El CEO de Anthropic cree que la IA hará el trabajo de los programadores en un año

Dario Amodei, consejero delegado de Anthropic, ha vuelto a poner fecha al relevo de los programadores por la inteligencia artificial: entre seis y doce meses para que los modelos se encarguen de prácticamente todo el trabajo de escribir código. La afirmación, recogida por Computer Hoy a partir de una entrevista difundida en vídeo, ha generado más escepticismo que entusiasmo entre los propios desarrolladores.

Qué dice exactamente Amodei

El directivo sostiene que en su propia empresa ya hay ingenieros que apenas teclean código: encargan la tarea a un modelo, revisan lo que devuelve y corrigen los fallos. A partir de ahí extrapola que los sistemas podrían llegar a completar proyectos de principio a fin, aunque él mismo admite que no hay certeza sobre cuándo ocurrirá eso.

El matiz importa, porque no es lo mismo generar fragmentos de código que cerrar un desarrollo completo: integrarlo con el resto de sistemas, comprobar que se comporta como debe en producción y mantenerlo después. Esas fases siguen siendo trabajo humano en la inmensa mayoría de equipos.

Una predicción que no cayó bien

Un recorte de la entrevista circuló por Reddit y desató una tanda de comentarios críticos. Uno de los más repetidos —"Me acuerdo de cuando parecía honesto e inteligente"— resume el hartazgo de parte del sector con las previsiones de los responsables de las grandes empresas de IA, que llevan años anunciando saltos inminentes que luego llegan más despacio y más matizados.

Hay además un conflicto de interés evidente: Anthropic vende Claude Code, una herramienta orientada precisamente a automatizar tareas de programación. Cuando el vendedor pronostica el fin de una profesión, conviene leer la predicción también como argumento comercial.

Los datos no apuntan en una sola dirección

La propia Anthropic ha analizado medio millón de interacciones con Claude y Claude Code para distinguir entre los casos en que la IA asiste al usuario y aquellos en que ejecuta la tarea directamente. Es un retrato del uso, no una medida de acierto: saber cuánta gente delega trabajo en el modelo no dice si el resultado es correcto.

Las investigaciones independientes ofrecen resultados contradictorios:

• Un estudio de METR publicado en 2025 siguió a 16 desarrolladores veteranos trabajando sobre proyectos de código abierto que conocían bien. Con herramientas de IA tardaron un 19 % más en completar las tareas, pese a que ellos esperaban ir más rápido.
• Un trabajo aparecido en Management Science, con experimentos sobre 4.867 desarrolladores de varias empresas, midió un aumento del 26,08 % en tareas completadas usando asistentes de programación.

La distancia entre ambos resultados se explica por el tipo de tarea, la herramienta concreta y el grado de familiaridad con el código. En proyectos nuevos y bien acotados la IA acelera; en bases de código grandes y conocidas al dedillo por quien las mantiene, la revisión de lo que propone el modelo puede costar más tiempo del que ahorra. Ninguno de los dos estudios permite deducir cuántos empleos van a desaparecer.

Reorganización más que desaparición

Lo que sí parece plausible es un cambio en la composición de los equipos. Si los modelos asumen más fases del desarrollo, las empresas pueden redefinir qué esperan de un ingeniero: menos escritura de líneas y más revisión, arquitectura, integración y verificación del comportamiento del software. Es el mismo debate que recorre el sector cuando se pregunta qué define hoy a un programador, o cuando figuras como Linus Torvalds cuestionan enseñar programación a todos los niños.

De momento no hay ninguna fecha confirmada para una automatización completa del desarrollo, ni evidencia de que la profesión vaya a esfumarse en doce meses. El impacto real dependerá de cuánto trabajo puedan asumir los modelos de forma fiable y, sobre todo, de las decisiones que tomen las empresas que contratan.