrolladores
Tradicionalmente, el desarrollo de software equilibraba la resolución creativa de problemas con la ejecución repetitiva. La IA se encarga ahora de esto último, liberando a los ingenieros para que realicen un trabajo de mayor valor.
"Los ingenieros están pasando de ser ejecutores técnicos a responsables de la toma de decisiones estratégicas", explica Govindarajan. "El enfoque cambia de 'cómo construir' a 'qué construir' y 'por qué es importante para los clientes'".
Esto refleja los cambios tecnológicos históricos, en los que las herramientas ampliaron la capacidad humana en lugar de sustituirla. Del mismo modo que las hojas de cálculo permitieron a los analistas centrarse en las ideas en lugar de en los cálculos, las herramientas de codificación de IA amplifican el impacto de los desarrolladores.
"Los ciclos de creación de prototipos que antes duraban semanas ahora concluyen en horas", señala Govindarajan. "Los ingenieros pueden validar conceptos con software de trabajo en lugar de documentos de especificaciones, lo que permite bucles de retroalimentación más rápidos".
La aparición del desarrollo basado en la intención
El término "vibe coding", popularizado por Andrej Karpathy, de OpenAI, está ganando adeptos. Este enfoque consiste en proporcionar una dirección de alto nivel a los sistemas de IA y refinar sus resultados.
"Los desarrolladores proporcionan orientación estratégica, mientras que la IA se encarga de los detalles de la implementación", explica Govindarajan. "No se trata tanto de dictar cada punto y coma como de supervisar la producción creativa de la IA".
Hay un nuevo tipo de codificación que yo llamo "codificación de vibraciones", en la que te dejas llevar por las vibraciones, abrazas los exponenciales y te olvidas de que el código existe. Es posible porque los LLM (por ejemplo, Cursor Composer w Sonnet) se están volviendo demasiado buenos. También acabo de hablar con Composer con SuperWhisper...
El proceso se asemeja a la colaboración musical, en la que la IA establece los elementos fundacionales mientras los desarrolladores perfeccionan la composición.
"Para infraestructuras complejas, la experiencia humana sigue siendo esencial", reconoce Govindarajan. "¿Pero para las aplicaciones empresariales que combinan sistemas existentes? La aceleración de la IA cambia las reglas del juego".
Garantía de calidad en evolución para el código generado por IA
La naturaleza probabilística de la IA exige nuevas metodologías de prueba. Salesforce desarrolló el Agentforce Testing Center específicamente para validar el código generado por máquinas.
"Los sistemas estocásticos requieren enfoques de verificación diferentes", subraya Govindarajan. "Necesitamos marcos de pruebas robustos que puedan identificar casos límite a través de cientos de rutas de ejecución potenciales".
Acelerar el desarrollo de principio a fin
El impacto se extiende más allá de la codificación inicial para abarcar todo el ciclo de vida del software.
"La IA mejora cada fase, desde la finalización inteligente del código hasta la generación automatizada de pruebas", explicó Govindarajan. "Esta compresión entre la ideación y la implementación desbloquea nuevas posibilidades creativas".
Valor perdurable de los fundamentos de la informática
A pesar de estos avances, los conocimientos básicos de ingeniería siguen siendo indispensables.
"El pensamiento algorítmico y la descomposición de problemas son más valiosos que nunca", subrayó Govindarajan. "La diferencia radica en aplicar estas habilidades a través de la colaboración con IA en lugar de la implementación manual".
Los desarrolladores ahora necesitan lo que Govindarajan llama "gusto de ingeniería": el juicio para evaluar los resultados de la IA y guiar las mejoras.
La evolución estratégica de los desarrolladores
A medida que la implementación se convierte en asistida, los desarrolladores están haciendo la transición a enlaces entre el negocio y la tecnología.
"Los ingenieros se están convirtiendo en arquitectos de plataformas", afirma Govindarajan. "Orquestan sistemas de IA al tiempo que mantienen la responsabilidad última de lo que se envía a producción".
La suite de Salesforce, que incluye Agentforce for Developers, Agent Builder y Testing Center, respalda esta función ampliada en todo el ciclo de vida de desarrollo.
Esta visión contrarresta las narrativas catastrofistas y, en su lugar, presenta la IA como la herramienta de desarrollo más potente jamás creada. Para los ingenieros que se adaptan, representa una elevación profesional en lugar de una sustitución, transformando el modo en que se crea valor a la vez que aumenta su importancia estratégica.
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comentario (3)
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![DanielMiller]()
20% already? That's impressive, but I'm more curious about the quality of that AI-generated code. Is it mostly boilerplate or actually solving complex logic? 😅 Also, the anxiety around AI replacing devs feels overhyped—we'll just shift to reviewing and debugging AI output instead.
![GeorgeWilson]()
생각보다 개발자들이 AI 코딩에 불안해 안 한다고? 저는 오히려 코딩 비중이 20%인 게 놀랍네요. 아티클 읽고 보니 개발업무 중 반복적이거나 문서화 같은 부분은 AI가 대신하고, 사람은 더 복잡한 문제 해결에 집중하는 구조로 가는 것 같아요. 한국 IT 업계도 이렇게 되면 주니어 개발자 일자리는 줄어들지 않을까 걱정이... 🧐
![BruceMiller]()
Ça me rappelle un peu l’arrivée des compilateurs : d’abord perçus comme une menace, ils ont finalement libéré les développeurs pour se concentrer sur l’architecture et la logique métier. 20% de code généré, c’est peut-être le bon équilibre entre assistance et contrôle humain. Dommage que l’article n’explore pas plus les risques de « dette technique IA » si on automatise sans revue rigoureuse.
Cuando el CEO de Anthropic predijo que la IA sería la autora del 90% del código en medio año, la comunidad de desarrolladores se preparó para la obsolescencia. Sin embargo, en Salesforce estamos asistiendo a una evolución diferente.
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"Los ciclos de creación de prototipos que antes duraban semanas ahora concluyen en horas", señala Govindarajan. "Los ingenieros pueden validar conceptos con software de trabajo en lugar de documentos de especificaciones, lo que permite bucles de retroalimentación más rápidos".
La aparición del desarrollo basado en la intención
El término "vibe coding", popularizado por Andrej Karpathy, de OpenAI, está ganando adeptos. Este enfoque consiste en proporcionar una dirección de alto nivel a los sistemas de IA y refinar sus resultados.
"Los desarrolladores proporcionan orientación estratégica, mientras que la IA se encarga de los detalles de la implementación", explica Govindarajan. "No se trata tanto de dictar cada punto y coma como de supervisar la producción creativa de la IA".
Hay un nuevo tipo de codificación que yo llamo "codificación de vibraciones", en la que te dejas llevar por las vibraciones, abrazas los exponenciales y te olvidas de que el código existe. Es posible porque los LLM (por ejemplo, Cursor Composer w Sonnet) se están volviendo demasiado buenos. También acabo de hablar con Composer con SuperWhisper...
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"Para infraestructuras complejas, la experiencia humana sigue siendo esencial", reconoce Govindarajan. "¿Pero para las aplicaciones empresariales que combinan sistemas existentes? La aceleración de la IA cambia las reglas del juego".
Garantía de calidad en evolución para el código generado por IA
La naturaleza probabilística de la IA exige nuevas metodologías de prueba. Salesforce desarrolló el Agentforce Testing Center específicamente para validar el código generado por máquinas.
"Los sistemas estocásticos requieren enfoques de verificación diferentes", subraya Govindarajan. "Necesitamos marcos de pruebas robustos que puedan identificar casos límite a través de cientos de rutas de ejecución potenciales".
Acelerar el desarrollo de principio a fin
El impacto se extiende más allá de la codificación inicial para abarcar todo el ciclo de vida del software.
"La IA mejora cada fase, desde la finalización inteligente del código hasta la generación automatizada de pruebas", explicó Govindarajan. "Esta compresión entre la ideación y la implementación desbloquea nuevas posibilidades creativas".
Valor perdurable de los fundamentos de la informática
A pesar de estos avances, los conocimientos básicos de ingeniería siguen siendo indispensables.
"El pensamiento algorítmico y la descomposición de problemas son más valiosos que nunca", subrayó Govindarajan. "La diferencia radica en aplicar estas habilidades a través de la colaboración con IA en lugar de la implementación manual".
Los desarrolladores ahora necesitan lo que Govindarajan llama "gusto de ingeniería": el juicio para evaluar los resultados de la IA y guiar las mejoras.
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