Coinbase ha duplicado su uso de inteligencia artificial para escribir código de la plataforma desde abril, con el CEO Brian Armstrong anunciando el miércoles que la IA ahora genera más del 40% del código de la base de la criptobolsa. Armstrong fijó 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 de Coinbase se 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 las herramientas de integración de IA solo una semana después de exigir su uso.
- La empresa mantiene una contratación agresiva con más de 150 posiciones de ingeniería abiertas, casi la mitad de las 350 ofertas de trabajo totales enfocadas en roles técnicos.
Transformación de la Plataforma a Través de la Inteligencia Artificial
Armstrong enfatizó la implementación responsable de herramientas de código de IA mientras reconocía las limitaciones en diferentes áreas comerciales. "Obviamente, necesita ser revisado y entendido, y no todas las áreas del negocio pueden usar código generado por IA", publicó en la plataforma de redes sociales X. "Pero deberíamos usarlo responsablemente tanto como sea posible."
La rápida integración sigue a un giro estratégico de Coinbase hacia la creación de empleados "Nativos de IA" en lugar de reemplazar su fuerza laboral de 4,200 personas.
Este enfoque contrasta fuertemente con las preocupaciones generalizadas de la industria sobre el desplazamiento por IA. Los comentarios de Armstrong ocurrieron aproximadamente un mes después de que la empresa anunciara la transformación laboral como un enfoque principal.
Los ingenieros de Coinbase ahora emplean rutinariamente herramientas de desarrollo impulsadas por IA como Copilot, Claude Code y Cursor para operaciones diarias. Armstrong describió ganancias de eficiencia sin precedentes durante una reciente aparición en podcast. "Esto ha permitido historias de éxito que no eran posibles hace 12 meses, como ingenieros únicos reestructurando, actualizando o construyendo nuevos códigos en días en lugar de meses."
La implementación de la adopción de IA del CEO resultó decisiva al tratar con personal resistente. Armstrong reveló que despidió a ingenieros que no pudieron proporcionar una justificación adecuada para evitar las herramientas de integración de IA. Esta acción ocurrió solo una semana después de publicar un mandato a nivel de la empresa en los canales de Slack.
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 ofertas de empleo actuales. Las posiciones de ingeniería y desarrollo representan aproximadamente la mitad de estas oportunidades, con 93 específicamente dirigidas a roles de ingeniería de backend.
Muchas descripciones de trabajos de ingeniería presentan prominentemente requisitos de IA o mencionan inteligencia artificial al inicio de los detalles de la posición.
La experiencia del cliente representa la categoría de contratación no técnica más grande con 56 posiciones disponibles.
La estrategia de contratación refleja una dinámica de mercado más amplia que afecta el empleo en el sector de criptomonedas. Los reclutadores de la industria informan de un endurecimiento significativo en los mercados de trabajo crypto desde 2022, atribuyendo gran parte de esta tendencia a la IA que atrae talento y capital lejos de las compañías de blockchain.
El fundador de CryptoJobsList, Raman Shalupau, y el investigador Stefi Kiemeney explicaron el paisaje competitivo en un análisis reciente de la industria. "Los desarrolladores y emprendedores siguen el dinero y la emoción, y ahora la IA está absorbiendo ambos", señalaron.
Comprensión de Tecnologías Clave
La generación de código de inteligencia artificial implica que los sistemas de aprendizaje automático analicen patrones de software existentes para producir código de programación funcional. Estos sistemas pueden crear desde funciones simples hasta marcos de aplicaciones complejos. Herramientas populares como GitHub Copilot utilizan grandes modelos de lenguaje 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 suelen requerir experiencia en lenguajes de programación como Python, Java o JavaScript junto con habilidades de gestión de bases de datos.
El término "Nativo de IA" describe a los 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 de trabajo en todos los sectores tecnológicos.
Contexto de Mercado e Implicaciones Futuras
La línea de tiempo de integración que Armstrong describió refleja tasas de adopción que se aceleran en el sector tecnológico. Grandes compañías como Microsoft, Google y Amazon han informado de iniciativas de código de IA similares con grados variables de éxito en la implementación.
Los mercados de criptomonedas han experimentado una volatilidad significativa desde 2022, afectando patrones de contratación y flujos de inversión.
El financiamiento de capital de riesgo tradicional ha cambiado crecientemente hacia startups de IA, creando competencia por talento técnico entre compañías de crypto e IA.
Las predicciones recientes sobre el desplazamiento laboral impulsado por IA han generado un considerable debate entre economistas y líderes tecnológicos. Algunos pronósticos sugieren una disrupción masiva de la fuerza laboral, mientras otros argumentan que la IA principalmente mejorará la productividad en lugar de eliminar posiciones por completo.
Reflexiones Finales
La agresiva integración de la IA de Coinbase representa una apuesta significativa por la tecnología de generación de código automatizado dentro de la industria de criptomonedas. El objetivo de la empresa de un 50% de código generado por IA para octubre, junto con la continua contratación técnica, sugiere una estrategia centrada en aumentar en lugar de reemplazar a los desarrolladores humanos. Si este enfoque resulta exitoso puede influir en los patrones de adopción en el sector tecnológico más amplio.