La capacidad que ganará más peso en el mercado tecnológico será el pensamiento sistémico. Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, sostiene que la inteligencia artificial asumirá gran parte de la escritura de código y obligará a profesionales, estudiantes y emprendedores a concentrarse en una tarea distinta. El diferencial estará en comprender problemas complejos, definir objetivos y coordinar sistemas compuestos por múltiples agentes autónomos.
El ejecutivo no anticipa la desaparición del conocimiento técnico. Su visión apunta a un cambio en su uso. Los programadores dedicarán menos tiempo a escribir cada línea y más esfuerzo a decidir qué debe hacer un sistema, qué restricciones tendrá y cómo circulará la información entre sus componentes.
“En el caso del software, la mayor parte será realizada por agentes. Por eso, habrá que ser mucho más capaz de pensar los sistemas de manera abstracta”, afirmó Huang durante una conversación con Y Combinator en el evento Startup School 2026.
Para el fundador de NVIDIA, entender las entradas, las salidas, la velocidad de los datos y las relaciones entre las distintas partes de una arquitectura tendrá más valor cuando la IA se encargue de la ejecución. “Hay que entender cuáles son los problemas que se intentan resolver, cuáles son las restricciones, dónde están las entradas y las salidas, de dónde viene la información y a qué velocidad fluye dentro del sistema”, explicó.
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Por qué escribir código perderá protagonismo
Huang comparó la programación manual con conocimientos que fueron importantes para generaciones anteriores y que luego fueron desplazados por nuevas herramientas.
“La idea de resolver un problema sentado frente a una computadora y escribiendo código será, obviamente, automatizada”, anticipó. Además, agregó: “En mi generación teníamos que hacer divisiones largas. ¿Quién necesita aprender eso ahora? Fue automatizado”.
Si los agentes de inteligencia artificial pueden producir código, dominar un lenguaje de programación dejará de ser suficiente. El valor humano consistirá en establecer qué producto se necesita, cómo debe funcionar y qué resultado debe alcanzar.
Esa capacidad permitirá coordinar estructuras compuestas por un gran número de agentes. Cada uno podrá encargarse de una parte del proceso, aunque una persona deberá diseñar el sistema completo, asignar funciones, revisar los resultados y corregir fallas. Por ese motivo, el pensamiento sistémico podría convertirse en una de las habilidades más solicitadas por las empresas tecnológicas.
La automatización tampoco elimina la necesidad de estudiar disciplinas técnicas. Huang recomendó mantener una formación sólida en áreas que permitan comprender fenómenos complejos y conectar conocimientos. “Las ciencias difíciles, física, química, biología, informática e ingeniería informática, el pensamiento sistémico y, particularmente, los campos en los que esas disciplinas se cruzan nunca desaparecerán”, señaló.
La IA, según Huang, amplía la escala de los desafíos que una organización puede asumir. Al comienzo de su carrera, diseñar un chip con 1.000 transistores suponía una tarea exigente. Ahora, NVIDIA trabaja con diseños que incorporan cerca de un billón de transistores.
“La escala de la tarea ya no es el problema. No hay que pensar cuántos ingenieros o cuánto código se necesitarán. Hay que pensar cuál es el problema que se quiere resolver”, afirmó.
La IA automatizará tareas, pero no necesariamente empleos
El avance de estas herramientas también alimentó el temor por una posible eliminación masiva de puestos laborales. Huang cuestionó esa lectura y diferenció las tareas que componen un puesto de su propósito general.
“La narrativa de que la IA está destruyendo puestos de trabajo está exactamente al revés. La IA elimina tareas, las automatiza, pero no necesariamente elimina empleos”, sostuvo.
Un trabajo puede incluir decenas de actividades. Algunas pasarán a manos de sistemas automáticos, mientras que otras requerirán criterio, supervisión o atención humana. La mejora de la productividad también permitirá a empresas y profesionales atender necesidades que antes quedaban sin cubrir.
“Existe una acumulación enorme de ideas, ambiciones y aspiraciones. Si podemos automatizar la tarea de programar, podremos contratar más ingenieros de software para hacer más cosas y ser más ambiciosos”, explicó.
La discusión sobre la inteligencia artificial y el empleo adquiere otra dimensión desde esa perspectiva. La tecnología puede reducir la demanda de ciertas tareas, aunque también aumenta la capacidad de las organizaciones para desarrollar proyectos que antes resultaban demasiado costosos o complejos.
Además, el CEO también considera que la actual renovación de la computación abre una oportunidad extraordinaria para crear empresas. “Este es el mejor momento de los últimos 60 años para crear una compañía. La industria cambió completamente. La tecnología más importante de la historia humana, la computadora, fue reiniciada por completo”, aseguró.
Su recomendación consiste en comenzar antes de tener todas las respuestas y en confiar en la capacidad de adquirir nuevos conocimientos. “Hay que creer en la propia capacidad de aprender. Aprender es la mayor superpotencia”, definió.
