David Fowler, ingeniero de Microsoft, sobre el impacto de la IA en la programación: "Escribir código está totalmente obsoleto"

La inteligencia artificial aplicada a la programación está cambiando a gran velocidad el trabajo de los desarrolladores.

David Fowler , ingeniero de Microsoft, ha reavivado el debate sobre el futuro del sector al defender que escribir código manualmente está perdiendo protagonismo frente a herramientas capaces de asumir cada vez más tareas dentro del desarrollo de software .

Fowler resumió su posición con una frase contundente publicada en X : “ escribir código está totalmente obsoleto ”.

Su planteamiento no implica necesariamente la desaparición inmediata de los programadores, sino una transformación de sus funciones hacia la supervisión, comprobación y corrección del trabajo realizado por sistemas de inteligencia artificial.

La evolución de GitHub Copilot , propiedad de Microsoft, ilustra este cambio.

Sus herramientas con capacidades de agentes ya no se limitan a completar fragmentos o generar líneas de código , sino que pueden construir software, ejecutar pruebas y detectar determinados fallos antes de que el proyecto llegue a manos de un desarrollador para su revisión.

El nuevo papel del programador Esta transición desplaza parte del trabajo tradicional hacia un modelo en el que los profesionales formulan instrucciones para los agentes de IA y posteriormente verifican los resultados , ajustan las respuestas y revisan el código generado.

Microsoft también está adaptando su propia plataforma Aspire a esta tendencia, incorporando en su versión 13.2 compatibilidad con MCP y una interfaz de línea de comandos preparada para trabajar con agentes.

Typing code is absolutely over. — David Fowler (@davidfowl) September 3, 2026 El avance de la automatización, sin embargo, todavía presenta límites importantes .

Investigadores de la propia Microsoft han observado que la precisión de los modelos disminuye a medida que las tareas se prolongan.

Además, CodeRabbit detectó que el código generado mediante inteligencia artificial contiene, de media, 1,4 veces más problemas críticos y 1,7 veces más problemas graves que el desarrollado por personas.

Los riesgos también alcanzan a la seguridad del software.

Veracode ha advertido de que el 45% del código producido por inteligencia artificial presenta vulnerabilidades de seguridad pese a ofrecer inicialmente una apariencia apta para producción.

Estos datos explican por qué, aunque herramientas como GitHub Copilot puedan asumir una parte creciente del proceso, la intervención humana continúa siendo fundamental para validar resultados , localizar errores y determinar si el software puede utilizarse con garantías.