Hace un par de años, "Aprender a codificar" era un consejo profesional predeterminado. He aquí por qué no necesita molestarse. Es posible que haya escuchado que todos tendrán que codificar en el futuro, pero la realidad es más complicada.

Hace un par de años, me encontré con los ecos de un curioso drama de Internet.

"Aprender a codificar" fue el grito de guerra de los trolls que atacan a los periodistas despedidos de BuzzFeed y Huffington Post . La saga se remonta a innumerables artículos anteriores sobre la codificación como una soluciónpara otras personas que perdieron sus trabajos , y no ha terminado del todo. Pero ahora hay un giro en la trama. Como me dijo un desarrollador decepcionado por el auge de los servicios de software sin código: "Aprenda a codificar, dijeron. Valdrá la pena, dijeron. " Su sentimiento plantea la pregunta: en nuestra era digitalizada, ¿todos deberían aprender a codificar?

Covid-19 nos dejó a todos varados en casa, a menudo con más tiempo libre de lo habitual. Es comprensible que muchos utilizaran este tiempo para aprender algo nuevo, con la popularidad de los cursos masivos en línea disparándose . Ya sea a través de plataformas como Coursera o bootcamps y otros programas de aprendizaje, la codificación resultó ser una de las habilidades clave elegidas por los estudiantes.

No hace falta decir que la codificación es una habilidad muy útil, no solo para el mercado laboral, sino a veces para poder hacer su vida un poco más fácil. Incluso con Python básico, puede escribir scripts que le ahorrarán tiempo en tareas tediosas y repetitivas, ya sea generando informes o clasificando sus descargas. Pero aunque a menudo escuchamos cómo todos tendrán que aprender a codificar en el futuro, la realidad puede ser un poco diferente.

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A medida que las plataformas de software como servicio (SaaS) apuestan por ser "libres de codificación" como un importante argumento de venta, en estos días se perfila una tendencia clara en la esfera de la alta tecnología. Lo que esto suele significar es que no se le pedirá que escriba mucho código cuando integre estas soluciones con sus procesos y flujos de trabajo existentes, o incluso cuando los utilice. Si bien la codificación suele ser una opción para los usuarios más avanzados, estas plataformas suelen otorgar al usuario varias interfaces gráficas y herramientas automatizadas con las que trabajar.

Estas soluciones suelen estar dirigidas a campos que tradicionalmente requieren al menos una cierta cantidad de habilidades de codificación, incluso si la codificación no es necesariamente el núcleo del trabajo. Soluciones como CRFT, por ejemplo, permiten a las empresas automatizar una parte importante de las operaciones de ciberseguridad, como implementar nuevas aplicaciones y monitorear sus ciberdefensas. Para las personas de ciberseguridad, la codificación no siempre es necesaria a menos que estén específicamente buscando vulnerabilidades de día cero en el código. Sin embargo, lenguajes como Python son populares en el campo precisamente para automatizar operaciones de rutina.

También en los datos, la codificación libre se está convirtiendo rápidamente en un punto de venta destacado. Algunas empresas brindan a las empresas la oportunidad de desarrollar sus flujos de datos sin tener que escribir scripts personalizados para recopilar y procesar datos. La idea es hacer que los datos ordenados sean accesibles de inmediato sin tener que gastar grandes cantidades de tiempo y dinero en una operación de ingeniería de datos . Los científicos de datos tienen que dedicar mucho tiempo a extraer y limpiar los datos, lo que generalmente implica tener que enviar varias consultas SQL antes de analizar los resultados hasta que pueda leerlos correctamente en la herramienta que está utilizando para el análisis.

Esto no tiene por qué limitarse simplemente a extraer los datos, ya que el siguiente paso más común para las empresas, usar los datos para entrenar modelos de IA, también se puede realizar sin codificación en estos días. Tradicionalmente, este proceso lleva algo de tiempo e implica modificar el conjunto de datos para diseñar nuevas funciones y entrenar diferentes modelos, pero las soluciones sin codificación lo simplifican de muchas maneras. Si bien algunas empresas se especializan en campos específicos de aprendizaje automático, como el procesamiento del lenguaje natural, otras ofrecen soluciones más amplias.

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¿Están cambiando las mareas en el mercado laboral?

La lista anterior solo rasca la superficie. Las empresas pueden hacer muchas más cosas sin codificar en estos días, desde crear sitios web y aplicaciones web hasta desarrollar chatbots. A medida que la tendencia sin código se acelera, tiene sentido esperar algunos cambios en la forma en que las empresas contratan y las habilidades que valoran.

Tanto las empresas como los solicitantes de empleo deben reconocer una conclusión clave aquí: estas plataformas permiten a las empresas poner más valor en el conocimiento profundo de los expertos. Las empresas pueden concentrarse en retener a las personas con las habilidades más sólidas en estadística, diseño, marketing u otros campos muy solicitados sin tener que preocuparse demasiado por si el solicitante tiene las habilidades de codificación para respaldarlos. Esto en sí mismo debilita el argumento de aprender a codificar, ya que no hacerlo eliminará los obstáculos para alguien con una gran experiencia en un campo en demanda.

Al mismo tiempo, es poco probable que el valor de los especialistas con un profundo conjunto de habilidades de TI se vea afectado de manera significativa. Un sitio web personalizado no necesita limitar su diseño a la lista de características determinadas por los proveedores. Una solución de inteligencia artificial a medida, y una construida con una comprensión profunda de por qué este método específico de aprendizaje automático es ideal para este conjunto de datos específico, lo llevará más allá de una solución estándar.

Por lo tanto, la audiencia clave para las soluciones sin codificación no son necesariamente los gigantes tecnológicos como Google, que son más que capaces de manejar su propia innovación, sino empresas más pequeñas y empresas heredadas que buscan un atajo en su camino hacia la era digital mientras mantienen su enfoque empresarial en su lugar. Y mientras lo hacen, el auge de las plataformas sin codificación parece hacer que las cosas sean un poco más igualitarias para la fuerza laboral: no todo el mundo tendrá que aprender a codificar, después de todo.

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