La disrupción de la IA que estábamos esperando ha llegado

Por Paul Ford, The New York Times.

Por las tardes entre semana, cuando me dirijo a casa en metro desde Union Square en Nueva York, me conecto a una herramienta de inteligencia artificial desde mi teléfono y escribo una instrucción, o prompt. “Mira los datos de los archivos que acabo de cargar”, escribo. “Cárgalos a una base de datos y luego haz que se puedan buscar con una interfaz web”. Bajo tierra, en los túneles del metro, mi conexión a internet se cae, pero cuando mi tren emerge en el puente de Manhattan, tengo unos minutos para ver todo el trabajo que ha hecho mi agente de codificación, y si tecleo lo bastante rápido puedo darle otra instrucción. Para cuando llego a casa en Brooklyn, mi pequeño proyecto suele estar terminado: una página web, una función en una aplicación de música, una compleja herramienta de búsqueda o algún minúsculo juego.

Esto se llama vibe coding, un término acuñado hace un año por el experto en inteligencia artificial Andrej Karpathy. Hacer vibe coding, (y que podría traducirse como “programación por vibra”) es hacer software con instrucciones enviadas a un chatbot especializado, no codificar, sino dar instrucciones, y dejar que el bot resuelva los fallos. Como muchos otros programadores, utilizo un producto llamado Claude Code de Anthropic, aunque Codex de OpenAI lo hace igual de bien, y Google Gemini no se queda atrás. Claude Code hizo ganar mil millones de dólares a Anthropic en sus primeros seis meses. Siempre fue un útil asistente de codificación, pero en noviembre mejoró mucho de forma súbita, y desde entonces he estado echando a andar proyectos secundarios que llevaban una década o más en carpetas. Es divertido ver cómo cobran vida viejas ideas, así que mantengo un flujo constante. Quizá sume media hora al día de mi tiempo y una hora del de Claude.

Noviembre fue, para mí y para muchos otros en el campo de la tecnología, una gran sorpresa. Antes, las herramientas de codificación de IA eran a menudo útiles, pero vacilantes y torpes. Ahora, el bot puede funcionar durante una hora entera y hacer páginas web y aplicaciones completas y diseñadas que pueden ser defectuosas, pero creíbles. Pasé toda una sesión de terapia hablando de ello.

La industria tecnológica es una cultura global, una identidad basada en la artesanía y la destreza. El desarrollo de software ha sido un sólido trabajo de clase media durante mucho tiempo. Pero eso puede estar desapareciendo. ¿Qué aspecto podría tener el futuro si 100 millones, o mil millones, de personas pueden crear el software que deseen? ¿Podría ser éste un momento de crecimiento y oportunidades sin precedentes a medida que la gente accede por sí misma al poder de la industria tecnológica?

Según el mercado, la respuesta es no. Recientemente, las acciones de empresas de software —Monday.com, Salesforce, Adobe y muchas otras— se desplomaron a la vez; el Nasdaq 100 perdió medio billón de dólares en dos días. Las acciones de las empresas de software jurídico se desplomaron recientemente porque Anthropic lanzó herramientas para automatizar parte del trabajo jurídico. Empresas de servicios financieros e inmobiliarios: el mercado sigue devaluándolas porque los operadores esperan que haya menos necesidad de humanos en los escritorios en un futuro automatizado por la IA. ¿Para qué va a necesitar alguien todo ese software heredado cuando la IA puede codificar cualquier cosa por ti en dos sacudidas de cola de un cordero robótico?

Personalmente todo esto me parece prematuro, pero los mercados no son pensadores sutiles. Y lo entiendo. Cuando uno ve cómo un gran modelo lingüístico se abre paso a través de algún problema horrible y costoso —como la migración de datos de una plataforma previa a una moderna—, sientes cómo se mueve la tierra. Fui director ejecutivo de una empresa de servicios de software, lo que me convirtió en un estimador profesional de costos de software. Cuando reinicié mi desordenado sitio web personal hace unas semanas, me di cuenta: habría pagado 25.000 dólares para que otro lo hiciera. Cuando un amigo me pidió que convirtiera un conjunto de datos grande y complicado, lo descargué, lo limpié y lo hice bonito y fácil de explorar. En el pasado habría cobrado 350.000 dólares.

Ese último precio es a menudeo de 2021: implica un gerente de producto, un diseñador, dos ingenieros (uno senior) y de cuatro a seis meses de diseño, codificación y pruebas. Más el mantenimiento. El software a medida es terriblemente caro. Sin embargo, hoy en día, cuando las estrellas se alinean y mis instrucciones funcionan, puedo hacer cientos de miles de dólares de trabajo por diversión (diversión para mí) durante los fines de semana y las noches, por el precio del plan Claude de 200 dólares al mes.

No es una sensación del todo agradable. Los rostros de antiguos empleados siguen pasando ante mí. Todos esos diseñadores y programadores de JavaScript. Ahora no podría contratar a la mayoría de ellos, porque no tendría ni idea de cómo facturar su tiempo. Algunas empresas, entre ellas IBM, creen que la IA creará toneladas de nuevos puestos de trabajo. Pero nadie cree que vayan a ser iguales que los antiguos empleos.

¿El software que estoy haciendo para mí en mi teléfono es tan bueno como el código hecho a mano y a medida? No. Pero es inmediato y barato. Y las cantidades, medidas en líneas de texto, son grandes. Podría fallar en la prueba de calidad de una empresa, pero cumpliría todos los plazos. Eso es lo que hace que la codificación con IA sea una sacudida para el sistema.

Un axioma de la programación es “los verdaderos artistas lanzan”. Eso fue algo que Steve Jobs dijo una vez para recordar a su equipo que terminar y lanzar un producto importa más que refinarlo sin cesar. Gran parte de la industria del software se organiza en torno a la gestión del riesgo de lanzamiento y la posibilidad de que un producto nunca llegue a salir al mundo. Un buen gerente tecnológico parte de la base de que un producto nunca se lanzará al mercado, de que todas las fuerzas están en su contra y de que el mismísimo diablo lo ha maldecido, y luego el gerente trabaja a partir de allí. Incluso si se superan todos estos obstáculos, el software se lanzará tarde. Recordemos que Steve Jobs volvió a Apple en 1997 solo porque Apple no podía lanzar una nueva versión de su sistema operativo, así que compraron su empresa, NeXT. Y el descendiente directo del software de NeXT es lo que funciona en los Mac y los iPhone en 2026. En software, los cambios drásticos deben evitarse a toda costa. El riesgo es demasiado alto.

A menos que ... ¿y si, en el futuro, no lo es? ¿Y si de repente el software quisiera despegar? ¿Y si toda esa inmensa burocracia, los interminables procesos, la alucinante gama de costos que se necesitan para que la computadora compute, simplemente se esfuman? Eso no significa que el software vaya a ser bueno. Pero la mayoría del software actual no es bueno. Simplemente significa que los productos podrían salir al mercado muy rápidamente.

Y para muchos usuarios, eso estará bien. La gente no juzga el código de la IA de la misma manera que juzga los artículos mediocres o los videos superficiales. No buscan la conexión humana del arte. Buscan alcanzar un objetivo. El código solo tiene que funcionar.

Hay muchos argumentos en contra del vibe coding a través de la IA. Es un desastre ecológico, con centros de datos que consumen miles de millones de galones de agua para refrigeración cada año; puede generar código malo e inseguro; crea aplicaciones a la medida en lugar de soluciones reales y meditadas; el valor real está en las personas, no en el software. Todo esto es cierto y válido. Pero llevo demasiado tiempo en esto. La web no era software “real” hasta que lo fue. Bloguear no era publicar. Las empresas grandes y serias no iban a migrar a la nube, y un día lo hicieron.

Pero ahora mismo, los desarrolladores entusiasmados se están sobreexigiendo hasta el punto de agotamiento, codificando obsesivamente todo el tiempo. Los proyectos de código abierto están inundados de envíos de IA, a menudo de bots que fingen haber encontrado un fallo de seguridad y solicitan un pago. La gente pregona la paradoja de Jevons, que señala que una mayor eficiencia suele conducir a un mayor consumo, pero al mismo tiempo, ¿les sorprendería enterarse mañana de que las grandes empresas de consultoría tecnológica acaban de despedir a 10.000 personas? ¿Cien mil? ¿Un millón?.

El mercado sigue convulsionándose y ojalá pudiéramos pisar el freno. Pero vivimos en una era sin frenos.

No importa dónde trabajes, mi corazonada es que esto va ir por tí. ¿Te has dado cuenta de que el software que utilizas a diario añade “funciones de inteligencia artificial”? Esa es la cima de una pendiente resbaladiza. Cualquiera que sea el principio unificador que equivale al riesgo de embarque en su sector, la gente está intentando mitigarlo con IA. Seguros, finanzas, arquitectura, fabricación, textiles, todo tipo de gestión de proyectos, quieren automatizarlo todo mediante la IA.

Cuando los grandes modelos lingüísticos no son suficientes, las empresas utilizan “modelos mundiales”, que simulan la realidad física, no solo el lenguaje. Uno de los usuarios más conocidos de esa tecnología es Waymo, la empresa de taxis autónomos de Alphabet. En el sistema perfecto de Silicon Valley, los robots escribirían código para hacer funcionar los robots que conducen los taxis, con código nuevo cada minuto. Cada aplicación se crea a sí misma. ¿Quién podrá permitirse los viajes en taxi que ofrece este sistema? Eso debe responderlo otro departamento.

He pasado mis últimos años trabajando con un equipo para construir una plataforma de software de IA, intentando ayudar a clientes y consumidores a navegar por todos estos cambios. Parece el trabajo perfecto para el momento, ¿verdad? Pues no lo es. Cada seis meses estalla alguna nueva bomba de IA en nuestro sector, y tenemos que metabolizar el cambio, reajustar nuestro producto, cambiar nuestra estrategia y nuestro mercadeo y adaptarnos, con grandes gastos. Nuestra hoja de ruta sigue retrasándose como resultado de todo este “progreso”. Todo el mundo está frito.

Todo esto se ve agravado por el hecho de que gran parte de la industria de la IA está dirigida por personas que ven el pensamiento humano como materia prima, como un fabricante de acero ve el mineral. La industria está organizada en un uróboros de inversiones mutuas, con la economía mundial tambaleándose sobre sus sueños más dulces. El cambio social a este nivel necesita una gobernanza federal cuidadosa y una regulación meditada. Pero nos están dando lo contrario: bazofia de videos racistas de IA compartidos en Truth Social, Grok haciendo quién sabe qué dentro del Pentágono, y una política de la Casa Blanca que daría al fiscal general de Estados Unidos el poder de impugnar cualquier intento estatal de regular la IA. No hay frenos.

Toda la gente a la que estimo odia estas cosas, y toda la gente a la que odio las adora. Y sin embargo, probablemente debido a los mismos defectos de personalidad que me atrajeron a la tecnología en primer lugar, estoy irritantemente entusiasmado.

Esta es la razón: colecciono historias de infortunios con el software. Pienso en el amigo de una organización de migración sin fines de lucro que tiene que hacer clic innumerables veces, con creciente frustración, para generar informes críticos. O en los propietarios de pequeñas empresas que intentan gestionarlo todo con el correo electrónico y pierden pedidos por ello. O mi médico, cuyo tiempo con los pacientes es devorado por la necesidad de teclear furiosamente en el sistema de historia clínica electrónica del hospital.

Tras décadas de historias como esas, creo que hay millones, quizá miles de millones, de productos de software que no existen pero que deberían existir: cuadros de mando, informes, aplicaciones, rastreadores de proyectos y un sinfín más. La gente quiere estas cosas para hacer su trabajo, o para ayudar a otros, pero no encuentran el presupuesto. Se las arreglan con hojas de cálculo y listas de tareas.

Mi sector es famoso por decir “no” o por venderte algo que no necesitas. Tenemos una reputación ganada a pulso de ser tipos muy pesados. Pero creo que si el vibe coding mejora un poco, se hace un poco más accesible y un poco más fiable, la gente no tendrá que esperar por nosotros. Pueden simplemente ver algunos videos de cómo hacerlo y aprender, y entonces podrán tener el poder de estas herramientas por sí mismos. Ahora podría enseñarte a hacer una aplicación web compleja en unas pocas semanas. En unos seis meses podrías hacer muchas cosas que a mí me llevó 20 años aprender. Estoy escribiendo todo tipo de código que antes no podía, pero tú también puedes. Si no podemos parar el tren de carga, al menos podríamos subirnos para dar una vuelta.

La pura verdad es que soy menos valioso de lo que solía ser. Duele hacerse obsoleto, pero también es divertido codificar en el tren. Y si esta tecnología sigue mejorando, entonces todo aquel que me diga lo difícil que es hacer un informe, hacer un pedido, actualizar una aplicación o poner al día un registro... también podría conseguir el software que se merece. Ese podría ser un buen intercambio, a largo plazo.

Paul Ford es ensayista y tecnólogo. Es cofundador y presidente de Aboard.com, una plataforma de aceleración de software impulsada por IA. c. 2026 The New York Times Company.