En la actualidad, las empresas de desarrollo y las organizaciones que buscan subirse a la «ola» de la Inteligencia Artificial (IA) exigen que sus colaboradores estén siempre a la vanguardia. Quieren perfiles alineados con lo último que dicta el mercado o lo que es tendencia en su nicho.
Desde mi experiencia profesional, esto no es algo negativo. Sin embargo, he evidenciado que, por el afán de ser innovadoras, muchas compañías olvidan lo fundamental: la estabilidad de los procesos y la definición clara de los roles internos.
Como programador, he transitado por diversos sectores: desde entidades públicas y consultoras de outsourcing, hasta agencias de custom software, modelos SaaS y, recientemente, la integración de IA en flujos de trabajo web. Escribo este post para aportar claridad a los desarrolladores que, como yo, sienten cierta incertidumbre en tiempos donde la IA parece tener más renombre que la propia experiencia humana.
Las empresas con trayectoria consolidada no buscan solo «lo nuevo»; buscan un equilibrio. Si apuntas a una compañía «veterana» (banca, energía o consultoría global), esto es lo que realmente pondrán bajo la lupa:
1. Autonomía y Ownership (Sentido de pertenencia)
- Gestión del ciclo de vida: No se trata solo de escribir código, sino de gestionar el software desde su diseño hasta el despliegue y mantenimiento, garantizando siempre estándares de calidad.
- Capacidad de Self-Service: Las empresas valoran a quien sabe «desbloquearse» solo, consultando documentación o proponiendo soluciones técnicas sin esperar instrucciones detalladas.
2. Calidad de Código y Arquitectura
- Diseño estructural: Dominar principios de diseño y arquitectura es vital para construir sistemas escalables y mantenibles a largo plazo.
- Revisiones efectivas: Tu capacidad para realizar code reviews que aporten valor asegura que el equipo mantenga las mejores prácticas de la industria.
3. Adaptabilidad Tecnológica e IA
Aunque seas experto en un stack específico (como Java, .NET o Python), hoy se premia la flexibilidad para integrar nuevas capas tecnológicas.
- Integración de IA: Existe una demanda creciente de ingenieros que sepan implementar IA Generativa y modelos de lenguaje (LLMs) en ecosistemas ya existentes.
- Pensamiento analítico: Es la habilidad técnica y cognitiva número uno para el periodo 2025-2026. Permite resolver problemas complejos seleccionando la herramienta adecuada, más allá de las modas.
4. Habilidades Blandas (Soft Skills)
En las grandes corporaciones, el software no nace de forma aislada; se negocia.
- Comunicación asertiva: Debes ser capaz de traducir decisiones técnicas a perfiles de negocio y colaborar con diversas áreas interesadas (stakeholders).
- Resiliencia y Flexibilidad: Vital para navegar procesos corporativos extensos o cambios de prioridad en proyectos de gran escala.