Spotify admite que sus mejores ingenieros han dejado de programar a mano para limitarse a supervisar el código que la inteligencia artificial genera de forma automática.
Spotify ha revelado que la automatización ha alcanzado un nivel de profundidad casi total en su departamento de ingeniería. Durante la presentación de sus últimos resultados, la directiva ha admitido que sus desarrolladores más brillantes no programan a mano desde hace meses. La carga de trabajo real ha caído en sistemas que generan software de forma autónoma.
Tal y como han detallado en TechCrunchla compañía utiliza una herramienta interna que permite corregir errores o añadir funciones mediante lenguaje natural. Esto significa que un empleado puede solucionar un fallo desde el móvil mientras va camino del trabajo, dejando que la inteligencia artificial ejecute la escritura y el despliegue del código.
El fin del programador tradicional en la industria del streaming
Esta forma de trabajar no es un experimento aislado, sino la evolución de herramientas que ya permitían generar listas de reproducción con lenguaje sencillo. Lo que antes era una función curiosa para el usuario ahora es el motor que ha permitido a la plataforma lanzar más de 50 novedades importantes Durante el último año, acelerando el ritmo de producción.
La industria está viendo cómo herramientas como Códice GPT-5.3 ya son capaces de ayudarse a programarse a sí mismos con una precisión pasmosa. Esto sitúa a la compañía dentro de una tendencia donde las mejores utilidades para escribir software rápido están cambiando el perfil del trabajador, que pasa de escribir líneas de código a supervisar lo que genera la máquina.
Este cambio de paradigma permite que los equipos se centren en decisiones de diseño mientras la parte mecánica se automatiza. El uso de estos sistemas ya se aplicaba en el pasado para crear selecciones musicales personalizadas, pero ahora escala hasta la infraestructura básica de la aplicación. La velocidad de despliegue se vuelve casi instantánea gracias a la integración de modelos como Claude Code.
La transición hacia este modelo de “código invisible” deja entrever un futuro donde picar código manualmente será algo residual. Con una base de datos musicales que nadie más posee, Spotify entrena sus propios modelos para que las respuestas sean precisas. La meta es que la IA gestione la parte más tediosa del desarrollo, permitiendo que la aplicación evolucione sin las fricciones de la programación convencional.
