Coinbase ha duplicado su uso de inteligencia artificial para escribir el código de la plataforma desde abril, con el CEO Brian Armstrong anunciando el miércoles que la IA ahora genera más del 40% del código del intercambio de criptomonedas. Armstrong estableció un ambicioso objetivo para que la IA produzca la mitad de todo el código para octubre.
Qué Saber:
- El porcentaje de código generado por IA en Coinbase ha más que duplicado desde abril de 2024, alcanzando más del 40% del código total de la plataforma.
- El CEO Brian Armstrong despidió a ingenieros que no pudieron justificar evitar herramientas de integración de IA una semana después de exigir su uso.
- La empresa mantiene una contratación agresiva con más de 150 puestos de ingeniería abiertos, casi la mitad de las 350 vacantes centradas en roles técnicos.
Transformación de la Plataforma a Través de la Inteligencia Artificial
Armstrong enfatizó la implementación responsable de herramientas de codificación de IA mientras reconocía limitaciones en diferentes áreas de negocio. "Obviamente, debe ser revisado y entendido, y no todas las áreas del negocio pueden usar código generado por IA," publicó en la plataforma social X. "Pero debemos usarlo responsablemente tanto como sea posible."
La rápida integración sigue al giro estratégico de Coinbase hacia la creación de empleados "nativos en IA" en lugar de reemplazar a su fuerza laboral de 4,200 personas.
Este enfoque contrasta marcadamente con las preocupaciones generalizadas de la industria sobre el desplazamiento por IA. Los comentarios de Armstrong surgieron aproximadamente un mes después de que la compañía anunciara que la transformación de la fuerza laboral es un enfoque principal.
Los ingenieros de Coinbase ahora emplean rutinariamente herramientas de desarrollo potenciadas por IA incluyendo Copilot, Claude Code y Cursor para operaciones diarias. Armstrong describió ganancias de eficiencia sin precedentes en una reciente aparición en un podcast. "Esto ha permitido historias de éxito profundas que no eran posibles hace 12 meses, como ingenieros individuales reorganizando, actualizando o construyendo nuevos códigos en días en lugar de meses."
La imposición de Armstrong de la adopción de la IA resultó decisiva al tratar con miembros del personal resistentes. Armstrong reveló que despidió a ingenieros que no proporcionaron justificación adecuada para evitar herramientas de integración de IA. Esta acción ocurrió solo una semana después de publicar un mandato en los canales de Slack de la empresa.
Impulso de Contratación en Medio de Cambios en la Industria
A pesar del aumento de la automatización, Coinbase continúa expandiendo su fuerza laboral técnica con casi 350 vacantes actuales. Las posiciones de ingeniería y desarrollo representan aproximadamente la mitad de estas oportunidades, con 93 específicamente enfocadas en roles de ingeniería backend.
Muchas descripciones de trabajos de ingeniería presentan prominentemente requisitos de IA o mencionan la inteligencia artificial al inicio de los detalles del puesto.
La experiencia del cliente representa la categoría de contratación no técnica más grande con 56 puestos disponibles.
La estrategia de contratación refleja dinámicas de mercado más amplias que afectan el empleo en el sector de criptomonedas. Los reclutadores de la industria informan un endurecimiento significativo en los mercados de trabajo cripto desde 2022, atribuyendo gran parte de esta tendencia a que la IA atrae talento y capital lejos de las empresas blockchain.
El fundador de CryptoJobsList, Raman Shalupau, y la investigadora Stefi Kiemeney explicaron el panorama competitivo en un reciente análisis de la industria. "Desarrolladores y emprendedores siguen el dinero y la emoción, y ahora mismo la IA está absorbiendo ambos," señalaron.
Entendiendo Tecnologías Clave
La generación de código con inteligencia artificial involucra sistemas de aprendizaje automático analizando patrones de software existentes para producir código de programación funcional. Estos sistemas pueden crear desde funciones simples hasta complejos marcos de aplicaciones. Herramientas populares como GitHub Copilot usan modelos de lenguaje grande entrenados en miles de millones de líneas de repositorios de código público.
La ingeniería de backend se refiere al desarrollo del lado del servidor que maneja operaciones de bases de datos, autenticación de usuarios y gestión de API. Estos roles generalmente requieren experiencia en lenguajes de programación como Python, Java o JavaScript junto con habilidades en gestión de bases de datos.
El término "nativo en IA" describe a trabajadores que integran herramientas de inteligencia artificial como práctica estándar en lugar de verlas como ayudas suplementarias. Esto representa un cambio fundamental en la metodología laboral a través de sectores tecnológicos.
Contexto de Mercado e Implicaciones Futuras
La línea de tiempo de integración delineada por Armstrong refleja tasas de adopción aceleradas en el sector tecnológico. Grandes compañías, incluyendo Microsoft, Google y Amazon, han reportado iniciativas de codificación IA similares con diversos grados de éxito en la implementación.
Los mercados de criptomonedas han experimentado volatilidad significativa desde 2022, afectando los patrones de contratación y los flujos de inversión.
La financiación de capital de riesgo tradicional ha cambiado cada vez más hacia startups de IA, creando competencia por el talento técnico entre empresas cripto e IA.
Predicciones recientes sobre el desplazamiento laboral impulsado por IA han generado considerable debate entre economistas y líderes tecnológicos. Algunos pronósticos sugieren una interrupción masiva de la fuerza laboral, mientras que otros argumentan que la IA mejorará principalmente la productividad en lugar de eliminar posiciones por completo.
Pensamientos Finales
La integración agresiva de la IA por parte de Coinbase representa una apuesta significativa en la tecnología de generación de código automatizada dentro de la industria de criptomonedas. El objetivo de la compañía de un 50% de código generado por IA para octubre, combinado con la continua contratación técnica, sugiere una estrategia enfocada en aumentar en lugar de reemplazar a los desarrolladores humanos. Si este enfoque resulta exitoso, podría influir en los patrones de adopción a través del sector tecnológico más amplio.