Reunión de orientación · Lunes 2 de noviembre de 2026 · 7:00–8:00 p. m., hora de Bogotá
Cómo está la programación hoy, qué cambia con la IA, qué áreas tienen demanda y una propuesta de clases basada en proyectos reales.
1 · Panorama
Gana quien sabe resolver problemas reales y usar la IA con criterio, no quien solo escribe código.
1 · Panorama
Desarrolladores de software en EE. UU., 2024–2034: unos 267.700 empleos nuevos, cinco veces el promedio.
BLSBig data, IA/ML y desarrollo de software, entre los empleos de más rápido crecimiento.
WEF 2025Empleo de desarrolladores de 22–25 años desde finales de 2022 (nómina EE. UU.). Los perfiles con experiencia no caen.
StanfordMediana mensual junior en Colombia, 42 reportes (muestra pequeña). Mediana EE. UU.: USD 135.980/año (mayo 2025).
SalariosTech · BLSConclusión: el portafolio con proyectos reales pesa más que nunca para el primer trabajo o cliente.
2 · Impacto de la IA
Fuente: Stack Overflow Developer Survey 2025.
2 · Impacto de la IA
2 · Impacto de la IA
Lo que más se afecta es el trabajo junior repetitivo.
3 · Áreas con demanda · 1 de 2
| Área | Qué es | Entrada | Demanda | Afectación IA | Stack inicial |
|---|---|---|---|---|---|
| Desarrollo web / full stack | Sitios, apps y paneles | Media | Software dev +15,8 % (BLS) | Alta en tareas junior | JS/TS, React, Node, SQL |
| Backend | APIs, lógica, bases de datos | Media | Incluido en software dev +15,8 % | Media | Python o Node, PostgreSQL, Docker |
| Datos y analítica | Reportes, dashboards, modelos | Media | Data scientists +33,5 % (BLS) | Media | SQL, Python, pandas, Power BI |
| Automatización | Conectar apps y procesos | Baja | Sin dato verificado | Impulsada por IA | n8n, Python, APIs, webhooks |
Demanda: cifras de EE. UU. (BLS 2024–34) o globales de encuestas a empleadores (WEF 2025–30). Sin dato específico para Colombia.
3 · Áreas con demanda · 2 de 2
| Área | Qué es | Entrada | Demanda | Afectación IA | Stack inicial |
|---|---|---|---|---|---|
| IA aplicada / ingeniería de IA | Productos con LLMs, RAG, agentes | Media-alta | IA/ML +85 % a 2030 (WEF) | Impulsada por IA | Python, APIs de LLM, vectores |
| Móvil | Apps iOS/Android | Media | Sin dato verificado | Media | React Native o Flutter |
| DevOps / cloud | Desplegar y operar sistemas | Media-alta | DevOps +40 % a 2030 (WEF) | Media | Linux, Docker, CI/CD, AWS |
| Ciberseguridad | Proteger sistemas y datos | Alta | Analistas +28,5 % (BLS) | Baja | Redes, Linux, fundamentos de seguridad |
Para empezar, lo más realista: web full stack, datos y automatización con IA. DevOps y ciberseguridad suelen venir después de una base sólida.
4 · Preguntas de descubrimiento · Intereses
4 · Preguntas de descubrimiento · Objetivo, tiempo y nivel
4 · De la respuesta a la ruta
| Si responde… | Ruta sugerida |
|---|---|
| “Me gusta crear cosas que se ven y que otros usan” | Web full stack |
| “Me gustan los números, Excel, entender el porqué” | Datos y analítica |
| “Quiero ahorrar tiempo, vender servicios o emprender con IA” | Automatización e IA aplicada |
| “No sé todavía” | Fundamentos 4 semanas con un mini proyecto de cada ruta |
5 · Rutas de aprendizaje · 1 de 3
Landing y app sencilla en JS/TS publicadas en internet, con Git y GitHub de uso diario.
App full stack con login, base de datos PostgreSQL y API propia, desplegada (Vercel o un VPS).
2–3 proyectos reales en portafolio (uno para un cliente o negocio real), tests, CI y revisión de código con IA.
5 · Rutas de aprendizaje · 2 de 3
SQL sólido y análisis en Python de un dataset real, con conclusiones escritas.
Dashboard de un negocio real que se actualiza solo, más un pipeline simple de datos.
Portafolio de 3 análisis con impacto medible; base de machine learning y uso de LLMs para analizar texto.
5 · Rutas de aprendizaje · 3 de 3
3 automatizaciones funcionando (correo, hojas de cálculo, WhatsApp/CRM) con n8n y Python.
Un asistente con IA conectado a datos propios (RAG) y una automatización vendida o usada por un tercero.
Agentes con herramientas, evaluación de respuestas, control de costos; oferta de servicios o empleo como AI engineer junior.
Las tres rutas comparten la base: lógica, Git, terminal, HTTP y APIs, SQL y uso crítico de la IA. Cambia el stack, no los fundamentos.
6 · Propuesta de clases
6 · Propuesta de clases · Módulos
| Módulo | Duración | Contenido | Proyecto práctico |
|---|---|---|---|
| 0. Fundamentos | 4 semanas | Lógica, Python o JS, terminal, Git/GitHub, HTTP, IA como tutor | Script o mini app que resuelve un problema propio |
| 1. Especialidad | 8 semanas | Stack de la ruta elegida | Proyecto ancla de la ruta |
| 2. Producción | 4 semanas | Bases de datos, despliegue, tests, seguridad básica, CI | Llevar el proyecto ancla a producción |
| 3. Proyecto real | 4–6 semanas | Trabajo con un usuario o negocio real, requisitos, entregas | Caso real para el portafolio |
| 4. Portafolio y salida | 2 semanas | CV, GitHub, LinkedIn, entrevistas o propuesta freelance | Portafolio público y pitch |
6 · Plan de las primeras 4 semanas
Instalar entorno (VS Code o Cursor, Git, Python/Node). Variables, condicionales, ciclos. Primer repositorio en GitHub. Reto: calculadora de gastos en consola.
Listas, diccionarios, funciones, leer un archivo CSV. Pedir a la IA que explique, no que resuelva. Reto: resumen de gastos por categoría.
Cómo funciona HTTP, JSON, consumir una API pública. Mini muestra de las 3 rutas: una página, un gráfico, una automatización en n8n.
Proyecto propio pequeño publicado y explicado en 5 minutos. Revisión juntos y elección de la ruta de especialidad.
7 · Cómo usar la IA para aprender
Desde el módulo 1: la IA escribe borradores y la persona los revisa, prueba y defiende.
8 · Guion de la reunión · Lunes 2 de noviembre, 7:00–8:00 p. m., hora de Bogotá
| Hora | Bloque | Objetivo |
|---|---|---|
| 7:00–7:05 | Apertura | Presentarse, objetivo de la reunión y cómo terminará: con una ruta y una primera tarea |
| 7:05–7:15 | Panorama e IA | Secciones 1 y 2: hay demanda, la IA cambia el tipo de trabajo, importa el portafolio |
| 7:15–7:30 | Descubrimiento | Sección 4: escuchar más que hablar, anotar intereses, tiempo y objetivo |
| 7:30–7:40 | Áreas | Sección 3: elegir 1 o 2 áreas candidatas según las respuestas |
| 7:40–7:50 | Ruta y clases | Secciones 5 y 6: mostrar la ruta elegida, hitos y formato de clases |
| 7:50–7:55 | Primera tarea | Instalar entorno y crear cuenta de GitHub antes de la primera clase |
| 7:55–8:00 | Acuerdos | Fecha de la primera clase, horario semanal y canal de comunicación |
Fuentes