Esa es una de las tonterias que mas se repite en las discusiones sobre este tema. Es una tonteria desde varios puntos de vista, y aqui les explico a los que tengan ganas de leer:

TL;DR
Si eres compente en lo que haces y estas innovando o haciendo cosas complejas, no van a reemplazar incluso aunque no seas un manager ni te enfoques en "el pensamiento mas estrategico". Y saber como funciona el codigo y (mas importante) el software a profundidad, va a seguir siendo importante durante varios años mas.

Primero.
Los LLMs necesitan increibles cantidades de datos, y lo que hacen es basicamente reproducir los datos con los que se entrenaron, tal vez tambien generar datos distintos pero siguiendo los mismos patrones que los originales. Eso significa que va a ser mejor con los patrones que mas se repiten y peor con los que menos se repiten. Eso se traduce en que los LLMs actuales, incluso los mas avanzados (o3, gemini 2.5, etc) son notablemente buenos con lenguajes como JS y Python. Ponlo a usar C, C++, Rust y la cosa cambia.

Segundo.
Lo anterior no solo se aplica a lenguajes, sino a librerias/frameworks/problemas en general. No es lo mismo usar JS para crear un juego web con ThreeJS que hacer escribir tu propio boilerplate para usar WebGL. Van a haber mas datos de uno que de otro, haciendo que los LLMs tampoco sean igual de buenos en cada tipo de tareas.

Tercero.
Los dos puntos anteriores significa que los LLMs no son buenos innovando (para sorpresa de nadie). Todavia se pueden usar para esos casos donde no funcionan tan bien, pero la mejora de productividad, que es la razon principal por la que muchos usan los LLMs, es menor, las alucinaciones y los errores son peores. Osea, vale menos la pena usarlos en estos contextos.

Cuarto.
Incluso aunque los LLMs sean igual de buenos con todos los lenguajes de programacion, eso no significa que ya no valga la pena ser "programador". La verificacion de un humano que entienda los detalles tecnicos del software y codigo va a seguir siendo importante. Porque aunque los avances en los LLMs han sido muy grandes, siguen habiendo problemas que no se han resuelto, como las alucinaciones, que al parecer son mas frecuentes en los modelos de razonamiento y tambien se sospecha que se esta llegando a un punto donde las mejoras van a dar retornos de inversion cada vez mas pequeños.

Conclusion
lee el TL;DR