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Durante 25 años, David Heinemeier Hansson —conocido como DHH, creador de Ruby on Rails y cofundador de 37signals, la empresa detrás de Basecamp y HEY— fue uno de los defensores más apasionados del código escrito a mano. Por eso su anuncio en la conferencia Rails World 2026, celebrada en septiembre en Austin, sacudió a la comunidad de desarrollo: ya no programa a mano, y su empresa tampoco lo hará como forma habitual de trabajo.

Como recoge Computer Hoy, DHH sostiene que, para la mayoría de programadores en la mayoría de empresas, escribir código manualmente ha dejado de ser una actividad económicamente productiva. En 37signals, los agentes de inteligencia artificial generan ahora el código por defecto. Que una persona tenga que teclearlo se trata como una excepción: una señal de que algo falló y de que hay que entender por qué el agente no lo resolvió.

Más allá del titular, la noticia invita a hacerse preguntas que nos afectan a todos los que trabajamos en el mundo digital, y también a las empresas que confían en nosotros para construir sus plataformas.

Lo llamativo no es solo el mensaje, sino quién lo dice. En mayo de 2025, DHH defendía que la IA debía funcionar como un compañero de programación, útil para consultar documentación o resolver dudas puntuales, y llegó a decir que preferiría retirarse antes que entregarle el teclado. A comienzos de 2026 todavía afirmaba que estas herramientas no alcanzaban el nivel de la mayoría de programadores junior con los que había trabajado.

Pocos meses después, según contó él mismo, dejó de escribir a mano el código que publica. Esa velocidad de cambio, en una de las voces más escépticas del sector, quizá sea el dato más revelador de toda la historia.

DHH no describe un mundo sin programadores, sino uno en el que el trabajo cambia de lugar. Se teclea menos y se dedica más tiempo a decidir qué construir, a diseñar la arquitectura, a preparar el sistema para que los agentes trabajen bien y a revisar con rigor lo que producen. Cuando generar código cuesta casi nada, lo que gana valor es todo lo que lo rodea:

• Definir bien el problema. Un agente hace lo que se le pide, no necesariamente lo que se necesitaba.
• La arquitectura y las convenciones. Cuanto más clara es la base de un proyecto, mejores son los resultados de la IA.
• Las pruebas automatizadas. Si el código se produce en minutos, comprobar que funciona tiene que ser igual de rápido.
• La revisión y la responsabilidad. Alguien debe responder por lo que llega a producción, lo haya escrito una persona o una máquina.
• El criterio de producto y de experiencia de usuario. Decidir qué merece existir sigue siendo una tarea humana.

Reflexionar también significa mirar los riesgos con honestidad. Hay varios que conviene no perder de vista:

• La pérdida de habilidades. El propio DHH reconoció, en una conversación con Lex Fridman, que al delegar repetidamente en la IA sentía que perdía soltura: había cosas que ya no aprendía porque no las escribía él.
• La formación de nuevos talentos. Si escribir código deja de ser la puerta de entrada a la profesión, ¿cómo aprenderá una persona junior a distinguir un buen código de uno malo?
• La seguridad y la calidad. Producir más código en menos tiempo también puede multiplicar los errores y las vulnerabilidades si no hay controles.
• El contexto. 37signals es un equipo muy experimentado, con productos maduros y convenciones claras. Lo que funciona allí no se traslada automáticamente a cualquier empresa ni a cualquier proyecto.

Aunque no escribas código, este debate tiene consecuencias muy concretas para tu negocio: los plazos y los costos de desarrollar una web, una aplicación o una integración están cambiando. Pero que construir sea más rápido no hace que equivocarse sea más barato. Si trabajas con un proveedor tecnológico, estas preguntas te ayudarán a evaluar cómo usa la IA:

• ¿Cómo revisan y prueban el código generado con inteligencia artificial?
• ¿Quién responde si algo falla en producción?
• ¿Cómo protegen los datos de mi empresa cuando usan estas herramientas?
• ¿El tiempo que ahorran se traduce en más pruebas, mejor experiencia de usuario o mejores resultados?

Creemos que la inteligencia artificial es una gran aliada para crear productos digitales, siempre que vaya acompañada de estrategia, diseño centrado en las personas y responsabilidad técnica. Las herramientas cambian; el objetivo sigue siendo el mismo: soluciones que funcionen, que sean seguras y que generen resultados reales para cada negocio.

La afirmación de DHH puede incomodar, y está bien que lo haga. Más que preguntarnos si la IA reemplazará a los programadores, la pregunta útil es otra: ¿qué parte de nuestro trabajo aporta un criterio que una máquina no puede aportar por sí sola? Ahí está el valor que vale la pena cultivar, tanto en los equipos de desarrollo como en las empresas que los contratan.

¿Estás evaluando cómo incorporar la IA en tus procesos o en el desarrollo de tu web o aplicación? Conoce nuestro servicio de implementación de inteligencia artificial o conversemos.

Fuentes: Computer Hoy, DevOps.com y The Pragmatic Engineer.