ESTUDIAR CARRERAS RELACIONADAS CON SOFTWARE: ¿EXPECTATIVA DE ÉXITO O FRUSTRACIÓN ASEGURADA?
Hay una frase que se repite constantemente en perfiles de juniors, trainees e incluso de personas con experiencia sólida:
“Hoy escribo esto desde la frustración, pero también desde la honestidad”.
La veo tanto que ya no sorprende. Y quizá eso ya dice mucho del estado actual de la industria.
Durante años se nos vendió el software como una vía clara de progreso económico, estabilidad y crecimiento profesional. Una carrera “del futuro”. Hoy, para muchos, ese futuro no llega. Y no por falta de esfuerzo.
La realidad cruda del mercado
La realidad es más cruda: el mercado está saturado de personas formadas, motivadas y técnicamente capaces, compitiendo por muy pocas oportunidades reales de entrada. Especialmente para quienes no comenzaron a los 18 o 20 años.
A esto se suma algo que rara vez se menciona abiertamente: la edad sí importa.
La industria privilegia perfiles muy jóvenes, fácilmente pagables, fácilmente contratables, dispuestos a aceptar condiciones precarias o salarios bajos (si es que tienen la suerte de encontrarlos) con tal de “ganar experiencia”. Para quienes intentan cambiar de carrera o comenzaron más tarde, las puertas se cierran con mucha rapidez, aunque las empresas insistan en que “solo importa el talento”.
El "Junior" que sabelotodo
Hoy, para pasar filtros automáticos (ATS), parece que no basta con ser junior. Hay que ser frontend, backend, data scientist, bilingüe, manejar redes sociales de la empresa, tener portafolio impecable, marca personal fuerte y presencia constante en plataformas profesionales. En la práctica, se espera que una sola persona cumpla cinco o más roles. Eso no es un junior. Es un perfil senior mal pagado.
Plataformas y Empleabilidad
Las plataformas especializadas en empleabilidad tampoco ayudan demasiado. Si no se paga una versión premium, muchas veces ni siquiera se muestran ofertas alineadas con lo que se busca (y no es cuestión de optimización de perfil, fácilmente las IAs también ayudan en ello). Tus publicaciones no se comparten, no llegan a perfiles relevantes y los algoritmos terminan sugiriendo vacantes que no guardan ninguna relación con tu perfil profesional. Pasar los filtros se vuelve un juego opaco, costoso (tiempo, esfuerzo) y frustrante.
Universidades y Gobierno
Desde el lado universitario, el panorama no mejora mucho. Las universidades presumen oficinas de empleabilidad, plataformas internas y acompañamiento al egresado. En la práctica, el “apoyo” suele limitarse a talleres de hoja de vida, charlas de marca personal y sesiones motivacionales. Todo eso puede encontrarse con una búsqueda decente en YouTube o con un buen prompt en ChatGPT o Gemini. Cuando llega el momento de buscar empleo real, no hay acompañamiento efectivo ni conexiones reales con el mercado laboral.
Desde lo gubernamental, ocurre algo similar. Se anuncian bootcamps, certificaciones y credenciales en tecnologías de moda para inflar cifras: “este año se certificaron miles de personas en tecnología”. Pero casi nunca se pregunta cuántas aprendieron de verdad, cuántas consiguieron un empleo estable o cuántas lograron un salario acorde a su formación. Al final, se organizan ferias laborales donde, con suerte, las ofertas alcanzan el salario mínimo y, en muchos casos, ni siquiera están relacionadas con tecnología. La pregunta es inevitable: ¿esos empleos realmente existen o están reservados, como siempre, para el amigo del amigo? ¿Networking o simplemente “palanca”, como lo llamamos en Colombia?
La contradicción de la IA y el Esfuerzo
A todo esto se suma otra contradicción evidente. Hoy se exige saber usar herramientas de IA como ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, flujos con n8n, Zapier, Make, y adaptarse constantemente a nuevas tecnologías que “lo cambian todo”: frameworks, librerías, plataformas que prometen agilidad y eficiencia. Pero cuando llega la prueba técnica, usar IA está mal visto o directamente prohibido. Se nos pide ser rápidos en producción, pero “puros” en evaluación (en la prueba no deberías usar IA). Una incoherencia que pocos cuestionan.
El mito del esfuerzo puro
Algunos dirán que conseguir trabajo siempre ha requerido esfuerzo. Y es cierto. Pero el sistema actual parece diseñado para beneficiar a quienes ya están arriba: grandes empresas, gurús de la tecnología, fundadores consolidados. Se entrevistan entre ellos, amplían su networking, crean nuevos referentes, mientras miles de aspirantes sostienen ese ecosistema con likes, compartidos y visibilidad gratuita. Su mérito existe, nadie lo niega. Pero también hubo suerte, contexto y timing perfecto. Si todo fuera solo esfuerzo, todos quienes se esfuerzan serían CEOs o directores de empresa, y claramente no es así.
Para muchos de nosotros, que sostenemos la base de todo este sistema, el software termina siendo solo un hobby. Un hobby interesante, a veces apasionante, pero también costoso y sin impacto real en la estabilidad económica ni en un verdadero proyecto de mejora de vida.
Advertencia y Debate
No escribo esto para desmotivar sin sentido. Lo escribo para advertir. Si alguien está pensando hoy en estudiar software, que lo piense muy bien. Muy bien. Que analice el retorno real, las condiciones del mercado y las reglas no escritas del juego. Porque hoy, para muchos, el precio que se paga es alto y el retorno incierto.
Quedo abierto al debate. De verdad. Me interesa saber qué piensan otros juniors, trainees y personas que están en este mismo punto. Y también estaría encantado de cambiar de opinión, pero con argumentos, no con ataques personales ni frases vacías.
Esto es solo una opinión. No presento grandes estudios ni cifras concluyentes; hablo desde un terreno frágil y personal. Justamente por eso, me interesa que respondan quienes están viviendo esta realidad: los juniors, los trainees, quienes están intentando entrar hoy al sector. No los grandes gurús ni las empresas consolidadas. Tal vez los datos muestren otra cosa, como ocurre con las encuestas: hoy una señala un resultado y semanas después otra afirma lo contrario, dependiendo de quién mide y con qué intención. Por eso mismo, esta opinión también debe ser cuestionada. Discútanla, contradíganla, pónganla a prueba.
Esta publicación no pretende convencer a nadie de una postura u otra, sino abrir el espacio para que quienes están empezando puedan tomar decisiones más informadas, basadas en distintos puntos de vista, experiencias reales y datos que otros quieran compartir.
Como dijo Alan Kay:
“La mejor forma de predecir el futuro es inventarlo.”
Pero para inventarlo, primero hay que reconocer honestamente el terreno en el que estamos parados.