La noticia
Recientemente, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, hizo una declaración que resonó profundamente en el mundo tecnológico. Aseguró que la era de necesitar programar está llegando a su fin.
Además, afirmó que tanto niños como adultos deberían enfocarse en aprender otras habilidades y en la re-capacitación, respectivamente.
Esta afirmación, aunque provocativa, toca un punto crítico sobre el futuro de la educación y el desarrollo tecnológico.
Un poco de contexto histórico
Para abordar la complejidad de esta idea, es preciso desglosar dos preguntas fundamentales: ¿Qué es realmente la programación? y ¿Qué es la computación?
Vivimos en un momento histórico donde apenas comenzamos a rascar la superficie de la ciencia de la computación.
Remontémonos en la historia a los orígenes de la matemática, una ciencia que hoy entendemos como el estudio abstracto de objetos y sus relaciones, como números, formas geométricas y funciones.
Pero no siempre fue así. Originalmente, la matemática era vista como un conjunto de herramientas para calcular y enumerar, esenciales en actividades cotidianas.
Figuras históricas como Al-Juarismi, quien introdujo el álgebra, y Euclides, conocido por su énfasis en la lógica, expandieron nuestra comprensión de la matemática, llevándola mucho más allá de su utilidad práctica inmediata.
Avanzando en el tiempo, tenemos la invención de máquinas capaces de realizar cálculos matemáticos, como las propuestas por Babbage y Lovelace, revolucionó nuestra capacidad de procesamiento de datos.
Hoy, tenemos calculadoras avanzadas en el bolsillo de casi todos
¿Ha desaparecido la matemática?
Claramente, no.
En su lugar, hemos encontrado un nuevo significado y aplicaciones para ella.
Realidad actual
Lo que sucede hoy con la computación refleja esta evolución. Las computadoras, en relación con la computación, son como las calculadoras para la matemática: herramientas.
La computación, según Hal Abelson, co-autor de Structure and Interpretation of Computer Programs, es realmente sobre el estudio y la ejecución de algoritmos, sus alcances y límites, no sobre “computadoras”.
Las herramientas modernas, como las anunciadas recientemente por NVIDIA, están redefiniendo el paisaje de la computación y la IA.
Con plataformas como Blackwell y la arquitectura Hopper, NVIDIA está proponiendo una nuevo paradigma de programación que se basa en la integración de modelos de inteligencia artificial.
Es nuestro trabajo crear tecnología de computación tal que nadie tenga que programar; y que el lenguaje de programación sea humano.
Esta afirmación de Huang no sugiere el fin de la programación sino una transformación en cómo interactuamos con las tecnologías de programación y computación.
Implicaciones
En este contexto, la programación se entiende mejor como el proceso de describir un algoritmo: definir un problema y su solución en un conjunto finito y concreto de pasos.
La aparición de algoritmos capaces de generar y describir otros algoritmos, como los populares CoPilots de código, demuestra la impresionante evolución de nuestra capacidad para resolver problemas de manera eficiente y automatizada.
Sin embargo, esto no significa el fin de la ciencia de la computación o de la programación.
Lo que estamos presenciando es una divergencia entre las tech-enabled companies y las tech companies.
Las tech-enabled companies podrán apoyarse cada vez más en inteligencia artificial generativa y no-code para innovar en sectores no tecnológicos.
Estas empresas de producto demandarán el trabajo de profesionales más cerca del negocio, permitiéndoles apalancar el conocimiento de dominio en tecnologías cada vez más potentes.
Las segundas, se adentrarán en el desarrollo de nuevas tecnologías, modelos generativos, bases de datos e infraestructura.
Estas necesitarán de ingenieros más capacitados en áreas más profundas de las ciencias de computación, que les permitan hacerlas capaces de innovar.
Conclusiones
La declaración de Jensen Huang abre un diálogo crucial sobre el futuro del aprendizaje y el desarrollo tecnológico. Lejos de ser una señal de alarma, es un recordatorio de la constante evolución del sector tecnológico.
Refleja un futuro donde el aprendizaje continuo es fundamental.
En un próximo blog post, abordaré los límites de la inteligencia artificial generativa y el estado del arte para superarlos.
Mientras tanto coméntame,
¿Cuáles conocimientos de ciencias de computación crees que serán esenciales?
¿Cuáles tecnologías crees que serán cada vez más adoptadas?
Lecturas recomendadas
- Breve historia ilustrada de máquinas y mecanismos. Bautista Paz, et al.
- Estructura e interpretación de programas de computadoras. Abelson et al.
- Historia de las matemáticas: En los últimos 10.000 años. Stewart et al.