El catastrofismo no es ciencia: anatomía de un artículo

El 28 de septiembre, la revista francesa Science et Vie publica un artículo titulado: «Este exingeniero de Google y de Amazon advierte… la IA estaría a punto de sustituir a la mitad de los desarrolladores humanos». Una línea entre corchetes indica que ya se había «publicado el 16 de febrero de 2026». El condicional del título está ahí por cumplir: el lector se queda con «la mitad de los desarrolladores».

Enseño informática a estudiantes que buscarán empleo dentro de dos o tres años, y entre mis cursos está la iniciación a la investigación, que solo tiene sentido con un espíritu crítico bien afilado. Este tipo de titular llega a sus redes y luego a mis clases, en forma de pregunta inquieta. Voy a hacer, pues, lo que les pido que hagan con cualquier texto: remontarme a la fuente, separar lo establecido de lo afirmado y mirar quién habla.

No encontré nada falso, en sentido estricto. Las citas existen, los enlaces llevan a algún sitio. Encontré un relato que perdió por el camino casi todo lo que permitía ponderarlo, y es esa pérdida lo que quiero detallar, porque separa el sensacionalismo del periodismo científico con más seguridad que un error de hecho.

Para mis estudiantes: esta entrada es también un ejercicio. Cada pasaje en cursiva es una consigna que os doy, para aplicarla a este texto y a todos los que leáis después, incluidos los míos. La primera: antes de reaccionar ante un artículo, preguntaos qué afirma, qué demuestra y si ambas cosas coinciden. Casi siempre son dos listas distintas.

De la entrevista al titular

La fuente primaria es una entrevista de Gergely Orosz a Steve Yegge, publicada el 10 de febrero de 2026 en la newsletter The Pragmatic Engineer. Yegge describe un dial imaginario, graduado de 0 a 100, que indicaría la proporción de ingenieros que una empresa puede despedir, y calcula que las grandes empresas lo ponen de media en torno a 50: «You're going to have to get rid of half of them to make the other half maximally productive.» La predicción es suya, y no la formula en condicional. Le da una razón (el dinero gastado en tokens, licencias y GPU tiene que salir de algún sitio), pero ningún horizonte, ninguna cifra de apoyo, ninguna empresa con nombre. En la misma entrevista habla de desarrolladores cien veces más productivos, y luego precisa que a ese ritmo solo se obtienen de ellos tres horas útiles al día, y describe un agotamiento que llama el «efecto Drácula».

Esto es lo que queda de esa entrevista en tres versiones:

  1. El 11 de febrero, Business Insider titula: «He's worked decades in tech and wrote a book on vibe coding. He predicts 50% of Big Tech engineers will be laid off.» El libro está en el titular. El cuerpo del artículo recuerda que a menudo es «imposible» atribuir la pérdida de empleos a una sola causa, y cita a un ingeniero que describe el cansancio que le producen estas herramientas.
  2. El 16 de febrero, Science et Vie lo convierte en «un exingeniero de Google y de Amazon» con «más de cuarenta años de carrera». El libro ha desaparecido, y con él la reserva sobre las causas y el cansancio. El «alrededor del 50 %» se ha quedado.
  3. El 28 de septiembre, el texto se republica siete meses después, con fecha nueva. Lo han retocado entretanto, puesto que contiene un enlace a un artículo del 30 de julio; la nota entre corchetes dice cuándo se escribió, y nada dice qué ha pasado desde entonces.

Nadie miente en esta cadena. Cada versión quita un poco de contexto, y lo que quita es siempre lo que habría ayudado al lector a sopesar la cifra: quién la da, con qué reserva, a qué precio para quienes supuestamente van a producir cien veces más. La cifra, en cambio, atraviesa las tres etapas sin un rasguño.

En periodismo científico se cita la fuente primaria, se conserva su grado de certeza y se precisa la naturaleza del enunciado: hipótesis, resultado medido, opinión. Science et Vie enlaza la entrevista, y hay que reconocérselo. Un enlace no sustituye a lo que uno decide contar de él, sin embargo: el lector que no hace clic (es decir, casi todo el mundo) se va con un «exingeniero» y una cifra.

Consigna n.º 2: remontaos siempre a la fuente primaria. No al sitio que cita al sitio que cita el pódcast; al pódcast. Lleva diez minutos, y ahí veréis qué se cayó por el camino: aquí, las tres horas al día y el agotamiento, que están en la entrevista y en ninguna parte del artículo. En investigación, eso se llama verificar la cita, y es lo primero que hace un revisor con vuestro trabajo de fin de máster. Un texto que no podéis remontar hasta su fuente no vale más que un rumor bien escrito.

Las fuentes citadas

El artículo cita tres fuentes, con un enlace para cada una. Es más que muchos artículos del mismo tipo, y es justamente lo que permite comprobar qué hizo con ellas.

Fuente invocadaLo que se supone que demuestraLo que se encuentra siguiendo el enlace
«Según Business Insider, el director de Meta subrayó estas ganancias»La IA multiplica la productividad individualUn artículo sobre Yegge, que menciona en una frase que Mark Zuckerberg dijo, en una presentación de resultados, que un ingeniero podía hacer ahora el trabajo de todo un equipo. Un directivo explicando a sus accionistas lo que rinden sus inversiones en IA: es comunicación financiera, no una medición
«The Pragmatic Engineer»Yegge predice recortes del 50 %La entrevista existe y la predicción está en ella. También están las tres horas productivas al día y el «efecto Drácula», que el artículo no menciona
«Según los análisis presentados por TWIT»Los equipos reducidos funcionan como talleres automatizadosUna entrada de blog de una red de pódcasts, marcada como «AI-generated, human-reviewed», dedicada a Gas Town, la herramienta del propio Yegge. La describe como experimental, «not consumer-ready», y necesitada de una supervisión manual importante

Los tres enlaces llevan al mismo hombre: la entrevista, un artículo sobre la entrevista y una entrada generada por IA sobre la herramienta que ese hombre escribió. La tercera fuente habla, pues, del producto del entrevistado para respaldar lo que dice el entrevistado, y ella misma era más prudente que el uso que se hace de ella.

El texto incluye además tres enlaces a la propia Science et Vie, puestos sobre expresiones genéricas. En la frase que afirma que los costes de las empresas «se disparan, impulsados por los centros de cálculo», «centros de cálculo» lleva a un artículo del 30 de julio sobre «el infierno de los vecinos de los centros de datos dedicados a la IA»: las facturas de las que habla son las de los vecinos. «Agentes capaces de generar funciones enteras en unos segundos» lleva a «Esta red social poblada por 1,5 millones de IA está prohibida a los humanos… e inquieta a los investigadores». «Herramientas autónomas» lleva a «Francia quiere liberarse de las herramientas estadounidenses con su propia solución de videoconferencia». Ninguno de los tres respalda la frase que lo lleva. Esos enlaces sirven para retener al lector en el sitio, una práctica corriente, y tienen un efecto secundario: a simple vista, el texto parece el doble de documentado de lo que está.

Lo que falta dice otro tanto. Ningún estudio sobre la productividad real de los asistentes de código. Ninguna cifra de empleo, aunque las estadísticas de contratación en informática son públicas y se siguen mensualmente. Ninguna empresa con nombre que haya anunciado recortes de puestos de desarrollo por culpa de la IA. Ninguna fecha para el «alrededor del 50 %»: ¿dentro de dos años, de diez?

Un artículo de periodismo científico sobre el mismo tema tendría como mínimo: la fuente primaria, un dato cuantitativo independiente de esa fuente (una serie de empleo, un ensayo controlado) y una voz discrepante.

Consigna n.º 3: clasificad cada fuente según lo que puede establecer. Un directivo hablando a sus accionistas, una entrada de blog, un artículo de prensa y un ensayo controlado no tienen el mismo peso, y una frase que empieza por «según» no demuestra nada mientras no hayáis leído lo que viene después del «según». Seguid el enlace y preguntaos si lo que contiene dice de verdad lo que se le hace decir. En vuestros propios informes: una fuente, un enlace, una frase exacta. Si no podéis citar con precisión, no citéis.

Los razonamientos

Una vez examinadas las fuentes, queda la argumentación. Descansa en cuatro encadenamientos, todos presentados como evidentes, ninguno demostrado.

Los despidos demuestran el efecto de la IA. El propio artículo lo concede: los recortes «no solo» están ligados al final del ciclo pospandemia. Las grandes oleadas de despidos en el sector tecnológico empezaron a finales de 2022, cuando los agentes de código no existían en producción, y las empresas invocaron la sobrecontratación de 2020-2022 y la subida de los tipos de interés. Añadir que «el auge de la automatización» también pesa en la balanza, sin un solo caso documentado, es tomar una coincidencia de calendario por una causa. Business Insider, su propia fuente, tomaba una precaución que el artículo no recogió. El relato le conviene a mucha gente: un directivo prefiere anunciar una transformación tecnológica antes que un error de gestión, y un periodista prefiere una ruptura antes que un ajuste contable.

Consigna n.º 4: dos cosas que ocurren a la vez no están relacionadas por ocurrir a la vez. Conocéis la frase, pero fijaos en lo fácil que es olvidarla cuando el relato resulta agradable. La prueba: ¿qué otra explicación cubre los mismos hechos? Aquí, la sobrecontratación y los tipos de interés explican los despidos sin la IA. Mientras no hayáis descartado esa explicación, no tenéis derecho a la vuestra.

Hay que elegir entre las GPU y las personas. Es el razonamiento del propio Yegge: los tokens, las licencias y el cálculo son caros, y el dinero tiene que salir de algún sitio. Vale para una empresa que entrena modelos, y quizá para los equipos que hacen funcionar decenas de agentes en paralelo todo el día, como los que describe Yegge. Para una empresa que dota a sus desarrolladores de un asistente de código, la licencia cuesta decenas o cientos de euros al mes por puesto, frente a un coste salarial que se cuenta en miles; la herramienta se suma a los gastos sin obligar a elegir. El artículo generaliza el caso extremo a «la tecnología» y nunca dice de cuál habla.

Más productividad, luego menos empleos. Es el salto más grande y el menos cuestionado. La historia del software muestra lo contrario con cada generación de herramientas: compiladores, entornos de desarrollo, bibliotecas, la nube. Cada vez, el coste de producción bajó, la demanda de software se amplió y el empleo total creció. Nada dice que esta vez sea distinta, nada dice tampoco que sea igual, y esa es justamente la pregunta abierta que haría un artículo serio. Este la zanja en el titular y la contradice en su última parte al anunciar «una explosión de pequeños equipos innovadores». Si unos pocos ingenieros en una startup rivalizan con gigantes, el número de desarrolladores no baja necesariamente; se redistribuye.

Las ganancias de productividad están aseguradas. El artículo habla de un desarrollador que «puede ahora realizar lo que, hasta ayer, requería todo un grupo». En la entrevista original, Yegge habla de un factor 100, pero añade que de esos desarrolladores solo se obtienen tres horas productivas al día, y describe el «efecto Drácula»: la herramienta se queda con las tareas fáciles y deja la reflexión intensa para todo el día. El artículo se quedó con el multiplicador y dejó la contrapartida en la fuente. Las mediciones independientes disponibles cuentan otra cosa: el ensayo aleatorizado de METR publicado en julio de 2025, con desarrolladores experimentados trabajando en sus propias bases de código, midió que tardaban un 19 % más con las herramientas de IA, mientras creían haber ido un 20 % más rápido. La distancia entre la productividad percibida y la medida es el resultado más sólido del campo, y el artículo no dice ni una palabra de ello.

Consigna n.º 5: desconfiad de lo que sentís sobre vuestra propia productividad, la vuestra y la de los demás. El ensayo de METR importa por eso: los desarrolladores estaban sinceramente convencidos de ir más rápido, y el cronómetro decía lo contrario. Un ensayo controlado no os pide opinión. Cuando evaluéis una herramienta, un lenguaje o un método, buscad quién midió, con qué protocolo y sobre qué tipo de tarea. Un testimonio entusiasta, aunque venga de cuarenta años de carrera, no sustituye a una medición.

Quién es Steve Yegge

El artículo presenta a Steve Yegge como un veterano con cuarenta años de carrera, que pasó por Amazon y Google. Es exacto, e incompleto hasta el punto de inducir a error.

En otoño de 2025, Yegge publicó un libro titulado Vibe Coding, escrito con Gene Kim, cuya tesis es que la programación con agentes lo cambia todo. Construyó Gas Town, un orquestador de agentes de IA de código abierto, y anima la comunidad que lo rodea. Interviene en este pódcast, y en varios otros la misma semana, para hablar de ello. Él mismo dice, en otro episodio, que ser «anti-IA hoy es ser anti-sol».

Nada de esto es un reproche. Yegge tiene derecho a estar convencido y a vender su convicción. Pero un lector que no sabe que el veterano es también autor de un libro y de una herramienta sobre el tema no puede ponderar lo que lee. El periodismo científico tiene una regla sencilla para eso: se declaran los intereses. Business Insider lo hizo, en el propio titular: «wrote a book on vibe coding». Science et Vie tenía ese titular delante, puesto que lo enlaza, y prefirió «exingeniero de Google y de Amazon».

Consigna n.º 6: ¿a quién beneficia el enunciado? No es una acusación, es una ponderación. Alguien que vende un libro sobre vibe coding y os dice que el vibe coding lo cambia todo puede tener razón; pero su opinión pesa menos que la de alguien que no tiene nada que vender y dice lo mismo. Aplicadlo en todas partes, también a los profesores que os hablan de su campo de investigación. Yo incluido.

El mismo artículo, bien hecho

La pregunta «¿va a reducir la IA el empleo de los desarrolladores?» merece un artículo. Para ser periodismo científico y no una alarma, debería contener:

Ninguno de estos puntos exige una competencia especial. Exigen tiempo, y aceptar que un artículo bien documentado tendrá menos clics que un titular que anuncia el fin de un oficio.

Consigna n.º 7: esta lista es también una plantilla para vuestros propios escritos, informe de prácticas incluido. Fuente primaria, estatus de cada enunciado, un dato independiente, una voz discrepante, intereses declarados, horizonte temporal. Releed vuestro último documento con estos seis puntos. Si marcáis menos de cuatro, acabáis de escribir el artículo que esta entrada desmonta.

Lo que concedo

No defiendo la tesis contraria. El oficio cambia. Las herramientas de generación de código existen, las uso y veo a mis estudiantes usarlas. Entrar en la profesión es más difícil para los juniors que hace cinco años, y la parte del trabajo dedicada a revisar, probar y encuadrar código que uno no ha escrito aumenta. Todo eso merece decirse.

Pero «el trabajo cambia de naturaleza» y «la mitad de los puestos desaparecen» son dos proposiciones distintas. La primera se observa. La segunda es una predicción, hecha por una persona interesada, sin horizonte ni datos, y convertida en titular a fuerza de versiones que fueron dejando caer, cada una, una reserva. Nadie la ha medido, y nadie, en este artículo, lo ha intentado.

El sensacionalismo y el periodismo científico pueden tratar el mismo tema, con el mismo tono; se separan en lo que hacen con la incertidumbre. El primero la quita, porque se vende mal, y el segundo la conserva, porque forma parte de la información. Un artículo que no os deja ningún modo de saber hasta qué punto está establecido lo que afirma os cuenta una historia, y os deja con la inquietud.

Última consigna, y la más importante: aprended a decir «no lo sé» y «nadie lo sabe todavía». Es la frase que este artículo no pronuncia nunca, y es la que distingue a un científico de un comentarista. Sobre el futuro de vuestro oficio, la respuesta honesta hoy es: cambia, todavía no sabemos hacia qué, y quienes os anuncian una cifra tampoco lo saben. Es menos tranquilizador, y más exacto.

Referencias