386. Más allá del código: cómo la IA redefine la ingeniería del software, con Jordi Cabot

Hoy conversamos con Jordi Cabot, investigador en ingeniería del software en el Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST) y profesor afiliado en la Universidad de Luxemburgo. Su trabajo se centra en cómo desarrollar better software faster: crear software más rápido y con menos errores mediante modelado, desarrollo dirigido por modelos e inteligencia artificial.Partimos de una pregunta central: ¿está la inteligencia artificial transformando radicalmente la ingeniería del software? Jordi defiende que el desarrollo de software es una ingeniería, no un arte. Igual que en la construcción de un edificio, primero se definen requisitos, luego se diseñan modelos y solo después se construye el sistema. El problema no es escribir código, sino asegurar que el software haga exactamente lo que el usuario necesita.Hablamos del desarrollo dirigido por modelos, donde el sistema se describe mediante modelos de datos, comportamiento e interfaz. A partir de ellos puede generarse automáticamente gran parte del código, dejando los aspectos más específicos para programación manual. Este enfoque, que hoy se comercializa como low-code, no es nuevo, pero está cobrando fuerza en el contexto actual.Analizamos también el llamado vibe coding, es decir, generar aplicaciones directamente en lenguaje natural con ayuda de modelos de lenguaje. Frente a esta aproximación, Jordi propone usar la IA para generar modelos (los “planos”) y no directamente el código final, lo que permite validar la estructura antes de construir el sistema y reducir errores ocultos.Abordamos la idea recurrente de que la IA hará desaparecer a los programadores. Según Jordi, cada revolución tecnológica ha generado ese temor, pero la realidad es que cuanto más fácil es crear software, más software se produce y mayor es la necesidad de profesionales capaces de entender, validar y diseñar sistemas complejos.También discutimos el concepto de software responsable: sistemas energéticamente sostenibles, sin sesgos, accesibles y adaptables a distintos perfiles de usuario. La IA puede facilitar esa personalización, pero también introduce riesgos que deben gestionarse con criterio.Finalmente, hablamos de su libro Research Rants y de los retos actuales del sistema científico: la presión por publicar, la competitividad extrema y el impacto creciente de la IA en la escritura y evaluación de artículos. Una conversación sobre software, inteligencia artificial y el futuro de la investigación.Enlaces:· Web de Jordi Cabot: https://jordicabot.com· Plataforma BESSER (low-code open source): https://besser-pearl.org/ · Libro Research Rants:  https://research-rants.com/ y https://lowcode-book.com/· Grupo en LIST: https://www.list.lu Si el episodio te ha resultado interesante, puedes apoyarlo dándole a like, suscribiéndote o compartiéndolo en tu plataforma habitual (Spotify, Apple Podcasts, iVoox, YouTube, etc.). Es un gesto que te cuesta muy poco y que ayuda muchísimo a que este podcast siga creciendo y llegue a más personas.