«I si faig servir IA en lloc de contractar enginyers?» La resposta honesta

La pregunta ha començat a aparèixer a les trucades comercials, formulada sense vergonya — i aquesta és la novetat: «Per què he de pagar enginyers sènior si el codi l'escriu la IA?»

Mereix una resposta directa i, encara que soni estrany, poca gent està més ben situada que jo per donar-la. Dirigeixo una empresa que desplega enginyers sènior, així que ja saps quin interès hi tinc — però tots els squads que col·loquem treballen AI-first, les nostres pròpies eines estan construïdes sobre agents i porto mesos passant nits ficat dins de bucles agèntics. Si la IA pogués reemplaçar els meus enginyers, els meus marges ho haurien notat abans que el meu blog. El que han notat és una altra cosa, i un experiment de l'any passat ho descriu millor que cap argument que jo pugui muntar.

Comencem per la concessió: la IA ja reemplaça feina real, avui

Qualsevol que respongui aquesta pregunta només amb paraules tranquil·litzadores t'està venent alguna cosa. Així que ho dic d'entrada: una part real de la feina per a la qual es contractaven enginyers júnior ha desaparegut, i no tornarà. Boilerplate, esquelets CRUD, primeres versions de funcions, plantilles de tests, scripts de migració d'un sol ús — escriure codi rutinari ja és una commodity, i el mercat ja n'ha ajustat el preu en conseqüència. Les dades de talent de SignalFire mostren que els acabats de graduar van caure al 7% de les contractacions de les grans tecnològiques el 2024 — menys de la meitat que abans de la pandèmia — mentre la demanda d'enginyers amb experiència continuava pujant. L'informe DORA de 2025 situa l'adopció d'IA en el 90% de gairebé 5.000 desenvolupadors enquestats, amb més del 80% declarant millores de productivitat.

Si la pregunta fos «pot la IA escriure codi?», la resposta seria que sí i aquest seria un post curt. La pregunta que en realitat estàs fent és «pot la IA reemplaçar les persones que anava a contractar?» — i aquí les millors dades que tenim expliquen una altra història.

L'experiment: un 19% més lents, convençuts d'anar un 20% més ràpid

A mitjan 2025, METR va dur a terme un assaig controlat aleatoritzat — 16 desenvolupadors experimentats de codi obert, 246 tasques reals en bases de codi madures que coneixien bé. Els desenvolupadors autoritzats a fer servir eines d'IA van trigar un 19% més a completar les tasques. Preguntats després, aquests mateixos desenvolupadors van estimar que la IA els havia fet un 20% més ràpids.

Les reserves necessàries, perquè aquesta xifra se cita malament en tots dos sentits: 16 desenvolupadors és una mostra petita, els repositoris eren bases de codi madures amb llistons de qualitat alts, les eines eren models de principis de 2025, i el mateix METR ja marca el resultat com a històric. No el cito per afirmar que la IA alenteix els enginyers — en feina des de zero, amb els models actuals, he vist el contrari. El cito per la bretxa entre els dos números, perquè 39 punts de distància entre velocitat mesurada i velocitat percebuda no són un problema d'eines. La velocitat percebuda i el resultat entregat són magnituds diferents, i cal criteri d'enginyeria per saber quina de les dues estàs mirant. Aquest criteri és el que esperaves estalviar-te de contractar.

Les mateixes dades de DORA porten aquesta tensió a dins: 90% d'adopció i, alhora, un 30% d'aquests mateixos desenvolupadors declara poca o cap confiança en el codi generat per IA. Un noranta per cent d'ús amb un trenta per cent de confiança no és cap contradicció — és la descripció d'un lloc de treball. Algú ha de ser la capa de confiança.

He vist aquesta bretxa de prop, i sempre té la mateixa forma: un agent refactoritza un servei, el diff es llegeix net, la revisió es tanca amb la sensació d'haver guanyat vint minuts — i dies després algú ressegueix una regressió fins a una clau de configuració reanomenada a tres fitxers de distància de tot el que la revisió va tocar. Aquella mitja jornada de resseguiment es menja uns quinze moments de «vint minuts guanyats». El refactor va semblar ràpid perquè la part lenta es va desplaçar aigües avall, on ningú no mesurava. Multiplica-ho per un equip i un trimestre, i tens la bretxa de METR traslladada a la teva producció.

El que contractes és la bastida, no picar codi

El model és la commodity; l'avantatge defensable és tot el que l'envolta. En concret, la feina que queda quan generar codi no costa res:

• Decidir què no construir — el model generarà encantat qualsevol de les dues branques; triar costa criteri.
• Verificació — revisions, tests i evals que cacin aquell 30% segur-però-erroni, barat i abans que producció ho faci car.
• Arquitectura — els límits, contractes i modes de fallada que decideixen si deu mil línies generades s'acumulen com a sistema o com a deute.
• Baranes i permisos — el sandboxing, els límits de taxa i les rutes de rollback que et permeten donar a un agent accés real sense donar-li el teu pressupost d'incidents.
• Propietat a les tres de la matinada — quan producció es trenca, un model et pot ajudar a depurar, però la responsabilitat no es pot delegar en la inferència.

Vam mesurar on va a parar el diner a la nostra lectura de les dades de treball reactiu: la IA va convertir en commodity l'escriptura de codi i va fer més valuós, no menys, tot el que l'envolta. Els enginyers que val la pena contractar el 2026 són els que operen aquesta capa — per això la nostra validació avalua el criteri sobre arquitectura real amb eines d'IA al davant, no la sintaxi recitada de memòria, i aprova el 3% dels candidats.

La dada que juga en contra meva

Una dada més, perquè juga en contra meva i tens dret a conèixer-la: aquella xifra de SignalFire — acabats de graduar al 7% de les contractacions de les grans tecnològiques — és una indústria menjant-se el seu propi planter. El criteri sènior s'entrena, i el camp d'entrenament era exactament la feina rutinària que la IA acaba d'absorbir. Si durant una dècada totes les empreses contracten només sèniors, el mercat sènior de 2035 és el mercat júnior d'avui que mai no es va arribar a contractar. No tinc una resposta neta; encara no la té ningú. El que sí que et puc explicar és què hi fem nosaltres a la pràctica: els nostres squads aparellen sèniors fluids en IA amb els enginyers més júnior del mateix client, perquè el criteri es transfereixi a algun lloc — perquè l'alternativa és llogar criteri per sempre a un planter cada cop més petit.

Aquesta pel·lícula ja l'hem vista

Cada onada d'abstracció va disparar la mateixa pregunta. Els compiladors havien d'encongir els equips de programació; els frameworks havien d'acabar amb el desenvolupament a mida; el cloud havia d'esborrar el rol d'operacions. Cada vegada, la capa rutinària es va esfondrar i la demanda es va desplaçar amunt en l'stack, cap a qui sabia fer anar la nova abstracció — l'enginyer va tornar amb una superfície més gran per posseir, no més petita. La mort del software s'anuncia una vegada i una altra, i el backlog continua creixent. La IA és la més gran d'aquestes onades, i el patró es manté: menys gent contractada per teclejar, més per decidir, verificar i operar.

Què faria jo amb el pressupost d'aquest trimestre

Si fos al teu lloc en aquesta trucada, faria quatre coses:

1. No contractis per volum de codi. Qualsevol lloc de treball amb un output que es mesuri en línies o tiquets és un lloc que la IA ja ha devaluat. Redacta el rol al voltant del criteri: arquitectura, revisió, evals, propietat d'incidents.
2. Contracta menys, més sènior, fluids en IA. Un enginyer sènior que fa anar bé els agents cobreix avui el que abans cobria un pod — però només si compleix el que AI-ready exigeix: fluïdesa en prompting, en eines i a desconfiar de l'output per les raons correctes.
3. Pressuposta la capa de confiança. Reserva hores de calendari per a evals, disciplina de revisió i baranes. La bretxa de METR és el que passa quan ningú no audita la velocitat percebuda.
4. Fes l'experiment al teu propi repositori. Mesura finalització de tasques, no sensacions, durant un sprint amb i sense assistència intensiva d'IA. Sigui quin sigui el resultat, sabràs quina de les dues magnituds t'estava explicant el teu equip.

La resposta, en una línia

Doncs bé: per què no fer servir IA en lloc de contractar enginyers? Perquè la pregunta dona per fet que el producte era el codi. No ho va ser mai. El producte és un sistema que funciona, continua funcionant i mereix la confiança dels teus clients — i la IA ha abaratit el codi mentre encaria produir aquesta confiança. Fes servir la IA. I contracta el criteri que converteix el que produeix en una cosa de fiar.

Si el criteri és la peça que et falta, aquest és exactament el perfil que col·loquem: enginyers sènior AI-first, amb match en 72 hores.