¿Cómo programar con IA?

Hace unos años, programar implicaba dedicar buena parte del tiempo a buscar errores, consultar documentación o escribir funciones repetitivas. Hoy muchas de esas tareas pueden resolverse en segundos gracias a la inteligencia artificial.

Eso no significa que una aplicación pueda desarrollarse pulsando un botón. La IA agiliza el trabajo, pero no sustituye el criterio del programador. Puede generar código, detectar fallos o explicar una función, aunque sigue siendo imprescindible revisar cada propuesta antes de incorporarla a un proyecto.

Su adopción, además, no deja de crecer. Según la Developer Survey 2025 de Stack Overflow, el 84 % de los desarrolladores ya utiliza herramientas de inteligencia artificial o tiene previsto hacerlo, una muestra de que estas soluciones han pasado a formar parte del trabajo diario.

Principales usos de la IA en programación

La IA para programar ya está presente en prácticamente todas las fases del desarrollo de software. Algunas herramientas acompañan al desarrollador mientras escribe código; otras ayudan a revisar aplicaciones, generar documentación o resolver errores.

Entre sus aplicaciones más habituales destacan:

• Generar funciones a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural.
• Completar código mientras se programa.

• Encontrar errores y sugerir posibles soluciones.

• Crear pruebas unitarias automáticamente.
• Explicar código complejo o heredado.
• Traducir código entre distintos lenguajes.
• Generar documentación técnica.

Su mayor impacto se aprecia en las tareas repetitivas. Un estudio realizado por GitHub mostró que los desarrolladores que utilizaron GitHub Copilot completaron una tarea de programación un 55 % más rápido que quienes trabajaron sin este asistente.

Ahora bien, trabajar más rápido no garantiza un mejor resultado. La IA puede ofrecer una solución válida para un problema sencillo y equivocarse cuando el contexto es más complejo. Por eso, revisar el código sigue siendo una parte imprescindible del desarrollo.

También está transformando la forma de aprender.

Muchos estudiantes recurren a estas herramientas para entender un mensaje de error, comparar distintos algoritmos o pedir una explicación adaptada a su nivel. Utilizadas con criterio, facilitan el aprendizaje. Si se usan para copiar soluciones sin comprenderlas, ocurre justo lo contrario.

Cada vez más empresas buscan perfiles capaces de aprovechar estos asistentes, pero también de identificar errores, validar el código y decidir cuándo una propuesta realmente merece la pena.

Herramientas más populares para programar con IA

La oferta de asistentes para desarrolladores ha crecido de forma notable en los últimos años. Algunos trabajan directamente dentro del editor de código y otros funcionan mediante conversación, ayudando a resolver dudas o generar soluciones bajo demanda.

Estas son algunas de las herramientas más utilizadas.

Aunque todas persiguen el mismo objetivo, no hacen exactamente lo mismo.

GitHub Copilot destaca por integrarse en el entorno de desarrollo y sugerir código mientras se escribe. ChatGPT suele utilizarse para entender errores, revisar funciones o explorar distintas formas de resolver un problema. Gemini y Amazon Q Developer ofrecen funciones similares, especialmente útiles en determinados ecosistemas, mientras que Cursor apuesta por integrar la inteligencia artificial dentro del propio editor.

Más que elegir una herramienta concreta, lo importante es aprender a formular buenas instrucciones, interpretar las respuestas y comprobar que el código hace exactamente lo que esperamos.

Las plataformas evolucionan con rapidez. La capacidad para analizar un problema y decidir cuál es la mejor solución sigue dependiendo del desarrollador.

Cómo empezar a programar con IA

Si es la primera vez que utilizas estas herramientas, no intentes desarrollar un proyecto completo desde el principio. Lo más útil suele ser incorporarlas poco a poco, igual que harías con cualquier otra herramienta de trabajo.

Empieza con tareas sencillas. Por ejemplo:

• Explicar una función que no entiendas.
• Localizar el origen de un error.
• Pedir distintas formas de resolver un mismo problema.
• Generar pruebas para comprobar un programa.
• Documentar código ya escrito.

La diferencia suele estar en cómo haces la pregunta. Cuanto mejor expliques qué necesitas, más útil será la respuesta. Indicar el lenguaje, el objetivo de la función o las limitaciones ayuda mucho más que una petición genérica.

Eso sí, hay una costumbre que merece la pena mantener desde el primer día: probar siempre el código antes de darlo por válido. La inteligencia artificial puede ahorrar bastante tiempo, pero sigue cometiendo errores, especialmente cuando el problema tiene muchas variables o falta contexto.

Por ese motivo, aprender programación continúa siendo el primer paso. El Grado en Ingeniería Informática en Madrid proporciona esa base para entender qué hace el código, detectar posibles fallos y decidir si una propuesta realmente merece la pena.

Buenas prácticas al programar con IA

Las herramientas cambian casi cada mes. Lo que no cambia tanto son las recomendaciones para utilizarlas con criterio.

Utilizar la IA como asistente, no como sustituto

La inteligencia artificial resuelve muy bien determinadas tareas, sobre todo las repetitivas. Otra cosa es decidir cómo debe construirse una aplicación o qué solución encaja mejor en un proyecto concreto.

Ahí sigue haciendo falta alguien que conozca el contexto, entienda las necesidades del cliente y pueda tomar decisiones técnicas con criterio.

Verificar la calidad del código generado

Aceptar una respuesta sin revisarla es una mala idea, aunque funcione a la primera.

Antes de incorporar cualquier fragmento de código conviene comprobar aspectos como:

• Que hace exactamente lo que se espera.
• Que no introduce problemas de seguridad.
• Que mantiene un buen rendimiento.
• Que sigue los estándares del proyecto.

No es una precaución exagerada. Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de Texas en San Antonio, junto con otras instituciones, analizó más de 330.000 programas generados por distintos modelos de IA y encontró vulnerabilidades en una parte importante de ellos.

Proteger datos sensibles y código propietario

No todo debería compartirse con un asistente de inteligencia artificial.

Si trabajas en un proyecto profesional, evita introducir información como:

• Contraseñas o credenciales.
• Datos personales de usuarios.
• Código interno de la empresa.
• Información protegida por acuerdos de confidencialidad.

También merece la pena dedicar unos minutos a revisar las condiciones de uso de cada plataforma. Algunas ofrecen versiones específicas para empresas con políticas de privacidad más estrictas.

Fuente: https://docs.github.com/en/copilot/concepts/about-github-copilot-busine…

Mantener los conocimientos técnicos actualizados

La IA evoluciona muy deprisa, pero los fundamentos siguen siendo los mismos.

Saber cómo funcionan los algoritmos, las bases de datos o la arquitectura de una aplicación permite detectar errores que pueden pasar desapercibidos y sacar mucho más partido a estas herramientas.

Quienes necesitan compaginar la formación con el trabajo pueden hacerlo a través del Grado en Ingeniería Informática Online, una opción que permite adquirir esa base técnica con mayor flexibilidad.

Combinar experiencia humana e inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede generar una solución en pocos segundos. Saber si esa solución es la adecuada sigue siendo responsabilidad del desarrollador.

En UNIE Universidad entendemos que formar a los profesionales del futuro pasa por combinar ambas capacidades. Apostamos por una enseñanza que fortalece los conocimientos técnicos y, al mismo tiempo, prepara para utilizar la inteligencia artificial con criterio, espíritu crítico y una visión práctica del desarrollo de software.