Ante los recientes avances de Windows 11 en el rendimiento, todas las novedades que agregamos programadores de macOS, sus herramientas exclusivas, las decisiones detrás de la evolución de Linux llaman la atención de los ingenieros del mundo entero por cómo influye en el desenvolvimiento de todo el ecosistema, incluso cuando hay distros populares como Ubuntu, Fedora y ZorinOS en juego.

¿Qué es lo que sucede con GIT y por qué la implementación de esto genera cierto rechazo a Torvalds? Seguro que anteriormente has escuchado que es realmente difícil complacer al famoso programador finlandés porque en varias ocasiones ha cancelado parches por ciertas ideas o cosas que simplemente no le han agregado de todo.

¿Por qué Linus Torvalds dice que Git nunca fue un proyecto importante para él?

Durante una intervención recogida en un vídeo publicado en YouTube, Torvalds explica que Git surgió por pura necesidad. El creador de Linux recuerda que necesitaba una herramienta capaz de gestionar el desarrollo del kernel de manera eficiente y decidió crearla cuando las alternativas disponibles ya no respondían a las exigencias del proyecto.

Por eso afirma sin rodeos: “Es un poco ridículo” que hoy tanta gente lo identifique con Git, ya que para él nunca representó una iniciativa especialmente trascendente.

El desarrollador también subraya que, a diferencia de Linux, Git no absorbió años de trabajo constante ni se convirtió en el centro de su carrera profesional. Según sus propias palabras, fue algo que necesitaba para continuar desarrollando el kernel.

De hecho, comenta que únicamente dedicó alrededor de cuatro meses al proyecto antes de dejar que la comunidad y otros mantenedores tomaran el relevo. La enorme repercusión posterior de la herramienta contrasta con la importancia relativamente modesta que él le atribuía en aquel momento.

La anécdota con su hija refleja perfectamente esa diferencia de percepción. Torvalds explica que en muchos laboratorios de informática y centros universitarios Git está presente en prácticamente cualquier flujo de trabajo relacionado con la programación. Eso provoca que numerosas generaciones de estudiantes tengan contacto cotidiano con la herramienta incluso antes de profundizar en Linux, una situación que el propio creador reconoce con cierta sorpresa.

Cómo una herramienta creada para el kernel Linux terminó dominando el desarrollo de software

Aunque Torvalds no considere Git uno de sus proyectos más relevantes, la realidad es que su impacto es difícil de exagerar. Actualmente se ha consolidado como el estándar de facto para el control de versiones en la industria tecnológica. Empresas de todos los tamaños, proyectos de código abierto y organizaciones de investigación lo utilizan para registrar cambios, coordinar equipos y mantener historiales completos de desarrollo.

Parte de su éxito reside en la filosofía con la que fue diseñado. Git permite trabajar de forma distribuida, crear ramas independientes para nuevas funciones y fusionar cambios con rapidez.

Estas características resultaron especialmente valiosas a medida que los proyectos de software crecieron en complejidad y comenzaron a involucrar a desarrolladores repartidos por todo el mundo. Lo que empezó como una solución para el kernel Linux terminó resolviendo problemas comunes que afectaban a prácticamente cualquier equipo de programación.

La paradoja es evidente. Linux sigue siendo la obra que definió la trayectoria de Linus Torvalds y que cambió el panorama informático global, desde servidores y superordenadores hasta Android. Sin embargo, Git ha adquirido una presencia tan extendida en el día a día de los desarrolladores que muchas personas lo descubren antes incluso que el propio sistema operativo Linux.

Quizá por eso siguen sorprendiendo las palabras de su creador: para millones de profesionales es una herramienta imprescindible, pero para Torvalds siempre fue simplemente la respuesta a un problema concreto que necesitaba resolver para seguir construyendo el kernel.

David Heinemeier Hansson, conocido mundialmente por crear Ruby on Rails, ha compartido su opinión sobre la situación, determinando que la capacidad de trabajar bien con otras personas podría convertirse en un factor decisivo para mantener la relevancia profesional en los grandes equipos.

Ahora que la IA como Claude Code puede ayudar a escribir código con gran rapidez, las cualidades humanas se perfilan como uno de los principales elementos diferenciadores. El hecho de tener destreza para socializar, criterios en decisiones importantes y análisis determinado.

¿Por qué David Heinemeier Hansson cree que los programadores deben desarrollar habilidades sociales?

A través de una publicación en X, Hansson compartió una predicción contundente sobre el impacto de los agentes de inteligencia artificial en la profesión. "La era de los agentes será increíble para la mayoría de los programadores, pero serán tiempos difíciles para los cascarrabias", escribió. Poco después reforzó la idea con una recomendación directa: "Lo mejor es aprender algunas habilidades sociales básicas".

Su planteamiento apunta a una realidad que durante años ha existido en determinados entornos tecnológicos. Algunos desarrolladores con conocimientos muy especializados podían conservar una posición privilegiada dentro de una empresa gracias a que dominaban sistemas complejos o poseían información crítica sobre determinados proyectos. Esa combinación de experiencia técnica y conocimiento exclusivo permitía que algunas conductas difíciles fueran toleradas por las organizaciones.

Sin embargo, la expansión de los sistemas de IA podría alterar ese equilibrio. Durante el debate generado por la publicación de Hansson, varios profesionales señalaron que la automatización reducirá la dependencia de ese conocimiento acumulado por una sola persona.

Zack Swafford, cofundador de Dart, comentó que muchas compañías aceptaban ciertas actitudes problemáticas porque esos empleados poseían un "conocimiento tribal arcano" que resultaba difícil de reemplazar. Si la IA facilita el acceso a información técnica y acelera la resolución de problemas, las empresas tendrían menos incentivos para mantener comportamientos que dificulten la colaboración entre equipos.

La programación cambia, pero la colaboración sigue siendo imprescindible

La capacidad de comunicarse con compañeros, gestionar proyectos, presentar ideas o establecer contactos profesionales ha influido históricamente tanto en la contratación como en las oportunidades de ascenso, por lo que influye muchísimo la manera en la que un individuo actúa en diversas circunstancias para saber si no va a ser un problema a largo plazo para todo un equipo.

De hecho, varias respuestas a la publicación destacaron que la inteligencia artificial no crea esta realidad, sino que la hace más evidente. Uno de los comentarios que más repercusión tuvo es que "las habilidades te permiten ser contratado, y ser fácil de trabajar te mantiene cerca. Los agentes simplemente lo hacen obvio más rápido".

La reflexión conecta con una tendencia creciente en la industria tecnológica, donde las empresas buscan perfiles capaces de colaborar en entornos multidisciplinares y de adaptarse a procesos cada vez más automatizados.

La postura de Hansson también encaja con sus opiniones recientes sobre el desarrollo de software impulsado por IA. En septiembre aseguró que escribir código manualmente se estaba convirtiendo en un "estado excepcional".

Según explicó entonces, los programadores recurrirán cada vez más a la escritura tradicional únicamente cuando necesiten corregir errores o resolver situaciones que los sistemas de generación automática no puedan gestionar correctamente.

Si esa evolución se consolida, el valor diferencial de muchos desarrolladores podría desplazarse progresivamente desde la producción directa de código hacia capacidades relacionadas con la supervisión, la estrategia, la creatividad y la interacción con otros profesionales.

La clave está en la adquisición de Pierre Computer, una startup especializada en herramientas para desarrolladores, y esto es de suma importancia en una carrera en la que empresas como Anthropic, Cursor o Microsoft buscan controlar cada vez más etapas del ciclo de desarrollo.

¿Por qué OpenAI quiere que el código viva dentro de Codex?

La adquisición de Pierre Computer tiene un objetivo claro: incorporar de forma nativa la funcionalidad Code Storage dentro de Codex una vez concluya la integración. Esto permitirá que los desarrolladores no solo generen software mediante IA, sino que también dispongan de un espacio centralizado para almacenar proyectos, organizar archivos, controlar versiones y gestionar la evolución del código desde una única plataforma. La propuesta reduce la necesidad de alternar constantemente entre distintas herramientas durante el proceso de desarrollo.

Durante décadas, GitHub se ha consolidado como el lugar donde los desarrolladores guardan y administran su trabajo. Su modelo fue diseñado pensando en equipos humanos que modifican manualmente cada línea de código. La aparición de agentes de inteligencia artificial cambia radicalmente esa dinámica.

Ahora es posible que una IA altere miles de líneas en cuestión de minutos, genere nuevas funcionalidades o reestructure componentes completos sin intervención constante del programador. Ese nuevo escenario crea una demanda creciente de sistemas capaces de gestionar volúmenes mucho mayores de cambios automatizados.

Para OpenAI, integrar el almacenamiento de código en Codex supone ampliar su alcance más allá de la generación automática de software. La compañía busca que su plataforma se convierta en el centro operativo del desarrollo impulsado por inteligencia artificial.

Si los programadores pueden crear, modificar, almacenar y supervisar proyectos desde un mismo entorno, la experiencia de trabajo resulta más fluida y se eliminan fricciones derivadas del uso de múltiples servicios independientes.

¿Puede convertirse realmente en una amenaza para GitHub?

La iniciativa de OpenAI coincide con una tendencia que ya se observa en otras empresas del sector. Cursor presentó recientemente Origin, una propuesta diseñada para competir con GitHub desde una perspectiva adaptada al desarrollo asistido por inteligencia artificial. En lugar de centrarse exclusivamente en el almacenamiento de repositorios, estas nuevas plataformas buscan construirse alrededor de flujos de trabajo donde la IA tiene un papel protagonista desde el primer momento.

OpenAI también ha revelado recientemente Pando, un sistema concebido para gestionar las enormes cantidades de código que pueden producir los agentes de inteligencia artificial. La idea es disponer de una infraestructura capaz de escalar al mismo ritmo que evolucionan estas herramientas.

Si la IA escribe código más rápido de lo que una persona puede revisarlo, la capa de gestión y almacenamiento adquiere tanta importancia como los propios modelos que generan el software.

Eso no significa que GitHub vaya a desaparecer ni mucho menos. La plataforma mantiene una posición dominante, una enorme comunidad de desarrolladores y una integración profunda en la industria tecnológica.

De hecho, otras compañías han optado por estrategias diferentes. Anthropic, por ejemplo, permite que Claude Code se conecte directamente con GitHub en lugar de desarrollar un servicio de alojamiento de código propio.

A corto plazo nada cambia para los programadores, pero la dirección del mercado parece cada vez más clara: los proveedores de inteligencia artificial quieren controlar no solo la generación de código, sino también el lugar donde ese código se almacena, evoluciona y se convierte en aplicaciones reales.

Linux parece estar avanzando hacia un modelo más equilibrado y sostenible, donde las herramientas de asistentes virtuales como Claude Code ya no se limitan a detectar errores, sino que empiezan a integrarse de forma más natural en el flujo habitual de desarrollo.

En paralelo al crecimiento de asistentes para desarrolladores y sistemas capaces de proponer correcciones automáticamente, el proyecto Linux sigue sirviendo como uno de los mayores laboratorios reales para comprobar hasta qué punto estas tecnologías pueden aportar valor en entornos complejos y altamente exigentes. La llegada de Linux 7.4 ofrece precisamente una nueva oportunidad para observar esa evolución.

¿Por qué Linus Torvalds cree que la IA está siendo más útil en el desarrollo de Linux?

Torvalds acompañó el lanzamiento del primer candidato de Linux 7.4 con un análisis de la situación actual del proyecto. Según explicó, esta ventana de integración ha sido especialmente grande, con cerca de 20.000 confirmaciones incorporadas frente a las aproximadamente 15.000 que suelen registrarse en una versión habitual del kernel.

Lejos de considerar esta cifra como una señal negativa, el desarrollador finlandés la interpreta como un posible síntoma de que el trabajo relacionado con la IA está madurando dentro del ecosistema Linux.

En sus palabras, está "mucho más feliz con la avalancha de trabajo activado por IA que llega a la ventana de fusión que con que aparezca principalmente como correcciones adicionales durante el período -rc", según lo compartido en The Register.

Para Torvalds, resulta preferible que los cambios generados o impulsados por herramientas de inteligencia artificial lleguen antes al ciclo de desarrollo, formando parte del trabajo habitual de integración, en lugar de manifestarse posteriormente como una larga lista de errores y correcciones durante las fases de estabilización.

Esa tendencia le lleva a pensar que los parches relacionados con IA están dejando de ser una anomalía para convertirse en parte del desarrollo normal del kernel. "Creo que es un modelo mucho más saludable", afirmó. Aun así, también introdujo un matiz importante al recordar que Linux 7.4 podría convertirse en la próxima versión con soporte a largo plazo (LTS), una circunstancia que tradicionalmente suele atraer una mayor cantidad de contribuciones y cambios. Por ello, reconoce que el incremento de actividad no puede atribuirse exclusivamente al impacto de la IA

¿Qué cambios llegan con Linux 7.4 y qué papel sigue teniendo la supervisión humana?

Aunque Torvalds ve signos positivos en esta evolución, eso no significa que haya abrazado sin reservas todas las aportaciones generadas con IA. De hecho, dejó claro que muchas de las contribuciones propuestas por estos sistemas continúan necesitando intervención humana antes de llegar al código definitivo. Según explicó, Linux 7.4 está "lleno de correcciones para problemas encontrados por la IA" y añadió que "cada vez más la IA también ha sugerido los parches, aunque a menudo se reescriben".

Esta observación refleja uno de los aspectos más relevantes del desarrollo moderno de software. Las herramientas de inteligencia artificial pueden acelerar la detección de fallos, localizar patrones problemáticos e incluso proponer soluciones, pero el trabajo de revisión sigue recayendo en desarrolladores experimentados.

El propio kernel de Linux se mantiene como un proyecto donde la calidad del código y las revisiones exhaustivas continúan siendo elementos fundamentales antes de aceptar cualquier modificación.

Más allá del debate sobre la IA, Linux 7.4 también incorpora novedades relevantes para usuarios y fabricantes de hardware. Según el avance publicado por Phoronix, la futura versión mejora el soporte para procesadores de AMD, Apple y Google, introduce nuevas optimizaciones de seguridad para máquinas virtuales, añade compatibilidad para la pantalla oficial de 10 pulgadas de Raspberry Pi y continúa el trabajo para mejorar el funcionamiento del sistema operativo en el SoC Snapdragon X2 de Qualcomm destinado al mercado de PC.

Todo ello refuerza la idea de que Linux sigue evolucionando simultáneamente en varias direcciones: más compatibilidad, más rendimiento y una integración cada vez más práctica de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo, siempre bajo la supervisión de la comunidad de desarrolladores.

Esto es algo que ha querido compartir en redes mediante un tuit bastante duro y, para bastantes programadores, una gran realidad que viven cada día.

"A los programadores nos han arrancado de cuajo nuestra identidad de la noche a la mañana", comenta. "Ya hace muchos meses que no toco una sola línea a mano, así que ya ni eso nos queda. Nos hemos quedado sin identidad", añade.

Y aunque reconoce que no está en contra de la IA (utiliza herramientas como Codex o Claude Code y le encanta poder sacar adelante en muy poco tiempo el trabajo), reconoce que cada vez necesita escribir menos código por su cuenta.

Lo cierto es que, durante años, ser programador significaba estudiar lenguajes, aprender a resolver errores nuevos, probar soluciones y estar horas delante de una pantalla hasta conseguir que algo funcionase. También había una parte de curiosidad innata por aprender y mejorar cada día.

Ahora muchas de esas tareas se las puede pedir directamente a una inteligencia artificial. Y aunque eso permite trabajar más rápido, también cambia por completo este sector. Ahora tan solo tienes que pedirle a una herramienta que haga el trabajo y comprobar después si el resultado está bien.

Para Valiño todo ha cambiado y todo aquello que te ha definido como profesional durante años ahora deja de formar parte de tu día a día.

La inteligencia artificial se convierte en un arma de doble filo para los programadores

Con respecto a este tema (IA buena o mala), hay dos claros bandos: los que están a favor y consiguen seguirle el ritmo y los que empiezan a rendirse.

Sin ir más lejos, en este último se encuentra otro desarrollador que lleva casi diez años trabajando en el sector y que ha contado cómo se encuentra en Reddit. Está preocupado por lo que pueda pasar con su profesión y pone sobre la mesa la idea de dejar la programación para dedicarse al campo.

"Todo avanza más rápido de lo que el cerebro humano puede procesar. Por primera vez en mi vida, estoy considerando seriamente dedicarme a la agricultura o cultivar mis propios alimentos. Siento de verdad que en 5 o 10 años no quedarán muchos trabajos de verdad", comenta.

"Hace apenas un año, decía: 'Claro, la IA puede escribir código, pero no puede diseñar sistemas. Todavía se necesita un ingeniero o arquitecto sénior para supervisarlo todo". Ya no digo eso", añade.

"Ahora puede diseñar sistemas. Y en muchos casos, lo hace mejor que nosotros. A veces siento que estamos construyendo activamente lo que nos va a dejar obsoletos. Simplemente estoy cansado", finaliza.

Si bien es cierto que ese mensaje de que la IA iba a acabar con los trabajos de los desarrolladores ha cambiado por la IA va a cambiar tu forma de trabajar, su impacto está siendo enorme y todos aquellos que acaban de empezar, como los que llevan 20 o 30 años en el sector, son los que peor parados salen de este cambio.

La IA se ha convertido en una fuente de cansancio mental extremo que empieza a ser preocupante

El uso de la IA se ha convertido en un criterio de evaluación. Ya no basta con tener un buen currículum o años de experiencia; ahora hay que demostrar que sabes trabajar con la inteligencia artificial, que sabes comprobar resultados y que eres capaz de usarla en tu día a día, aprovechándola al máximo.

Por otro lado, algunas personas están sufriendo lo que han denominado como AI brain fry o directamente que se te fría el cerebro por culpa de la IA.

El problema es que esta ya forma parte del día a día de muchos y, aunque a todo el mundo le vendieron la idea de que estos chatbots como ChatGPT, Claude o Gemini, entre otros muchos, venían a hacerte la vida más fácil, la realidad es que para más del 25% de los trabajadores, la IA se ha convertido en una fuente de cansancio mental extremo que empieza a ser preocupante.

Lo definen como esa sensación de niebla en el cerebro que te deja completamente aturdido al final de la jornada laboral. No es el cansancio de toda la vida, sino algo que va más allá: dolores de cabeza, problemas para mantener el foco y una dificultad enorme para procesar información.

De forma simple, si antes necesitabas más tiempo para poder hacer tus tareas y te tomabas descansos en medio, ahora ese momento de libertad se convierte en alcanzar a hacer más trabajo.

Al final, la IA consigue meterte en un círculo vicioso. Como todo va más rápido, los empleados dependen más de la IA para seguir el ritmo. Y como dependen más de la IA, se lanzan con proyectos para los que no están preparados.

Según los datos que ha publicado Phoronix, ha habido 19.671 cambios desde Linux 7.3. Para que te hagas una idea, en el desarrollo de la versión anterior hubo 16.267, mientras que en el salto de Linux 7.2 a 7.3 fueron todavía menos.

Eso significa que Linux 7.4 ha tenido miles de cambios más de lo normal. Eso sí, matizar que esto no quiere decir que se hayan escrito 20.000 funciones nuevas, ya que cada cambio puede ser desde una pequeña corrección hasta otros mucho más grandes.

Por otro lado, Linux ha sumado casi medio millón de líneas durante esta fase de desarrollo. Antes de empezar el desarrollo de esta versión, Linux 7.3 tenía algo más de 41 millones de líneas en total. Ahora ha subido hasta las 41.605.120 líneas. De ellas, más de 31,4 millones son código real. El resto son comentarios y líneas en blanco.

La inteligencia artificial ya está ayudando a programar Linux

Sin duda, el gran protagonista de todos estos cambios, el que realmente está acelerando una mejora en todos los aspectos de Linux, es la inteligencia artificial.

Por ejemplo, los desarrolladores han corregido errores que podían aparecer cuando varias partes del sistema intentaban utilizar el mismo recurso al mismo tiempo.

También han solucionado un problema con la memoria en la reproducción de audio comprimido y otros errores que había en JACK, una herramienta muy usada para trabajar con sonido y música en Linux.

Eso sí, el uso de la IA tiene una cara B. Sin ir más lejos, la cantidad de código generado con ayuda de IA está creciendo tanto que los propios responsables del kernel afirman estar desbordados.

El problema no es que la inteligencia artificial esté escribiendo una parte vital de Linux, sino que está generando una avalancha de pequeños cambios que alguien tiene que revisar.

Linux 7.4 también quiere que la batería de tu portátil dure más

Pero no todo en Linux 7.4 tiene que ver con la IA o con un crecimiento que parece desmesurado. Esta actualización también trae grandes mejoras y una de las más potentes tiene que ver con la posibilidad de controlar mejor la carga de la batería.

En algunos modelos, Linux permitirá establecer un límite, por ejemplo, del 80%. Esto viene muy bien si sueles tener el ordenador enchufado durante muchas horas, ya que, como bien sabrás, tener día y noche la batería siempre al 100% puede hacer que tu PC dure menos años de los debidos.

Por otro lado, también se han anunciado cambios para evitar que la tarjeta gráfica dedicada esté funcionando cuando no hace falta. De nuevo, esto supondrá un gran alivio para la batería de tu ordenador, ya que la gráfica integrada puede gastar batería incluso cuando no la estás usando para nada.

Además, se espera que Linux 7.4 venga con mejoras para controlar los ventiladores y ajustar la temperatura en portátiles. Se espera que todo esto aterrice en PC de ASUS, MSI, HP, Acer y TUXEDO, entre otros. Algunos modelos incluso también podrán controlar mejor la velocidad de los ventiladores o los perfiles de rendimiento.

Realmente es porque se trata de un cambio que podría alterar la manera en que se evalúa el progreso de una blockchain y esto es justamente a lo que se refiere el experto Charles Hoskinson.

Charles Hoskinson cree que la IA ha eliminado la escasez de desarrolladores

El fundador de Cardano, Charles Hoskinson, ha asegurado que la inteligencia artificial ha reducido drásticamente el valor que antes tenía el número de desarrolladores como indicador de crecimiento dentro del sector blockchain.

Ya sabes que esta tecnología influye en varias áreas de la programación, pero poco se habla de que uno de los lados que va a sufrir más cambios es el de las criptomonedas.

Durante una reciente intervención para defender la estrategia de Midnight, una red centrada en la privacidad desarrollada sobre la infraestructura de Cardano, explicó que la situación actual es muy diferente a la de hace apenas unos años.

Según Hoskinson, durante más de una década la cantidad de ingenieros que contribuían a una red era una métrica relevante porque el conocimiento técnico especializado era escaso.

Sin embargo, considera que la expansión de herramientas de codificación asistidas por IA ha cambiado por completo ese escenario.

"Puedes hacer que personas que no tienen conocimientos técnicos ni experiencia utilicen estas herramientas para parecer un desarrollador. Así que ya no es un recurso escaso y finito".

La visión del empresario apunta a una realidad cada vez más visible en la industria tecnológica. Plataformas impulsadas por inteligencia artificial permiten generar fragmentos de código, corregir errores e incluso crear apps completas con instrucciones en lenguaje natural.

Para Hoskinson, esto significa que el simple recuento de desarrolladores ya no refleja necesariamente la capacidad real de una comunidad para innovar o construir productos sostenibles.

Midnight cambia de estrategia mientras mantiene sus hackatones para desarrolladores

Las declaraciones de Hoskinson llegan después de que Midnight realizara ajustes en su estrategia de crecimiento. La organización redujo parte de su equipo dedicado a las relaciones con desarrolladores externos y pasó a centrar más esfuerzos en atraer lo que denomina "constructores".

Esto quiere decir que equipos o empresas capaces de crear productos con usuarios reales, financiación externa y modelos de negocio viables.

Uno de los principales problemas señalados por el fundador de Cardano es la dificultad para verificar la autoría del código en una era dominada por la inteligencia artificial.

De acuerdo con su análisis, iniciativas tradicionales como los hackatones o los programas de recompensas pueden convertirse en entornos donde resulta complicado distinguir qué parte del trabajo ha sido realizada por personas y cuál ha sido generada mediante IA.

Esto obliga a las organizaciones a invertir tiempo en validar contribuciones en lugar de concentrarse en atraer proyectos con potencial comercial.

Curiosamente, la Fundación Midnight continúa organizando tres hackatones con premios que suman 26.500 dólares, incluido un concurso lanzado en Corea del Sur el pasado 1 de septiembre.

Hoskinson reconoció que existen diferencias de enfoque respecto a la fundación y admitió que no todos dentro de la organización comparten exactamente la misma visión.

Mientras tanto, Cardano mantiene su actividad habitual en el mercado y los próximos trimestres serán clave para comprobar si esta apuesta por atraer constructores y proyectos empresariales logra generar más valor que el modelo tradicional basado en aumentar el número de desarrolladores activos.

Asegura que este hábito llegó a ser tan frecuente que terminó por comprar un Kindle después de acumular estanterías llenas de libros físicos en casa. El creador de Git reconoce además que nunca ha sido una persona especialmente dada a coleccionar aficiones, y entre sus distintas actividades de ocio, la lectura ha ocupado durante años un lugar predominante.

Para él no se trata de una herramienta de aprendizaje ni de una actividad vinculada al trabajo, sino de una forma de desconectar y ocupar el tiempo libre. El ingeniero finlandés afirma que no abre un libro para informarse, progresar profesionalmente o mejorar como persona, sino que lee porque le resulta entretenido y porque disfruta del propio acto de leer.

Por qué Linus Torvalds prefiere leer para entretenerse y no para aprender

Es importante señalar que la lectura suele asociarse con formación, cultura o desarrollo personal, y en el caso de Linus Torvalds, la motivación es mucho más simple. Según explica, busca historias que le permitan distraerse durante unas horas sin plantearse grandes objetivos más allá del entretenimiento, por lo que esa visión influye también en el tipo de obras que consume.

El creador de Linux reconoce que suele elegir libros económicos y lecturas que él mismo define como fácilmente olvidables. No busca necesariamente títulos considerados imprescindibles ni obras destinadas a dejar una huella profunda. Lo que valora es la capacidad de una historia para acompañarle durante un rato y ofrecerle una forma de ocio sencilla. A pesar de su trayectoria profesional, no presenta la lectura como una obligación intelectual, sino como una actividad recreativa.

Es importante mencionar que la postura del ingeniero también recuerda que una actividad de ocio no tiene por qué justificarse por su utilidad, ya que leer puede servir para aprender, ampliar conocimientos o descubrir otras perspectivas, pero también puede limitarse a disfrutar de una historia. En el caso de Torvalds, esa segunda posibilidad ocupa un lugar central.

Quién es Linus Torvalds y qué ha aportado a la informática

Linus Torvalds nació en Helsinki, Finlandia, en 1969, y en 1991 comenzó a desarrollar Linux, un núcleo de sistema operativo que terminó convirtiéndose en una pieza fundamental de numerosas distribuciones GNU/Linux. A través de los años, su trabajo permitió construir sistemas abiertos que hoy se utilizan en servidores, superordenadores, dispositivos integrados y otros entornos informáticos.

En 2005 creó Git, un sistema de control de versiones diseñado para gestionar el desarrollo del núcleo Linux, una herramienta que permite registrar cambios en el código, trabajar en paralelo y coordinar proyectos con numerosos colaboradores. Su uso se extendió mucho más allá de Linux y se convirtió en una pieza esencial del desarrollo moderno de software.

Torvalds continúa vinculado al mantenimiento del núcleo Linux y a la revisión de los cambios que se incorporan al proyecto. Su carrera está asociada a herramientas que utilizan millones de desarrolladores, pero su pasatiempo no tiene por qué seguir esa misma lógica. Cuando deja el trabajo, puede elegir un libro sin esperar que le enseñe programación ni que le aporte una habilidad nueva, sino una buena historia para pasar el tiempo.

Por ello, aprender a escribir código era la habilidad fundamental para cualquier desarrollador, y cuanto mejor dominara un lenguaje de programación, mayor valor aportaba a una empresa.

Pero la situación está cambiando a una velocidad nunca antes vista, ya que herramientas impulsadas por inteligencia artificial ahora son capaces de escribir, corregir y refactorizar código automáticamente, reduciendo de forma drástica el tiempo necesario para desarrollar software.

Esta transformación está llevando incluso a algunas de las figuras más respetadas del sector a replantearse qué significa realmente ser programador en 2026 y lo que depara el futuro a esta profesión.

Uno de los ejemplos es el de David Heinemeier Hansson, más conocido como DHH, creador de Ruby on Rails, que ha declarado públicamente que ya no considera productivo seguir escribiendo código.

Uno de los primeros escépticos de la IA ahora se retracta

David Heinemeier Hansson es el creador de Ruby on Rails, uno de los frameworks más influyentes de la historia del desarrollo web, además de cofundador de 37signals, la empresa responsable de productos como Basecamp y HEY.

Por eso sus declaraciones durante Rails World 2026 han provocado un intenso debate dentro de la comunidad tecnológica, ya que su mensaje no se limita a recomendar nuevas herramientas, sino que plantea un cambio profundo en la profesión.

Uno de los aspectos más interesantes del caso es que DHH no siempre fue un defensor de la programación impulsada por inteligencia artificial. Según diversas fuentes, hace poco más de un año mantenía una postura mucho más crítica respecto al papel de estas herramientas.

Sin embargo, la aparición de agentes capaces de generar, probar y corregir software con una intervención humana mínima terminó modificando su visión del futuro del sector.

Durante su intervención dijo: "Me he retirado como programador profesional. Escribir código a mano ya no es económicamente productivo para la mayoría de desarrolladores y empresas".

La idea de DHH es que la inteligencia artificial está eliminando gran parte del trabajo mecánico asociado al desarrollo de software. Según explicó, ya no escribe código desde aproximadamente marzo de 2026.

En 37signals, la generación de software mediante agentes de IA se ha convertido en el método por defecto, mientras que la intervención humana queda reservada para corregir situaciones excepcionales o resolver problemas específicos.

Su empresa incluso ha adoptado una filosofía que denomina "pencils down", una manera de expresar que el código escrito línea por línea ha dejado de ocupar el centro del proceso productivo.

La nueva función que tendrán los desarrolladores

DHH no cree que los programadores vayan a desaparecer. De hecho, sostiene exactamente lo contrario, en el cual los profesionales seguirán siendo fundamentales, pero asumirán responsabilidades diferentes.

En lugar de dedicar gran parte de la jornada a escribir funciones, clases o algoritmos, se centrarán en definir objetivos, diseñar arquitecturas y supervisar el trabajo realizado por sistemas de inteligencia artificial.

Por eso, cuando afirma que "al otro lado hay una nueva y emocionante carrera como creadores de cosas", no está hablando únicamente del futuro de los programadores. Está describiendo una tendencia más amplia en la que las capacidades humanas se desplazan desde la ejecución manual hacia la dirección, la estrategia y la creatividad.

A partir de ahora, ya no es si la IA puede escribir código, sino que la verdadera cuestión es qué harán los profesionales cuando esa capacidad deje de ser el factor diferencial en todas las industrias.

Su duda no gira alrededor de si la IA va a sustituir a los programadores, sino sobre algo mucho más profundo: si una máquina puede escribir gran parte del código, ¿qué es lo que define realmente a un programador?

La programación deja de identificarse únicamente con escribir código

Las declaraciones de David Heinemeier Hansson (DHH) durante Rails World 2026, Max escuchó una frase que, según explica, resume buena parte de la transformación que está viviendo el sector: "El inglés es un lenguaje de programación mejor que Ruby".

También señala la evolución de 37signals, la empresa detrás de Basecamp y HEY. Según expone, la compañía ha reducido enormemente la escritura manual de código y el propio DHH ha llegado a afirmar que ya no se considera un programador.

A partir de estas declaraciones, Shestov plantea que el desarrollo de software y la escritura de código podrían estar dejando de ser sinónimos. La industria sigue funcionando con reglas creadas para una época en la que producir la implementación era la parte más difícil del proceso.

Uno de los puntos más críticos de su análisis se dirige a los sistemas de selección de personal y a la formación académica.

Max cuestiona que muchas compañías continúen recurriendo a ejercicios de programación similares a los populares desafíos de LeetCode para medir el talento de los candidatos.

También menciona investigaciones de Microsoft Research que han cuestionado la eficacia de algunos procesos tradicionales de entrevistas técnicas.

El autor, que cursa un máster de informática en Georgia Tech, cree además que las universidades se enfrentan a un problema añadido. Los planes de estudio tardan años en diseñarse y actualizarse, mientras que la evolución de la inteligencia artificial avanza a una velocidad muy superior.

Por eso considera que añadir simplemente una asignatura sobre IA no resolverá el desafío, sino que lo importante, según su argumento, es replantear cómo se demuestra el conocimiento.

El valor del ingeniero podría estar desplazándose a otro lugar

La idea principal de Max Shestov es que un buen desarrollador no debería definirse únicamente por su capacidad para escribir una implementación concreta.

Desde su punto de vista, las habilidades más importantes pasan por entender un problema, dividirlo en partes manejables, dirigir agentes de inteligencia artificial, detectar errores, validar resultados y mejorar las soluciones obtenidas.

Recuerda que los programadores ya trabajan sobre numerosas capas de abstracción, por lo que nadie programa directamente en lenguaje de la IA. Se utilizan compiladores, sistemas operativos, bases de datos, librerías y frameworks para simplificar el trabajo.

La IA, sostiene, podría convertirse simplemente en una nueva capa dentro de esa cadena tecnológica. También extiende esta reflexión más allá del software y la aplica al ámbito de la escritura y la producción de contenidos.

Su conclusión es que no consiste en determinar si la IA hace una tarea mejor o peor que las personas. La cuestión es cómo cambia el papel del programador cuando el valor empieza a concentrarse en decidir qué hacer, cómo hacerlo y cómo comprobar que el resultado es realmente correcto.

La integración de nuevas tecnologías avanza a tal ritmo que incluso el kernel de Linux ya usa IA para optimizar procesos internos y recursos del sistema. Por eso Julia Silge, científica de datos, destaca este famoso ecosistema tras ser conocido por ser versátil e intuitivo.

Ni C++ ni Rust logran frenar el dominio de Python en la adopción masiva y es por esto que muchos se ponen a pensar en el futuro de los desarrolladores junto a grandes proyectos.

Python conquista empresas, desarrolladores y científicos de datos

Python atraviesa uno de los momentos más sólidos de su historia. Según Julia Silge, científica de datos de Stack Overflow, el lenguaje "tiene todas las papeletas para ser considerado el lenguaje de programación principal de mayor crecimiento".

La experta explicó que Python se convirtió en el lenguaje más visitado dentro de la plataforma, una señal clara de su popularidad entre desarrolladores y profesionales de múltiples sectores.

Este crecimiento se observa en industrias tan variadas como la educación, la manufactura, las finanzas, la energía, la electrónica, la tecnología y los organismos gubernamentales.

De acuerdo con Silge, la expansión no muestra señales de desaceleración en ningún sector. La razón principal está relacionada con la creciente importancia de los datos dentro de las organizaciones.

Como señaló la especialista: "Las empresas comprenden que están generando todos estos datos todo el tiempo, y si capacitan a las personas internamente o contratan a personas que tienen estas habilidades, pueden usar esos datos para tomar mejores decisiones y pueden ayudar a sus negocios a prosperar".

La facilidad de aprendizaje también juega un papel determinante. Karen Panetta, miembro del IEEE y decana de Ingeniería de Posgrado en la Universidad de Tufts, destaca que Python ofrece una experiencia muy accesible incluso para quienes están dando sus primeros pasos en la programación.

Según explica el medio TechRepublic, su sintaxis resulta sencilla de interpretar y permite obtener resultados rápidamente con pocas líneas de código. Esta característica reduce considerablemente la barrera de entrada y facilita que nuevos profesionales se incorporen al mundo del desarrollo de software.

Inteligencia artificial, versatilidad y comunidad: las claves de su éxito

Uno de los mayores impulsores del crecimiento de Python es la expansión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en entornos empresariales.

Los datos de Stack Overflow muestran que el aumento de su uso está estrechamente vinculado al trabajo de científicos de datos y especialistas en machine learning. Julia Silge afirmó que los patrones de visitas relacionados con la ciencia de datos son una de las principales razones detrás del crecimiento tan acelerado del lenguaje.

El atractivo de Python también reside en su extraordinaria versatilidad. Kristen Sosulski, profesora asociada clínica de la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York, señala que su amplio ecosistema de bibliotecas permite desarrollar sitios web, aplicaciones, modelos de datos y numerosos proyectos tecnológicos.

Silge coincide con esa visión y asegura que Python puede utilizarse para casi cualquier tarea, desde automatización de sistemas y DevOps hasta análisis avanzado de datos e inteligencia artificial.

Otro factor decisivo es la enorme comunidad que se ha formado alrededor del lenguaje. Python cuenta con miles de proyectos de código abierto, documentación abundante y espacios colaborativos donde desarrolladores de todos los niveles intercambian conocimientos.

Además, existen iniciativas dedicadas a promover una participación más diversa dentro del sector tecnológico. Un ejemplo destacado es PyLadies, una organización internacional que apoya a mujeres y minorías de género interesadas en aprender y desarrollar habilidades en Python.

Gracias a su comunidad activa, la disponibilidad de bibliotecas especializadas y su capacidad para adaptarse a sectores muy diferentes, sigue ganando protagonismo año tras año.

Entre la explosión de la inteligencia artificial, la necesidad creciente de analizar grandes volúmenes de datos y la búsqueda de herramientas accesibles para nuevos desarrolladores, Python mantiene una combinación difícil de igualar.

Así lo dijo el ingeniero durante una conferencia en la Universidad de Aalto, donde habló sobre el cambio que ha experimentado la relación de la sociedad con los ordenadores.

Torvalds señalaba que durante los años ochenta y noventa muchas personas tenían una mayor comprensión de cómo funcionaba el software e incluso escribían sus propios programas, mientras que hoy la mayoría utiliza ordenadores, móviles y servicios digitales sin conocer apenas qué ocurre detrás de la pantalla. La pregunta era cómo despertar el interés por la creación de herramientas tecnológicas en una generación que utiliza tecnología constantemente, pero que rara vez interactúa con ella a nivel técnico.

La programación no debe enseñarse a todos los niños

El padre de Git considera que una de las grandes fortalezas de la humanidad es la división del conocimiento y, según su planteamiento, la sociedad funciona mejor cuando las personas pueden centrarse en áreas concretas y alcanzar en ellas un nivel elevado de especialización. Desde esa perspectiva, la programación de bajo nivel no debería convertirse en una obligación universal. Del mismo modo que no todo el mundo necesita ser médico, arquitecto o ingeniero, tampoco considera razonable esperar que cada estudiante se convierta en programador.

Para Linus, el debate está mal enfocado cuando se plantea como una habilidad que necesariamente debe adquirir toda la población. Eso no significa que reste importancia a la informática, sino que su argumento es precisamente el contrario. Considera que el desarrollo de software es una disciplina suficientemente compleja y valiosa como para que quienes realmente la disfrutan puedan dedicarle tiempo, recursos y formación especializada.

Aunque rechaza la enseñanza universal de la programación, sí defiende la necesidad de facilitar el acceso a la tecnología. Por eso mencionó proyectos como Raspberry Pi, conocidos por ofrecer ordenadores económicos orientados a la experimentación y al aprendizaje. Torvalds explicó que iniciativas de este tipo tienen sentido incluso aunque muchos dispositivos terminen prácticamente sin utilizarse.

A su juicio, basta con que una pequeña parte de esos usuarios descubra una vocación tecnológica gracias a ellos para que la iniciativa merezca la pena. Su planteamiento no consiste en obligar a todos los estudiantes a recorrer el mismo camino, sino en crear entornos donde quienes muestran curiosidad puedan explorarla. El objetivo sería detectar capacidades, fomentar intereses y ofrecer herramientas accesibles para desarrollar ese potencial.

Quién es Linus Torvalds, el creador de Linux

Torvalds es el ingeniero finlandés conocido por iniciar el desarrollo del núcleo de Linux en 1991. Este componente permite que el sistema operativo gestione los recursos del ordenador y se comunique con el hardware. Gracias a esto, Linux se ha convertido en una pieza fundamental de servidores, superordenadores y numerosos dispositivos en todo el mundo.

También creó Git, el sistema de control de versiones que utilizan los desarrolladores para gestionar los cambios en el código y colaborar en proyectos. Es por ello que su trayectoria está ligada a herramientas que han marcado la informática moderna, pero su postura educativa no consiste en que todos deban seguir sus pasos.

La cuestión que plantea es cómo despertar el interés por la tecnología sin confundir el acceso a ella con la obligación de dominarla. Dar a los niños medios para experimentar puede ayudar a encontrar futuras vocaciones, sin exigir que todos conviertan la programación en su especialidad.

Ahora ha comunicado la manera en la que la IA está influyendo en estos sistemas para observar cómo cambia la competencia entre Linux, macOS y Windows 11, especialmente ahora que hay proyectos relacionados con PS5-Linux, ZorinOS y propuestas del estilo que buscan atraer a nuevos usuarios. En medio de todo esto, surge una pregunta: ¿qué distribuciones Linux estarán realmente preparadas para seguir el ritmo de una evolución cada vez más rápida? Parece como si los asistentes virtuales consumieran todo a su paso y muchos no saben qué hacer en realidad.

La IA acelera el desarrollo de Linux y pone a prueba los modelos tradicionales

Después de que Linus Torvalds reconociera públicamente que utiliza inteligencia artificial para determinadas tareas de programación, toda la comunidad empezó a hacer debates en internet y es que, ante las diversas críticas que se han hecho en el sector de la informática, es normal que llame la atención este tipo de situaciones. El creador de Linux explicó anteriormente que emplea estas herramientas para "hacer las cosas en las que soy malo" y también destacó que la llamada programación asistida por IA puede ser una forma divertida y productiva de desarrollar software.

Más recientemente, incluso confirmó el uso de Claude Code en un cambio para el kernel de Linux, indicando que tanto el código como las pruebas iniciales y parte de la documentación fueron generados con asistencia de un modelo de lenguaje bajo su supervisión.

Para Jack Wallen, periodista y analista especializado en software libre de ZDNET, el verdadero cambio no radica solamente en escribir código más rápido. Herramientas que antes requerían largas auditorías ahora pueden revisar enormes cantidades de código en mucho menos tiempo, lo que incrementa el número de incidencias detectadas, como Claude o Codex.

La perspectiva del especialista coincide con otras predicciones del sector tecnológico, como la reciente visión de Elon Musk, quien sostiene que el desarrollo de software podría cambiar radicalmente en los próximos años y que la programación tradicional no se parecerá a la que conocemos hoy.

La cantidad de vulnerabilidades encontradas crecería más deprisa de lo que muchos equipos humanos pueden gestionar. No se trata de una crítica hacia los desarrolladores, sino de una consecuencia lógica de utilizar herramientas capaces de analizar enormes volúmenes de código en cuestión de minutos. Por lo tanto, debido a la misma implementación de los asistentes virtuales, tarde o temprano se requerirán de los mismos para mantener y administrar proyectos a gran escala.

Por qué Arch, Gentoo o Tumbleweed podrían adaptarse mejor a esta nueva etapa

La reflexión de Wallen se centra especialmente en las diferencias entre las distribuciones Linux tradicionales y las de lanzamiento continuo, conocidas como rolling release. Las primeras siguen calendarios definidos. Ubuntu, por ejemplo, publica nuevas versiones en abril y octubre, Fedora suele actualizarse cada seis meses y Debian mantiene ciclos mucho más largos

Las distribuciones rolling release funcionan de otra manera. En lugar de esperar una gran actualización cada cierto tiempo, incorporan continuamente las novedades que llegan desde los proyectos originales. Arch Linux, EndeavourOS, Manjaro, Gentoo u openSUSE Tumbleweed reciben nuevos paquetes, versiones de aplicaciones y actualizaciones del kernel conforme están disponibles. Por ese motivo, el sistema permanece permanentemente actualizado sin necesidad de migrar entre grandes versiones.

Wallen sostiene que, si la inteligencia artificial multiplica la velocidad a la que aparecen correcciones de seguridad, las distribuciones rolling release estarán en mejor posición para absorber ese flujo constante.

En distribuciones con varios lanzamientos activos, una misma corrección puede requerir modificaciones para funcionar en distintas ramas mantenidas simultáneamente. En cambio, proyectos como Arch Linux trabajan sobre una única línea de desarrollo, lo que simplifica la integración de cambios y reduce la carga para los mantenedores.

Esto no significa que Ubuntu, Debian o Fedora vayan a quedarse atrás de forma inmediata. Todas continúan distribuyendo actualizaciones de seguridad cuando se descubre una vulnerabilidad. Si ese escenario se consolida durante los próximos años, las distribuciones de actualización continua podrían encontrar más fácil seguir el ritmo del nuevo ciclo de desarrollo impulsado por la inteligencia artificial.

Stroustrup aprovechó su intervención para reivindicar la evolución del lenguaje de programación y cuestionar la imagen que todavía conservan muchos desarrolladores, que siguen asociándolo a prácticas propias de hace décadas. Su planteamiento es que el C++ actual ofrece herramientas que permiten construir código más mantenible, modular y robusto que el escrito siguiendo enfoques heredados de finales del siglo pasado. El objetivo, según explicó, no es complicar el desarrollo de software, sino reducir errores y facilitar que proyectos complejos puedan seguir utilizándose y evolucionando durante décadas.

El CERN sigue considerando estratégico el desarrollo en C++

Cabe señalar que en el CERN, millones de líneas de código participan diariamente en tareas relacionadas con el control de detectores, el procesamiento de datos, las simulaciones científicas y el análisis de resultados experimentales. C++ forma parte de esa infraestructura tecnológica que permanece fuera de la vista del gran público, pero que resulta esencial para el funcionamiento de numerosos proyectos científicos. Precisamente por eso, la institución considera importante debatir cómo debe evolucionar el software que utilizarán investigadores e ingenieros en los próximos años.

La conferencia formó parte de la primera edición de la CERN STEAM Academy, un programa avanzado de formación desarrollado dentro del proyecto Next Generation Triggers. El objetivo de la iniciativa es reforzar competencias relacionadas con programación, computación avanzada, aprendizaje automático y tecnologías que tendrán un papel relevante en futuras infraestructuras científicas. El enorme interés despertado por la visita de Stroustrup obligó incluso a habilitar espacios adicionales para seguir el evento, que reunió a cientos de asistentes presenciales y online.

El buen software a menudo pasa desapercibido.

Quién es Bjarne Stroustrup

Bjarne Stroustrup es profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Columbia y está considerado una de las figuras más influyentes de la historia de la programación por haber diseñado e implementado originalmente C++. Además de su labor académica, es autor de obras de referencia como The C++ Programming Language, A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice Using C++, libros utilizados durante años en universidades y entornos profesionales de todo el mundo. Su trayectoria también incluye reconocimientos como el Charles Stark Draper Prize, el Computer Pioneer Award de la IEEE Computer Society y la Faraday Medal.

A lo largo de su carrera ha defendido la necesidad de combinar rendimiento, seguridad y claridad en el diseño del software, una visión que sigue impulsando la evolución de C++ y que mantiene su influencia en tecnologías ampliamente utilizadas en ámbitos como la inteligencia artificial, la computación científica y herramientas construidas sobre otros lenguajes, entre ellos Python. La presencia de Stroustrup en el CERN sirvió, precisamente, para conectar esa experiencia acumulada durante décadas con los retos que afrontará la próxima generación de desarrolladores y científicos.

Ahora que el futuro del empleo tecnológico se intensifica, las declaraciones de Katelyn Lesse, jefa de ingeniería de plataformas de Anthropic, aportan una visión fuerte sobre hacia dónde se dirige la industria cuando hay un impacto claro con la llegada de los modelos como Claude, GitHub Copilot o ChatGPT.

Realmente, la experta cree que la etapa en la que los humanos escribían código de forma directa está llegando a su fin. A medida que la compañía gana peso en el mercado, sus decisiones internas se convierten en una gran referencia para muchas organizaciones y el avance de la automatización es algo por lo que están apostando miles de empresarios.

¿Por qué Anthropic asegura que la IA ya escribe todo el código de uno de sus equipos?

Durante una intervención en ObservabilityCON, un evento organizado por Grafana Labs, Lesse explicó que Claude escribe "literalmente todo" el código utilizado por su división de ingeniería de plataformas. Se trata de un área estratégica dentro de Anthropic, responsable de la infraestructura que sostiene productos, servicios internos y la propia plataforma para desarrolladores de Claude.

Según la directiva, el papel de los ingenieros humanos ha evolucionado: ya no se centra principalmente en escribir líneas de código, sino en diseñar sistemas, establecer criterios de validación y supervisar los resultados obtenidos por los agentes de IA.

Uno de los ejemplos que puso sobre la mesa fue la migración del principal repositorio de código de la empresa desde Python hacia Rust. En este proyecto, los profesionales se encargaron de definir cómo verificar la calidad y fiabilidad del resultado final.

La construcción del software, la supervisión de los procesos y gran parte de las comprobaciones quedaron en manos de agentes impulsados por Claude. La compañía incluso ha desplegado sistemas capaces de corregir errores detectados durante las pruebas sin intervención humana directa.

Eso no significa que Anthropic haya eliminado a los ingenieros del proceso. Lesse fue clara al señalar que las personas continúan tomando decisiones críticas y validando los resultados. El siguiente paso, según explicó, pasa por determinar hasta qué punto los equipos están preparados para permitir que los agentes modifiquen bases de código en producción de forma autónoma. La transición avanza con cautela porque incluso los directivos reconocen sentirse prudentes ante un cambio de semejante magnitud.

Menos programadores júnior y una nueva forma de entender el desarrollo de software

Las declaraciones de Lesse encajan con otros datos que Anthropic ha compartido recientemente sobre la evolución del trabajo técnico dentro de la empresa. La compañía ya ha desplegado Claude Code entre sus empleados y sostiene que el uso masivo de agentes está modificando la forma en que se organiza el trabajo y también la contratación. En particular, la demanda de perfiles capaces de trabajar con autonomía y criterio profesional parece estar ganando relevancia frente a las tareas más repetitivas o mecánicas.

Los datos difundidos por la empresa reflejan que la presencia de trabajadores júnior dentro de la plantilla técnica se ha reducido significativamente entre 2025 y 2026. Además, el porcentaje de contrataciones destinadas a perfiles de entrada también ha descendido.

Esta tendencia alimenta uno de los grandes debates actuales del sector tecnológico: si la inteligencia artificial acabará desplazando parte de los puestos tradicionalmente ocupados por desarrolladores con menos experiencia o si, por el contrario, dará lugar a nuevas funciones centradas en la supervisión, coordinación y validación de sistemas automáticos.

Conviene matizar que la famosa frase de Lesse se refiere específicamente a su equipo y no a toda Anthropic ni mucho menos a toda la industria del software. Sin embargo, sí representa una señal de hacia dónde apuntan algunas de las compañías más influyentes del sector.

La gran incógnita ya no es si la IA puede programar, porque eso está ampliamente demostrado, sino cuánto margen estarán dispuestas a conceder las empresas a estos agentes para tomar decisiones por sí solos.

Hasta el punto de que gigantes como Amazon, Microsoft, Google o Meta compiten por integrar cada vez más automatización en sus procesos de desarrollo. Sin embargo, el último mensaje de Amazon a sus programadores deja un mensaje que llama la atención y es que usar más IA no siempre significa trabajar mejor.

La compañía ha pedido a sus ingenieros que no recurran a estas herramientas de forma indiscriminada y ha advertido de que medir la productividad únicamente por el consumo de recursos de los modelos puede generar gastos innecesarios, proyectos más complejos y una falsa percepción de eficiencia.

Por qué Amazon quiere reducir el uso innecesario de la inteligencia artificial entre sus desarrolladores

La advertencia surge tras ver que algunos empleados intentan maximizar el uso de herramientas de inteligencia artificial porque creen que eso mejora su valoración interna, pero la realidad es que la implementación de esta tecnología conlleva muchas cosas más.

En varias empresas se han implantado sistemas para medir la adopción de inteligencia artificial entre los trabajadores, utilizando indicadores relacionados con el consumo de tokens, las unidades básicas que procesan los modelos de IA generativa.

Esta práctica ha dado lugar al fenómeno conocido como “tokenmaxxing”, una estrategia en la que ciertos empleados incrementan deliberadamente el uso de estas plataformas para destacar en las métricas corporativas.

Según explicó Terk Terkowitz, vicepresidente de Amazon, este enfoque puede provocar consecuencias negativas porque utilizar estas métricas como objetivo y no como referencia puede disparar los gastos operativos y aumentar innecesariamente la complejidad de los proyectos.

"Sabemos que usar estas métricas podría, si se convierten en un objetivo en lugar de una medida de referencia, generar consecuencias negativas, aumentando los costes (el tokenmaxxing va en contra de la filosofía de austeridad) e incrementando la complejidad".

Lo curioso es que varias compañías tecnológicas han empezado a revisar sus propios sistemas de seguimiento después de comprobar que algunas iniciativas estaban incentivando comportamientos poco eficientes.

En ciertos casos, los trabajadores realizaban tareas adicionales o recurrían más veces de las necesarias a servicios de inteligencia artificial para mejorar su posición en rankings internos. El resultado ha sido un incremento notable en el gasto asociado a la computación y al uso de modelos avanzados.

La IA sigue siendo estratégica para Amazon, pero el objetivo es obtener resultados y no consumir más tokens

Aunque el mensaje pueda interpretarse como un freno a la inteligencia artificial, la realidad es muy distinta. Amazon continúa acelerando la integración de estas tecnologías bajo el liderazgo de Andy Jassy, consejero delegado de la compañía. De hecho, la empresa considera que la IA será uno de los pilares del desarrollo de software durante los próximos años y mantiene una apuesta decidida por herramientas capaces de automatizar tareas, generar código y mejorar procesos internos.

Amazon ha trasladado a sus ingenieros que deben analizar si una herramienta de IA realmente aporta valor en cada situación concreta porque "si tu trabajo no se beneficia de las herramientas de inteligencia artificial actuales, eso es un hallazgo, no un fracaso".

En otras palabras, si una tarea no mejora gracias a la inteligencia artificial, descubrirlo también es una información útil y no debe interpretarse como un error del trabajador. La adopción de IA ya no se mide únicamente por la cantidad de herramientas utilizadas, sino por el impacto real que generan en productividad, calidad del código y eficiencia operativa.

Amazon sigue invirtiendo de forma agresiva en este mercado y mantiene una estrecha relación con Anthropic, creadora de Claude, donde ha invertido 13.000 millones de dólares. Sin embargo, el mensaje a sus programadores es inequívoco: la inteligencia artificial debe ser una herramienta al servicio de los resultados, no una métrica que impulse un consumo descontrolado de recursos ni una carrera interna por utilizar más tokens que el resto.

Puede que a muchos este nombre no les suene, pero hablamos de uno de los creadores de CentOS y, cuando Red Hat cambió el rumbo de esta distribución, creó Rocky Linux como alternativa.

Ahora ha estado inmerso en un nuevo proyecto. Se llama Ginux y es un kernel nuevo que ha creado desde cero con ayuda de un agente de inteligencia artificial. En solo 11 días, el proyecto ya cuenta con unas 139.000 líneas de código, repartidas en más de 1.000 commits.

Como dato curioso, el nombre Ginux mezcla la "G" de GPT, por la inteligencia artificial que ha escrito parte del código, y de Greg, su propio nombre.

"Se trata de un núcleo x86-64 independiente, basado en Rust (no una bifurcación de Linux), con su propia gestión de memoria, proceso de arranque, planificador, modelo de procesos, sistemas de archivos, redes, dispositivos y capa de compatibilidad con Linux", comenta en un tuit.

Ginux ya puede arrancar perfectamente Rocky Linux 10 en una máquina virtual, aunque es cierto que aún quedan bastantes cosas que pulir.

Ginux no utiliza el kernel de Linux

Para entender realmente de qué hablamos, la base es que Ginux no es una distribución de Linux como Ubuntu, Debian o Rocky Linux, ni una versión modificada del kernel que utiliza este sistema operativo. Ginux tiene su propio kernel, creado desde cero y escrito mayormente en Rust.

Hablar de kernel es hablar del centro de todo, del corazón de un sistema operativo. Las distribuciones de Linux utilizan el kernel de Linux para funcionar. Ginux, por otro lado, tiene su propia forma de gestionarlo todo. No depende del kernel original, aunque intenta ser compatible con los programas que funcionan en Linux.

Es más, Kurtzer ha conseguido que algunos programas puedan ejecutarse sin tener que modificarlos para Ginux. Para ello, el proyecto viene con compatibilidad con la interfaz que utilizan los programas de Linux para comunicarse con el kernel.

¿Cómo ha conseguido crear tanto código en solo 11 días?

La inteligencia artificial ha sido su gran aliada. Según ha explicado Kurtzer, utilizó OpenAI Codex con el modelo GPT-5.6 Sol para crear Ginux durante esos 11 días.

El agente de IA se encargaba de escribir parte del código, realizar pruebas, intentar arrancar el sistema, ver si había errores y darle a Kurtzer correcciones. Después volvía a probar el resultado y repetía el proceso hasta ver realmente que todo funcionaba.

Pero lo cierto es que no fue tan sencillo como escribir un prompt sencillo y dejar que el chatbot hiciera todo el trabajo.

Kurtzer decidió cómo debía estar construido el sistema, qué objetivos tenía que cumplir y cómo comprobar que cada parte funcionaba. También preparó documentación para que la IA siguiera el diseño que este tenía en mente y no empezara a resolver cada problema de una forma distinta.

Básicamente, la inteligencia artificial hizo gran parte del trabajo de programación, pero una persona con la experiencia de este hacía falta para dirigirla y comprobar sus resultados. De ahí que el resultado haya tenido tanto éxito.

El propio Kurtzer ha puesto nombre a esta forma de trabajar: Human-Directed Agentic Engineering, algo así como ingeniería con agentes de IA dirigida por personas.

"Ginux es un prototipo de investigación, no un núcleo de producción ni un sustituto de Linux. La principal conclusión es que la IA puede generar software de sistemas complejos, pero la compatibilidad, la seguridad, el soporte de hardware, los estándares, la comunidad y el mantenimiento a largo plazo siguen siendo los principales obstáculos", comenta.

Eso sí, por ahora, Ginux funciona en máquinas virtuales con QEMU. Todavía no cuenta con soporte para ordenadores y no tiene compatibilidad con componentes como las tarjetas gráficas y las unidades NVMe.

Por el momento, aunque probablemente no se demore demasiado, no es un sistema que puedas instalar en tu ordenador. Es un proyecto experimental.

Lo cierto es que tú, ahora mismo, puedes pedirle a chatbots especializados como Claude y otros tantos que creen una app con determinadas características y, más o menos, y sin tener ni idea de programar, puedes sacar algo interesante.

No es que sea el fin de los programadores, ya que su figura sigue siendo (y casi ahora más que nunca) vital para el desarrollo de calidad.

Al final, conseguir un programa que funcione no significa necesariamente que sepas programar. Y ese es uno de los puntos de los que habla Brais Moure, programador y divulgador, en un vídeo publicado en TikTok.

La IA lo hace más fácil, pero también te puede poner las cosas difíciles

La inteligencia artificial puede ayudarte mucho cuando estás aprendiendo. Si no entiendes una parte del código, puedes pedirle que te la explique. Si te aparece un error, puedes enseñárselo para que te ayude a encontrar el problema. Incluso puedes utilizarla para crear tus primeros proyectos.

Todo esto está muy bien. El problema llega cuando empiezas a depender de ella para todo. En pocas palabras, parece casi magia, pero, en realidad, no tienes ni idea de lo que ha generado.

Además, quizá mañana quieras añadir una función nueva y deje de funcionar otra parte del programa. O aparezca un error que la IA no consiga solucionar a la primera. Si no entiendes el código, te puedes quedar bloqueado sin saber por dónde empezar.

Por eso, y tal y como ya ha explicado en varias ocasiones el experto, utilizar la inteligencia artificial no debería significar dejar de aprender programación. Al contrario, puede ser una buena ayuda para avanzar más rápido, siempre que también te esfuerces en entender lo que estás haciendo.

"Creo que ahora mismo hay un reto muy importante y es que de verdad nos tenemos que poner las pilas"

Sin duda, el experto recalca que la educación de todos estos jóvenes es vital y, por lo tanto, la formación en IA debe estar en primer plano.

Y es que son estos perfiles los que realmente más en peligro están. Están empezando su carrera y todavía necesitan experiencia, pero muchas de las tareas que antes servían para aprender ahora pueden automatizarse, al menos en parte.

Antes, un desarrollador novato podía empezar con pequeños cambios en una aplicación, corregir errores fáciles o escribir funciones sin mucha complejidad. Al hacerlo, iba aprendiendo.

Ahora, parte de esas tareas se pueden resolver con ayuda de la IA y no, la respuesta no debería ser dejar de utilizarlas. Lo importante es enseñar a los estudiantes a sacarles partido sin perder la capacidad de pensar por sí mismos.

¿La inteligencia artificial va a acabar con los programadores junior?

Sin duda, es la pregunta del millón para todos aquellos que quieren dedicarse al desarrollo de software. Algunas tareas que antes se encargaban a los perfiles más jóvenes ahora pueden hacerse con ayuda de la IA, y eso puede cambiar la forma en la que las empresas contratan.

Pero de ahí a asegurar que los programadores junior van a desaparecer hay un abismo. Simplemente, los requisitos han cambiado y de ahí que sea tan importante la formación en las universidades.

Las empresas comienzan a valorar otras capacidades, además de saber escribir código. Entender un proyecto, detectar errores, tomar buenas decisiones y utilizar la IA con criterio son los nuevos must del programador.

De ahí que el consejo de Brais Moure sea tan claro: toca ponerse las pilas y tomarse en serio el aprendizaje. La IA puede hacer parte de tu trabajo, pero necesitas saber qué le estás pidiendo, comprobar si lo ha hecho bien y corregirla cuando se equivoque.

En este último se encuentra un desarrollador que lleva casi diez años trabajando en el sector y que ha contado cómo se encuentra en Reddit. Está preocupado por lo que pueda pasar con su profesión y pone sobre la mesa la idea de dejar la programación para dedicarse al campo.

"Todo avanza más rápido de lo que el cerebro humano puede procesar. Por primera vez en mi vida, estoy considerando seriamente dedicarme a la agricultura o cultivar mis propios alimentos. Siento de verdad que en 5 o 10 años no quedarán muchos trabajos de verdad", comenta.

"Hace apenas un año, decía: 'Claro, la IA puede escribir código, pero no puede diseñar sistemas. Todavía se necesita un ingeniero o arquitecto sénior para supervisarlo todo". Ya no digo eso", añade.

"Ahora puede diseñar sistemas. Y en muchos casos, lo hace mejor que nosotros. A veces siento que estamos construyendo activamente lo que nos va a dejar obsoletos. Simplemente estoy cansado", finaliza.

¿Seguirá teniendo sentido programar dentro de cinco o diez años?

Lo cierto es que, lejos de reducir el número de empleos, todo apunta a que la programación está creciendo y que la demanda de profesionales en este sector no solo se mantiene, sino que aumenta en muchos casos.

En universidades como la de Washington, expertos en informática han querido calmar a los estudiantes. Su mensaje es que la IA no está eliminando el trabajo de los programadores, sino cambiando la forma en la que trabajan.

Tal y como comentar, cuando la tecnología permite hacer más cosas en menos tiempo, las empresas no reducen equipos, sino que producen más. Y eso, al final, necesita todavía más manos para gestionarlo.

A día de hoy, la IA ya no es solo una herramienta que usan los empleados y se ha convertido en el centro de todo el proceso laboral.

Desde la creación de contenido hasta la atención al cliente, pasando por la gestión de proyectos y el análisis de datos, esta tecnología ya está presente en cada etapa y es capaz de sacar el trabajo de una forma bastante solvente.

El problema es cómo afecta esto a los trabajadores. Para empezar, el uso de la IA se ha convertido en un criterio de evaluación. Ya no basta con tener un buen currículum o años de experiencia; ahora hay que demostrar que sabes trabajar con la inteligencia artificial, que sabes comprobar resultados y que eres capaz de usarla en tu día a día, aprovechándola al máximo.

Algunos usuarios le recomiendan parar y tomarse un descanso

Teniendo en cuenta esta dura publicación, muchos usuarios le han respondido tratando de poner un poco de calma. Algunos entienden su preocupación, mientras que otros creen que está tan agotado que necesita desconectar.

Uno de ellos le recomienda tomarse unos días libres, incluso una semana si puede permitírselo. Según explica, trabajar con inteligencia artificial también puede cansar mucho porque obliga a tomar decisiones todo el tiempo.

Al final, que una IA genere código en unos segundos no significa que tú puedas estar sin hacer nada. Tienes que revisar lo que ha hecho, comprobar que funciona, ver posibles errores y decidir si lo que ha generado es útil.

Muchos comentarios se centran en una idea vital que parece que muchas veces se olvida: generar código es solo una parte de todo el trabajo que hay detrás de un programa.

Un programador con 40 años de experiencia tiene otra visión

"Llevo 40 años en el desarrollo de software. Veo esto como un nuevo cambio de rumbo y una aceleración. Experimentamos un aumento similar en la productividad cuando la World Wide Web empezó a crecer. De nuevo con el auge de las puntocom. Es otro ciclo y solo necesitamos aprender a adaptarnos", comenta.

"La IA no va a innovar por ti, pero se encargará fácilmente del trabajo rutinario de conectar API, generar recolectores y consolidar datos. Solo necesitas saber qué quieres, refactorizar ocasionalmente y hacer las preguntas correctas", añade.

Para este, pese a los años que lleva trabajando en el sector, la inteligencia artificial también tiene una parte emocionante. Las herramientas permiten hacer cosas que antes llevaban mucho más tiempo.

La diferencia, claramente, está en cómo vive cada persona este cambio enorme. Queda claro que, mientras algunos ven nuevas posibilidades para trabajar mejor, otros están totalmente saturados por tener que aprender a contrarreloj.

¿Desaparecerán los empleos técnicos a medida que los modelos de IA sean capaces de escribir código por sí solos? El CEO de OpenAI cree que estas profesiones no solo seguirán siendo necesarias, sino que podrían entrar en una de las etapas más productivas de su historia. ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Copilot y otros asistentes virtuales que se centran en la creación de proyectos de ingeniería informática tal vez no tengan ese impacto tan negativo que muchos piensan.

¿Por qué Sam Altman cree que los programadores tendrán más trabajo gracias a la IA?

Previamente, Altman ha estado advirtiendo varias cosas con respecto al uso de la inteligencia artificial. No solo sobre cómo la IA no podría reducir la jornada laboral o que es poco probable que estos asistentes virtuales generen un "apocalipsis de trabajo" en el mundo.

Durante una entrevista con el creador de contenido tecnológico Matthew Berman, el CEO de OpenAI abordó una de las preguntas más repetidas desde la llegada de la IA generativa: ¿qué ocurrirá con los empleos relacionados con el desarrollo de software? Dichas herramientas están influyendo fuertemente en el trabajo relacionado a la programación.

En este caso, se habla de que muchas personas están pensando en que el sector está cambiando por completo e incluso expertos determinan que los modelos LLM van a ser cada vez más utilizados. Precisamente por esto es que se piensa que numerosas profesiones no van a ser desplazadas, sino que van a ser más exigentes.

Por ejemplo, se ha destacado en varias ocasiones que los desarrolladores junior van a ser menos buscados y se requerirá de más experiencia, mientras que la clave para sobrevivir al impacto de la inteligencia artificial es simplemente especializarse en ciertos ámbitos y no solamente en resolver cuestiones genéricas o quedarse con lo básico.

En Python y otros lenguajes de programación se está necesitando que se aumenten las habilidades. Aquí es donde entra en juego la opinión de Altman, porque dice que "los programadores nunca estarán tan ocupados como lo estarán ahora, y nunca tendrán tanto impacto ni ganarán tanto dinero".

El mundo necesita mucho más software del que se pensaba hace apenas unos años y por eso es que, en vez de que se reduzca el volumen de trabajo, los asistentes virtuales como Claude Code están en el top de los más utilizados para este tipo de empleos porque permiten crear productos digitales más rápido y lanzar proyectos que antes resultaban demasiado costosos o complejos.

Por ejemplo, una tarea que antes requería semanas puede completarse en días. A su vez, es algo que abre paso a trabajos que igualmente necesitan supervisión, diseño, mantenimiento y estrategia humana.

Altman cree que la programación ofrece un ejemplo interesante de cómo la inteligencia artificial puede transformar una profesión sin destruir necesariamente la demanda de talento humano. No obstante, reconoce que no todas las disciplinas evolucionarán de la misma manera.

Campos como las matemáticas podrían experimentar cambios diferentes. A su juicio, los modelos de IA avanzan rápidamente en la resolución de problemas complejos y podrían asumir parte del trabajo relacionado con descubrimientos o demostraciones matemáticas.

Al final, la inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo, pero en el caso de los desarrolladores de software no ve un escenario dominado por la desaparición masiva de empleos como todo el mundo está diciendo.

No se trata de que vaya a sustituir a todos los desarrolladores, sino de un proceso de adaptación tecnológico que va a influir principalmente en la productividad y capacidad a gran escala. Esto va de la mano con una de las figuras con las que Altman ha tenido más polémicas y es Elon Musk, quien piensa que

Los moderadores han anunciado nuevas reglas que dejan fuera los proyectos relacionados con esta tecnología. Es decir, no quieren que se publiquen herramientas creadas con ayuda de IA ni programas pensados para utilizar esta tecnología.

Hasta aquí, desde luego, unos estarán de acuerdo y otros no, pero cuidado porque hay más. Hay otros dos requisitos que también han levantado ampollas: los proyectos deben tener al menos un año de antigüedad y contar con varios colaboradores. Además, la persona que los publique tiene que hablar inglés.

Y, como era de esperar, este cierre hermético y aparente protección al sector de los programadores no ha sentado muy bien, sobre todo teniendo en cuenta que hablamos de código abierto.

r/opensource dice que no quiere más proyectos con IA

El 24 de octubre, los moderadores de r/opensource publicaron un mensaje anunciando los cambios. El título ya dejaba bastante clara su postura: "Your tokens aren’t valuable: No more AI", que viene a decir algo así como que sus tokens no valen nada y que se acabó la IA.

Consideran que la inteligencia artificial, tal y como funciona actualmente, no encaja con la comunidad.

Por eso, han decidido que no se puedan publicar proyectos creados con ayuda de IA ni herramientas que estén pensadas para utilizarla. La prohibición no se queda solo, por tanto, en compartir código generado por ChatGPT o cualquier otro chatbot. También afecta a los programas cuyo objetivo sea trabajar con inteligencia artificial.

El problema es que muchos usuarios no están de acuerdo con mezclar ambas cosas. Para ellos, que un desarrollador utilice IA para crear un programa no significa que ese programa deje de ser de código abierto.

Al final, lo importante es si puedes ver su código, utilizarlo, modificarlo y compartirlo según las condiciones de su licencia. Un programa puede cumplir todos esos requisitos aunque su creador haya utilizado una herramienta de IA durante el desarrollo.

Y también puede ocurrir lo contrario: que un programa no utilice inteligencia artificial y, aun así, no sea de código abierto.

Por eso, una parte de la comunidad cree que los moderadores están mezclando dos temas diferentes: si la IA es buena o mala para los desarrolladores y qué condiciones debe cumplir un programa para considerarse de código abierto.

"¿Supongo que Linux ya no está permitido aquí?"

Teniendo en cuenta el camino que está siguiendo Linux en estos últimos meses, un usuario ha publicado esta frase en modo de duda. Al final, si se prohíbe cualquier proyecto que haya contado con ayuda de estas herramientas, algunos usuarios quieren saber si esa regla podría acabar afectando incluso a proyectos como el kernel de Linux.

Pero esto no acaba aquí, porque, a partir de ahora, los proyectos que se publiquen en r/opensource deben tener al menos un año de antigüedad y contar con varios colaboradores.

Esto significa que un programa nuevo no puede compartirse en el foro, aunque funcione bien. Y tampoco puede hacerlo un proyecto que lleve años en marcha si su único desarrollador es la persona que lo publica.

Uno de los usuarios afectados por esta norma ha comentado que su proyecto llevaba nueve años activo, tenía más de 300 estrellas en GitHub y había servido para resolver una enorme cantidad de problemas. Sin embargo, como era su único colaborador, ya no podría publicarlo en el subreddit.

Y, por último, está el tema del inglés. A partir de ahora es obligatorio hablar este idioma si quieres publicar un proyecto.

El problema de nuevo es la barrera que pones. Una persona puede desarrollar un programa perfecto, compartir su código y explicar cómo funciona sin saber perfectamente inglés. También puede escribir primero en su idioma y utilizar una herramienta de traducción. Sin embargo, nada de esto está permitido.

Con todo esto, y por ahora, parece que todas estas normas siguen en pie. Los moderadores mantienen su postura y, aunque parece que hay espacio para el debate, no tiene pinta de que nada de esto vaya a cambiar, al menos por ahora.

Ya no se trata únicamente de escribir código, sino de darle tareas completas a la IA para que se ejecuten mientras te mueves con el fin de garantizar la máxima productividad.

¿Cómo funciona? ¿Qué es lo que hacen exactamente? Varios expertos han hablado al respecto y afirman que hay un cambio profundo en la industria con este nuevo método de programar.

¿Por qué cada vez más desarrolladores caminan con el portátil abierto?

Parece un descuido que un portátil esté entreabierto en un bolso o que alguien lo lleve en la mano de esta manera mientras camina por la calle, pero no es así, en realidad es intencional usarla de esta manera.

El auge de herramientas de inteligencia artificial como Claude, Codex y otras está cambiando la manera de trabajar a nivel general porque ahora no solo es cuestión de generar código directamente desde los asistentes virtuales, sino que también hay funciones avanzadas que se deben mantener en ejecución en tiempo real.

Básicamente, la IA sigue trabajando aunque tú no estés frente al teclado y apagar el equipo solo podría detener ese proceso o influir en la productividad. Por lo tanto, los desarrolladores prefieren hacer que se mantenga activo todo el rato sin importar lo que se esté haciendo.

El informe compartido por Business Insider, demuestra que varios expertos caminan con la laptop medio abierta, mirando de reojo la pantalla mientras hacen otras cosas.

Por ejemplo el jefe de productos de Raven.AI, Geoff Chan, agrega que además de atender actividades personales, también usa el equipo de esta manera para acciones complejas y, si se detiene, pierde tiempo y progreso.

Estas tareas incluyen generar software completo, analizar datos, procesar imágenes o conectar sistemas. Cuando el portátil se cierra, hay interrupciones en las sesiones activas y es por eso que Alison Kaizer de Golden Ventures u otros profesionales prefieren dejar el ordenador en este estado para asegurar que las tareas pesadas que duran varios minutos se completen.

Algunos aseguran que se trata de una nueva "manía de los agentes", un patrón que se repite en lugares como aeropuertos, transportes públicos, oficinas o en otros espacios similares. Es tanta la fiebre, que hasta OpenAI ha hablado al respecto en sus redes sociales.

¿Cómo la inteligencia artificial está cambiando los hábitos de trabajo en tiempo real?

Caminar con un portátil abierto no es precisamente cómodo ni discreto, y es que muchos admiten sentir cierta incomodidad o vergüenza al hacerlo. Es curioso porque podría ser el origen de una nueva gama de productos centrados en el uso de IA técnica.

Por ejemplo, portátiles que tengan sistemas operativos especializados que permitan esas ejecuciones sin tener que sufrir por interrupciones al cerrarlos.

En efecto, ya se tienen apodos para este tipo de uso en las laptops, siendo "taco" o "concha" debido a la manera en que quedan entreabiertas a unos pocos centímetros.

En el informe también se indica que jóvenes como Arav Jain (15 años) lo ven como una necesidad para "seguir enviando software" entre clases, mientras que otros como Will Meinhardt o Rebecca Bultsma confiesan sentir cierta incomodidad o ser blanco de miradas externas.

Sin embargo, en centros tecnológicos como San Francisco, ingenieros como Tim Monzures afirman que básicamente se está convirtiendo en una regla común en la nueva cultura del desarrollo con IA.

Sea como sea, es algo que definitivamente está influyendo en todo el sector de programación, pues además si un posible problema por obsesión por la organización de tiempo, también causa cambios que podrían traer proyectos útiles para el futuro, tanto de software como de hardware.

Su experiencia refleja las posibilidades de programar con ayuda de agentes de IA, pero también muestra sus limitaciones cuando el código generado necesita ajustarse a unos requisitos concretos. Torvalds había desarrollado en C una interfaz para un microcontrolador con una pequeña pantalla, pero quería modernizar su aspecto, y como no suele programar en Java, decidió aprovechar la IA para resolver esa parte del proyecto.

Acostumbrado a trabajar en kernels y sistemas de bajo nivel, recurrió a la inteligencia artificial para que le ayudara con una tarea que quedaba fuera de su experiencia, y aquí es donde se dio cuenta de que el primer resultado generado estuvo muy lejos de lo que esperaba. Pero a pesar de este incidente, la conclusión del creador de Linux no fue negativa, al contrario.

Linus Torvalds sostiene que la inteligencia artificial funciona especialmente bien cuando se utiliza para complementar conocimientos y cubrir áreas en las que un desarrollador tiene menos experiencia. Esa es la razón por la que asegura que utiliza estas herramientas para hacer aquello en lo que no destaca y que no afecta a nadie, en lugar de delegar completamente tareas que considera críticas.

Así que uso la IA para hacer las cosas que se me dan mal. Le das una instrucción a la IA y lo hace. Así que le di una instrucción, lo hizo, y fue horrible. Entonces dije: ‘¡Oye, mira! Ya lo hice en C. Lo hice bien. Simplemente quedó feo.

Torvalds utiliza la IA para tareas que quedan fuera de proyectos críticos

Es importante mencionar que la posición de Torvalds rompe con una idea muy extendida, donde no habla de la inteligencia artificial como una amenaza para los programadores, sino como una herramienta que puede hacer más accesible el desarrollo de software. Según explicó, el nivel de complejidad actual del sector es mucho más alto que cuando comenzó a programar a principios de los años ochenta, lo que dificulta que muchos principiantes puedan crear proyectos ambiciosos por sí solos.

En este contexto, considera que prácticas conocidas como el vibe coding pueden resultar útiles para los programadores que están empezando, por lo que la posibilidad de convertir una idea en una aplicación funcional con ayuda de la IA permite experimentar, aprender y disfrutar más del proceso de programación que hace unos años. Para el experto, esa capacidad puede animar a nuevos desarrolladores a entrar en el mundo del software.

Asimismo, reconoció que durante un tiempo pensó que las herramientas de programación basadas en IA no eran lo suficientemente buenas, pero asegura que su opinión ha evolucionado a medida que han mejorado sus capacidades y que las ha probado en diversos proyectos pequeños. Por lo que hoy afirma que le gusta utilizarlas y que pueden hacer la programación más agradable cuando se usan de forma adecuada.

Qué papel está jugando la inteligencia artificial en el desarrollo del kernel de Linux

La opinión de Linus Torvalds cambia cuando la conversación se traslada al kernel de Linux, donde deja claro que los riesgos son distintos. Y es que un error en un proyecto personal tiene consecuencias limitadas que no afectan a nadie, pero un fallo dentro de una infraestructura utilizada globalmente exige un nivel de revisión mucho más elevado. Por ese motivo insiste en que cualquier uso de IA en tareas importantes debe ir acompañado de supervisión humana.

Por supuesto, esto no significa que rechace estas tecnologías dentro del ecosistema Linux. De hecho, ha defendido públicamente el uso de herramientas de IA para revisar código, detectar errores y ayudar en determinados procesos de mantenimiento. Incluso ha experimentado con asistentes como Claude Code en trabajos relacionados con el desarrollo del kernel, aunque siempre bajo dirección y validación humana.

De esta manera, la discusión ya no gira tanto en torno a si la inteligencia artificial puede utilizarse para programar, sino sobre cuál es la mejor forma de integrarla sin perder el control sobre el resultado final. Para un experto que ha pasado décadas construyendo una de las piezas de software más importantes del mundo, la clave sigue siendo que la herramienta puede cambiar, pero la responsabilidad continúa estando en manos de los programadores.

Linus Torvalds, creador del kernel, ha estado compartiendo los cambios al eliminar miles de líneas, pero esta vez se trata de recibir todo el código que se centra en mejoras modernas. Con el apoyo de la inteligencia artificial, se han estado logrando muchas cosas, pero este paso de Ojeda parece que será fundamental para el futuro.

Más de 17.000 líneas para reforzar la infraestructura Rust en Linux 7.4

El proyecto Rust para Linux avanza hacia la versión 7.4 tras el envío de una nueva propuesta de integración encabezada por Miguel Ojeda, la cual añade cerca de 17.000 líneas de código. Un porcentaje relevante de esta expansión responde a la renovación de librerías esenciales dentro de la arquitectura interna de Rust en el núcleo, destacando el salto de la biblioteca Zerocopy, que asciende de golpe ocho iteraciones en su desarrollo.

Esta biblioteca proporciona utilidades, rasgos y macros que permiten convertir de forma segura secuencias de bytes sin procesar en tipos estructurados, una capacidad especialmente importante cuando se trabaja con datos de bajo nivel donde la fiabilidad es crítica.

La propuesta también incluye mejoras en la infraestructura y la cadena de herramientas utilizada por Rust dentro del kernel. Entre ellas figura la activación de la característica experimental "proc_macro_span", que ofrece diagnósticos más precisos para las macros procedimentales.

Gracias a ello, los desarrolladores pueden identificar errores con mayor facilidad y localizar con más precisión el origen de determinados problemas durante la compilación.

La actualización del núcleo de Linux 7.4 trasciende las simples revisiones de dependencias. La pila principal de Rust implementa los módulos inéditos mem y ratelimit, al tiempo que perfecciona subsistemas ya existentes para ampliar las herramientas al alcance de los programadores en el entorno Linux.

A su vez, la librería pin-init admite ahora estructuras tupladas y optimiza la gestión sin riesgos de referencias cíclicas, un desafío técnico que exige máxima precisión en la memoria. Por último, los informes de errores han recibido un ajuste sustancial, facilitando la detección de fallos y el mantenimiento continuo de las aplicaciones.

Además, esta solicitud de extracción no representa todo el trabajo relacionado con Rust que llegará a Linux 7.4. Como suele ocurrir en cada ciclo de desarrollo, varios subsistemas incorporarán cambios adicionales mediante propuestas independientes.

Entre ellos destacan nuevas mejoras para el controlador NVIDIA Nova y distintos trabajos sobre la infraestructura Rust DRM orientada al ámbito gráfico. Todo ello confirma que la presencia de Rust dentro del kernel sigue expandiéndose gradualmente y con una integración cada vez más profunda.

Mostrar un videojuego antes de su lanzamiento siempre ha sido una de las formas más efectivas de atraer jugadores y eso está más que claro con la llegada del esperado Grand Theft Auto VI. Sin embargo, la rápida evolución de las herramientas de inteligencia artificial empieza a modificar la estrategia de las grandes compañías como Xbox, Sony y Nintendo, pues la situación abre un nuevo debate sobre los riesgos de compartir prototipos, demos jugables y versiones preliminares.

Lo que está sucediendo actualmente ya está afectando de muchas maneras la industria del gaming y esto se puede ver en el reciente caso de Alliance Arts. Dicho equipo se preocupa por clones creados con ayuda de IA y está considerando restringir el acceso anticipado a sus juegos.

Alliance Arts cancela su demo pública por temor a las copias generadas con IA

Los retrasos y cancelaciones de estas pruebas se dan eventualmente debido a que podrían presentarse problemas en el desarrollo o que simplemente se tomen decisiones que lleven a la entrega o a evitar incluso su lanzamiento, pero en este caso es simplemente por la culpa de la inteligencia artificial.

El caso más reciente lo protagoniza Alliance Arts, estudio responsable de Drunken Goddess Reflux, un peculiar juego de terror que se centra en el consumo de alcohol y tenía prevista una demo pública en Steam para el 19 de octubre, tal y como se suele hacer con muchos otros títulos.

La compañía en cuestión anunció un cambio de planes de última hora y decidió sustituir esa demostración abierta por sesiones cerradas de prueba para un número limitado de participantes.

Según explicó el estudio con el informe arrojado por PC Gamer, uno de los principales problemas era la dificultad para controlar las restricciones relacionadas con la publicación de vídeos y retransmisiones del contenido de la demo.

En su comunicado, la compañía señaló que teme que esas versiones imitadas lleguen a publicarse antes del lanzamiento oficial de la obra original, y es que el material disponible pudiera utilizarse para reproducir rápidamente la presentación y las mecánicas del juego mediante inteligencia artificial u otras herramientas de desarrollo acelerado.

En lugar de ofrecer acceso abierto, Alliance Arts optará por pruebas cerradas en las que los participantes deberán aceptar determinadas condiciones de uso y normas relacionadas con la difusión de contenido. Todo por el hecho de evitar que los asistentes virtuales sean utilizados para generar un videojuego muy parecido, siguiendo las características y gráficos de Drunken Goddess Reflux, y es que hay múltiples plataformas que permiten hacer esto con tan solo ejecutar un buen prompt.

La preocupación de Alliance Arts no surge de la nada. Durante los últimos meses se han multiplicado los casos de desarrolladores que denuncian la aparición de copias extremadamente rápidas de sus proyectos. Uno de los ejemplos más comentados ocurrió en marzo, cuando una creadora compartió en internet un prototipo de su juego y vio aparecer una versión clonada apenas cinco horas después.

El desarrollador Sos Sosowski, conocido por la saga McPixel, recopiló y compartió ejemplos de proyectos que, según afirmó, fueron replicados casi de inmediato con la misma táctica. Genie 3, GPT-4o, Claude Code o Artifacts y Rosebud AI son algunas de las que se utilizan por su potencia y es increíble porque otorgan resultados casi inmediatos.

Entonces imagina que llevas mucho tiempo programando un juego. La inversión de un equipo o de muchas horas y días de trabajo con una idea novedosa, pero llega alguien más con una inteligencia artificial y ofrece una alternativa idéntica a tu propuesta hecha con un prompt.

Hay que tener en cuenta que esto no es nuevo, pues las tiendas móviles llevan años lidiando con aplicaciones que imitan éxitos, pero ahora es la rapidez con la que puede producirse esa réplica, porque esta ventaja de la IA permite a los programadores que clonan tener una misma exposición con menos esfuerzo e inversión.

Por ello, si plataformas como Steam y otros distribuidores digitales no refuerzan sus medidas contra las copias, cada vez más equipos podrían seguir el camino de Alliance Arts y limitar el acceso anticipado a sus juegos.

Para muchos jóvenes, estudiar programación era casi una garantía de futuro, pero la llegada de herramientas de inteligencia artificial generativa ha alterado esa percepción.

Plataformas como ChatGPT, GitHub Copilot o Claude son capaces de generar funciones, corregir errores y producir bloques completos de código en cuestión de segundos. Y lo que antes requería horas de trabajo manual ahora puede resolverse mediante una simple instrucción escrita en lenguaje natural.

Cabe señalar que este cambio coincide con un momento de transformación en el mercado tecnológico, donde la automatización, los asistentes inteligentes, así como las nuevas formas de trabajar están modificando el valor de determinadas habilidades.

En ese contexto surge una paradoja que cada vez resulta más evidente: la IA puede complicar el camino de quienes empiezan, mientras multiplica las capacidades de los programadores veteranos que llevan años desarrollando software.

Aprender a programar ya no significa lo mismo que hace unos años

Es importante mencionar que la programación sigue siendo una habilidad valiosa, pero lo que ha cambiado es la naturaleza de esa ventaja. Y es que hace no demasiado tiempo, memorizar sintaxis, dominar estructuras básicas o construir funciones sencillas suponía una diferencia competitiva importante para quien daba sus primeros pasos en el sector.

Pero hoy, muchas de esas tareas pueden ser realizadas por asistentes basados en IA. Por ese motivo, conocer un lenguaje de programación ya no resulta tan diferenciador como antes.

Y es que el mercado mundial empieza a valorar más la capacidad para comprender sistemas complejos, detectar errores, diseñar arquitecturas o tomar decisiones técnicas que la simple escritura de código.

De este modo, los jóvenes que comienzan encuentran un problema evidente, donde muchas de las tareas que históricamente servían para aprender y ganar experiencia están siendo absorbidas por herramientas automáticas.

Un desarrollador con poca experiencia puede obtener soluciones funcionales generadas por IA sin comprender realmente cómo funcionan. Eso acelera el trabajo a corto plazo, pero también puede limitar el proceso de aprendizaje.

Además, las empresas tienen menos incentivos para asignar determinadas tareas repetitivas a perfiles de entrada cuando un asistente inteligente puede realizarlas en segundos bajo la supervisión de un profesional experimentado.

El efecto contrario en los programadores veteranos

Cabe destacar que los programadores senior viven una realidad muy distinta, donde la inteligencia artificial no sustituye su experiencia, sino que la amplifica.

Un profesional que entiende cómo funciona una aplicación puede utilizar herramientas de IA para automatizar partes tediosas del trabajo, generar prototipos más rápido, revisar código o explorar soluciones alternativas sin partir de cero.

Por esa razón, una tarea que antes requería varias horas puede resolverse en mucho menos tiempo manteniendo los mismos niveles de calidad y supervisión.

La inteligencia artificial funciona como un multiplicador de productividad cuando existe conocimiento suficiente para validar cada resultado; es por ello que los experimentados seniors tienen una ventaja enorme en conocimiento.

Es un hecho que las empresas no buscan únicamente personas capaces de escribir líneas de código, sino que siguen necesitando profesionales que comprendan problemas de negocio, evalúen riesgos, garanticen la seguridad de las apps y tomen decisiones cuando aparecen situaciones imprevistas.

Incluso Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha defendido que la IA está cambiando profundamente la programación y que el valor se desplaza hacia habilidades relacionadas con la formulación de problemas y la supervisión de resultados generados por máquinas.

La habilidad que podría importar más que escribir código

En la actualidad, el debate no gira realmente alrededor de si la programación desaparecerá, sino que no existen evidencias de que vaya a ocurrir, ya que la cuestión es otra.

A medida que los modelos de IA asumen más tareas técnicas, el conocimiento más valioso deja de ser la ejecución mecánica y pasa a ser la capacidad para entender qué hay que construir, por qué hay que hacerlo y cómo validar que el resultado es correcto.

Eso explica por qué la inteligencia artificial puede parecer una amenaza para quienes están entrando en la profesión y, al mismo tiempo, convertirse en una herramienta extraordinariamente poderosa para quienes ya dominan la programación.

Pero todo esto ha cambiado mucho con los años. Las páginas de ahora ya no son tan simples como antes.

Muchas funcionan casi como aplicaciones completas, con cientos de elementos, cuentas de usuario, pagos, notificaciones y todo tipo de funciones que tienen que funcionar juntas sin problemas. Y cuanto más grande se hace un proyecto, más difícil resulta controlar todo lo que ocurre dentro del código.

Aquí es cuando aparecen nuevos lenguajes que, si bien no sustituyen a los anteriores, añaden nuevas funciones y mejoras para que todo siga funcionando bien y de una forma sencilla. Uno de estos es TypeScript. Su nombre aparece cada vez más en proyectos de desarrollo web y está muy relacionado con JavaScript.

¿Qué es TypeScript?

TypeScript es un lenguaje de programación creado por Microsoft que lleva más allá JavaScript.

En concreto, este parte de JavaScript y añade herramientas para que los desarrolladores puedan escribir código más controlado y detectar errores antes de que el programa llegue a ejecutarse.

Para entenderlo mejor, piensa en JavaScript como una lengua que ya conocemos y en TypeScript como una versión que añade algunas reglas y ayudas para trabajar mejor con ella.

Una de sus características más importantes son los tipos de datos. Y aquí no hace falta entrar en detalles muy técnicos. Un tipo de dato simplemente indica qué clase de información se está manejando.

Por ejemplo, un programa puede trabajar con un número, un texto, una fecha o un valor que solo puede ser verdadero o falso.

En JavaScript puedes tener una variable que en un inicio contiene un número y después terminar utilizando esa misma variable para guardar un texto. El lenguaje es bastante flexible con esto.

Esa libertad puede ser muy útil, sobre todo en proyectos pequeños, pero cuando una aplicación crece mucho, puede convertirse en un problema. Si tienes miles de líneas de código y cientos de variables, un error puede ser casi imposible de encontrar. TypeScript intenta evitar parte de esos problemas.

El desarrollador puede indicar qué tipo de información espera recibir en determinadas partes del programa. Si después utiliza algo que no encaja con lo esperado, las herramientas de desarrollo pueden avisarle.

Por ejemplo, si una función espera recibir un número y alguien intenta pasarle un texto, TypeScript puede detectarlo mientras se está desarrollando el programa.

Es por esto que, al final, TypeScript no sustituye a JavaScript en el navegador. El código TypeScript normalmente se transforma en JavaScript antes de llegar al navegador. Es decir, el navegador termina ejecutando JavaScript.

¿Por qué Microsoft creó TypeScript?

TypeScript fue creado por Microsoft y apareció públicamente en 2012. En cuanto al motivo de su nacimiento, ya se ha comentado antes. JavaScript era muy útil y flexible, pero trabajar con proyectos enormes era un quebradero de cabeza.

Cuando tienes una página pequeña con unas pocas funciones, no vas a tener grandes problemas. Pero imagina una aplicación utilizada por millones de personas, con miles de archivos y cientos de desarrolladores trabajando al mismo tiempo.

Ahí cualquier pequeño cambio puede dar pie a un desastre. Un desarrollador puede cambiar una parte del código y romper otra que parecía que no tenía relación.

TypeScript soluciona esto y eso permite que el propio editor de programación pueda avisar de algunos problemas que se están generando mientras estás escribiendo.

Es parecido a tener un corrector que no solo te señala una falta de ortografía, sino que también te avisa de que una frase no tiene sentido con lo que has escrito antes.

Entonces, ¿merece la pena aprender TypeScript?

Si nunca has programado, probablemente lo más sencillo sea empezar entendiendo primero JavaScript. TypeScript está construido sobre él y conocer JavaScript te ayudará mucho a comprender qué aporta.

Pero para alguien que ya sabe JavaScript y quiere trabajar en proyectos grandes, TypeScript ya resulta vital. Eso sí, no convierte un programa en mejor ni evita todos los fallos. Tampoco significa que JavaScript ya no sea útil.

Al final, el programador escribe utilizando TypeScript, las herramientas comprueban el código y después este se transforma en JavaScript para que pueda ejecutarse donde corresponda.

¿Qué piensa el creador de TypeScript sobre la inteligencia artificial?

Como ves, TypeScript nació para hacer que trabajar con código fuera más sencillo y seguro cuando los proyectos son grandes. Y su creador, Anders Hejlsberg, sigue creyendo en su utilidad, pese al boom de la inteligencia artificial.

Este reconoce que la IA ya es útil para programar. Puede escribir código, explicar errores, darte algunos cambios... Pero también cree que tiene un gran límite. En una entrevista, describió la IA como una gran "regurgitadora" de cosas que alguien ya ha hecho.

Esto no significa que la IA simplemente copie y pegue código. El problema viene cuando se necesita que ese resultado sea exactamente correcto. Y en programación, que algo parezca correcto no significa que lo sea.

El propio Hejlsberg lo comprobó mientras utilizaba IA para ayudar en una migración de código de unas 500.000 líneas. El objetivo no era convertir un lenguaje en otro, sino conseguir que el programa siguiera funcionando exactamente igual.

Ahí es donde aparecieron los problemas. Una IA puede darte una solución que tiene muy buena pinta, pero un pequeño cambio puede convertir el programa en otro.

Por eso, Hejlsberg no es que diga que la inteligencia artificial no sirva para programar. Más bien cree que la IA puede ser una herramienta muy potente, pero sigue haciendo falta una persona que entienda lo que está haciendo y revise el resultado.

La IA puede escribir código mucho más rápido, pero precisamente herramientas como TypeScript ayudan a comprobar que ese código encaja perfectamente con lo que se espera de él.

Y es que la IA está asumiendo cada vez más tareas relacionadas con el desarrollo de software y algunas compañías ya han llevado esta transformación mucho más lejos de lo que parecía posible hace apenas un año.

Esta tecnología también está modificando el papel de los propios programadores, que pasan a dedicar más tiempo a diseñar la arquitectura de los proyectos, supervisar el trabajo de la IA, detectar errores y decidir cómo debe construirse el software.

Tencent es uno de los mejores ejemplos

Durante 2025, la compañía explicó que más del 90 % de sus ingenieros ya utilizaban CodeBuddy, su herramienta de asistencia para programación, mientras que la mitad del código nuevo se generaba con ayuda de inteligencia artificial.

La evolución ha sido especialmente rápida, ya que, según los datos publicados por LatePost, algunas grandes empresas tecnológicas chinas pasaron de generar alrededor del 20 o 30 % de su código con IA durante la segunda mitad de 2025 a alcanzar porcentajes cercanos al 90 % en determinadas áreas durante 2026.

Cuando una herramienta de IA puede generar grandes cantidades de código en poco tiempo, las tareas más repetitivas dejan de ocupar buena parte de la jornada y el trabajo se desplaza hacia decisiones que requieren comprender cómo funciona el conjunto del sistema y qué necesita realmente el producto.

En este punto, los ingenieros tienen que definir la arquitectura, comprobar que las diferentes partes encajan, revisar el código producido por los modelos y corregir los errores que puedan aparecer. También deben validar que las soluciones cumplen los requisitos de seguridad, rendimiento y funcionamiento previstos.

Esta evolución está impulsando además nuevos perfiles profesionales relacionados con la inteligencia artificial y el desarrollo full stack, por lo que la capacidad para trabajar con agentes de programación empieza a tener un peso cada vez mayor dentro de los equipos tecnológicos.

La productividad aumenta y también las exigencias

Es importante señalar que la otra cara de esta transformación está relacionada con la velocidad. Las herramientas de IA pueden reducir de forma considerable el tiempo necesario para completar determinadas tareas de desarrollo, lo que permite a las empresas sacar adelante proyectos con mayor rapidez.

Pero este aumento de productividad también modifica las expectativas de los equipos. Cuando una tarea que antes podía necesitar varios días puede resolverse mucho más rápido con ayuda de IA, las compañías pueden asumir más trabajo en el mismo periodo y acelerar sus ciclos de desarrollo.

China está llevando esta transformación a una velocidad elevada, pero no es un fenómeno exclusivo de sus empresas. Un estudio de JetBrains publicado en 2026 señalaba que el 90 % de los desarrolladores profesionales encuestados utilizaba agentes de IA para programar al menos una vez por semana.

El Gobierno chino impulsa el denominado AI Plus Action Plan, una estrategia que tiene como objetivo alcanzar una penetración del 70% en sectores considerados clave para 2027 y elevar esa cifra hasta el 90% en 2030.

Uno de los aspectos que más preocupación genera es el llamado "techo de los 35 años", una barrera que desde hace tiempo condiciona las carreras profesionales dentro de parte de la industria tecnológica china y que, según la publicación, estaría agravándose.

Algunos desarrolladores entrevistados describen un mercado laboral cada vez más competitivo, donde la presión no solo proviene de otros candidatos, sino también de sistemas capaces de automatizar parte de las tareas que antes realizaban equipos completos.

La programación entra así en una etapa en la que escribir código deja de ser la única parte importante del trabajo. La inteligencia artificial puede encargarse de una proporción cada vez mayor de esa tarea, mientras los profesionales se concentran en diseñar sistemas y supervisar los resultados.

Lo que está ocurriendo en China resulta relevante porque anticipa una discusión que ya empieza a producirse en otros países. La cuestión ya no es si la IA puede escribir código, sino cómo cambiará el trabajo de quienes se dedican a desarrollarlo.

El dueño de SpaceX dice que el papel en el desarrollo de software es lo que está destacando porque ya hay herramientas de programación asistidas por IA que se han convertido en algo fundamental para millones y Claude es un claro ejemplo de ello.

A medida que avanzan las capacidades de la inteligencia artificial generativa, es normal preguntarse si seguirá siendo necesario programar línea por línea como ocurre hoy o si simplemente todo el mundo le delegará esta tarea a un asistente virtual. Es evidente que la segunda opción tiene más sentido, sobre todo cuando se trata

Elon Musk cree que el software del futuro podría dejar atrás el código tradicional

Elon Musk ha compartido una visión sobre lo que le depara a la tecnología durante los próximos años. La conversación comenzó cuando un usuario de X afirmó: "Pronto el mundo entero funcionará con código que nadie ha leído". El empresario respondió de forma contundente con un "100 por ciento" y añadió otra predicción aún más ambiciosa: "No habrá líneas de software tal como las conocemos, solo código de máquina".

Los asistentes basados en inteligencia artificial ya son capaces de generar funciones completas, sugerir mejoras, corregir errores e incluso construir aplicaciones a partir de descripciones escritas en lenguaje natural. Por lo tanto, lo que Musk plantea es un escenario en el que la interacción humana con el software se alejaría cada vez más de la programación convencional para centrarse en instrucciones, objetivos y resultados.

Eso no significa necesariamente que desaparezca la necesidad de comprender cómo funcionan las aplicaciones. Aunque la IA pueda generar grandes cantidades de código, sigue siendo necesario validar su precisión, detectar fallos y garantizar que los sistemas funcionen de forma fiable. En otras palabras, la escritura manual podría reducirse, pero la supervisión técnica seguiría siendo una pieza fundamental del proceso.

La expansión de las herramientas de programación impulsadas por inteligencia artificial también ha generado dudas sobre el futuro laboral de los desarrolladores. Si determinadas tareas que antes requerían horas de trabajo pueden completarse en minutos, es lógico preguntarse cómo cambiarán las necesidades de contratación dentro de las empresas tecnológicas.

Sin embargo, los datos recientes muestran una realidad más compleja. Según cifras de Indeed Hiring Lab citadas por CNBC, las ofertas de empleo relacionadas con el desarrollo de software en Estados Unidos crecieron cerca de un 15 % entre 2025 y 2026, incluso en un contexto de desaceleración general del mercado laboral. La mayor parte de ese crecimiento provino de puestos de nivel avanzado, y una porción significativa estuvo vinculada directamente a la inteligencia artificial.

Esta evolución sugiere que las compañías buscan perfiles capaces de combinar conocimientos técnicos con el uso eficiente de herramientas de IA. Gracias a esto, hay menos tiempo dedicado a tareas repetitivas y más participación en arquitectura, diseño, pruebas y supervisión estratégica. Para quienes comienzan su carrera, el panorama presenta desafíos adicionales.

El Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford señala una reducción del empleo en ocupaciones altamente expuestas a la IA entre trabajadores jóvenes, incluido el desarrollo de software en niveles iniciales. Aun así, las previsiones a largo plazo siguen siendo positivas: la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos estima que la ocupación de desarrollador de software crecerá un 10 % entre 2025 y 2035.

La cuestión ya no parece ser si los programadores desaparecerán, sino cómo evolucionará su función en una industria donde la inteligencia artificial asume una parte cada vez mayor del trabajo operativo. Adaptarse es la clave para sobrevivir al impacto de la IA.

Muchas incidencias aparentemente inexplicables, que durante años provocaron errores en scripts, aplicaciones y flujos de análisis de datos, tienen ahora una solución integrada directamente en el sistema. Sin embargo, hay un cambio menos llamativo que podría tener un impacto enorme en el trabajo de millones de programadores.

Una gran parte de sus usuarios trabaja en Windows, un entorno donde históricamente existían diferencias de comportamiento respecto a Linux y macOS que podían convertir una tarea sencilla en una sesión de depuración interminable. Con esto, las cosas están cambiando ante las capacidades que tienen Rust y otros lenguajes de programación.

UTF-8 pasa a ser el estándar y elimina una fuente clásica de errores en Windows

La principal novedad para muchos desarrolladores es que Python 3.15 adopta UTF-8 como codificación predeterminada en todas las plataformas. Aunque Linux y macOS ya utilizaban este comportamiento desde hace tiempo, Windows seguía dependiendo en numerosos casos de la configuración regional del sistema. El resultado era una situación familiar para muchos programadores: un script funcionaba perfectamente en un equipo, pero fallaba al ejecutarse en otro debido a problemas de codificación.

El origen del problema estaba en la forma en que versiones anteriores de Python manejaban archivos de texto. Al abrir un archivo sin especificar la codificación, el lenguaje utilizaba la configuración local del sistema operativo. En Windows, esto podía provocar errores al encontrarse con caracteres especiales, comillas tipográficas, letras acentuadas, símbolos matemáticos o incluso emojis incluidos en datos UTF-8. Muchos desarrolladores terminaban preguntándose: “Funciona en Linux, funciona en macOS, pero no en Windows, no lo entiendo”.

La decisión acerca a Python al comportamiento que ya adoptaron otros ecosistemas modernos. Java hizo de UTF-8 su codificación predeterminada con JDK 18, Ruby avanzó en la misma dirección años antes y tecnologías ampliamente utilizadas como Go, Rust, Node.js, JSON, TOML o YAML también giran alrededor de UTF-8. En otras palabras, Python se alinea definitivamente con el estándar que domina la web, las aplicaciones modernas y el intercambio de datos entre plataformas.

Una mejora pequeña en apariencia, pero enorme para ciencia de datos y desarrollo multiplataforma

El cambio puede parecer técnico, pero sus consecuencias son muy prácticas. Durante años, los desarrolladores debían recordar especificar explícitamente la codificación UTF-8 al abrir archivos. Quienes desconocían este requisito corrían el riesgo de encontrarse con errores difíciles de reproducir, especialmente al compartir proyectos entre equipos con sistemas operativos distintos o al trabajar con grandes conjuntos de datos.

La importancia de esta actualización resulta evidente en ámbitos como el análisis de datos, donde Python domina buena parte del mercado. Archivos CSV, JSON, registros de aplicaciones y bases de datos exportadas suelen utilizar UTF-8 de forma predeterminada. Con Python 3.15, muchas tareas de procesamiento funcionan de forma más predecible sin necesidad de configuraciones adicionales, reduciendo la posibilidad de que un proyecto falle simplemente por diferencias entre entornos.

Para ayudar a los usuarios a descubrir las novedades de esta versión, el veterano desarrollador de Python Barry Warsaw, conocido en la comunidad como “Uncle Barry”, publicó whatsnewt, un juego de aventuras basado en terminal que propone 18 rompecabezas inspirados en las nuevas funciones de Python 3.15. Entre ellos destaca “The Encoding Tower of Babel”, una referencia directa al soporte UTF-8. Basta con instalar Python 3.15, ejecutar pip install whatsnewt y lanzar la experiencia desde la línea de comandos. Como bromean algunos miembros de la comunidad, ahora incluso funciona sin sorpresas en Windows.

Estas pequeñas aplicaciones pueden servir para organizar gastos, gestionar tareas diarias o automatizar trabajos sencillos. Hasta hace poco, crearlas requería saber programar o recurrir a un profesional, pero ahora las herramientas de inteligencia artificial permiten desarrollarlas a partir de instrucciones escritas con palabras sencillas, sin necesidad de tener conocimientos técnicos.

¿Qué es el 'vibe coding' y cómo permite crear aplicaciones con inteligencia artificial?

El término 'vibe coding' fue popularizado en febrero de 2025 por Andrej Karpathy, experto en inteligencia artificial y cofundador de OpenAI. Se utiliza para describir una forma de desarrollar programas en la que la persona explica qué necesita y deja que una IA genere el código.

Su funcionamiento es sencillo; por ejemplo, un usuario puede pedirle a una herramienta de IA que cree una aplicación para controlar sus gastos mensuales. El sistema genera el código necesario y permite solicitar cambios mediante nuevas instrucciones, sin necesidad de escribirlo manualmente.

Herramientas como Lovable facilitan este proceso al permitir crear páginas web y aplicaciones a partir de conversaciones con inteligencia artificial. La principal ventaja es que no hace falta dominar un lenguaje de programación para empezar a desarrollar una aplicación. Sin embargo, esto no significa que cualquier programa generado funcione correctamente o esté preparado para utilizarse de forma profesional.

¿Qué riesgos tiene crear aplicaciones con inteligencia artificial?

Aunque el 'vibe coding' facilita el desarrollo de programas, también tiene algunos inconvenientes, ya que el código generado por la inteligencia artificial puede contener errores o fallos de seguridad, especialmente cuando nadie revisa cómo funciona. El problema puede ser mayor cuando estas aplicaciones manejan información personal, contraseñas o datos bancarios. Por ello, los expertos recomiendan comprobar su funcionamiento antes de utilizarlas o compartirlas con otros usuarios.

Por otro lado, surgen dudas sobre los derechos de autor cuando se utiliza la IA para reproducir aplicaciones existentes, estas herramientas pueden generar programas similares a otros, pero eso no significa que cualquier copia pueda comercializarse legalmente. En este sentido, la supervisión humana sigue siendo importante, especialmente en aplicaciones que gestionan datos sensibles o realizan operaciones económicas. Los desarrolladores deben revisar el código, comprobar que funciona correctamente y corregir posibles vulnerabilidades antes de publicar sus proyectos.

Antes tenían que aprender a escribir código desde cero y pasar muchas horas resolviendo problemas por su cuenta. Ahora cuentan con herramientas que pueden ayudarles a ir más rápido e incluso algunas empresas les consideran innecesarios porque no tienen las capacidades extra que se necesita ahora de un humano.

Pero toca ponerse las pilas y aprender rápido si quieres estar dentro del juego y que alguna compañía apueste por ti, aunque seas junior.

Sobre este tema ha hablado Brais Moure, programador y divulgador de tecnología, en un vídeo de TikTok. Para este, no se trata solo de saber utilizar la inteligencia artificial, sino de ser capaz de programar por tu cuenta y entender lo que estás haciendo.

¿Qué debe saber un programador junior sobre la IA?

Este experto lo resume todo con una pregunta: "¿Eres capaz de crear software de manera autónoma, con control, fundamentos y con IA?".

Al final, hoy puedes utilizar una herramienta de inteligencia artificial para crear una aplicación sin tener apenas conocimientos de programación. Le explicas lo que necesitas, la IA genera el código y, con un poco de suerte, consigues algo que funciona.

Pero el problema viene cuando quieres añadir una función; aparece un error o el programa deja de funcionar después de hacer un cambio. Ahí es donde se nota si realmente entiendes lo que has creado o si solo has ido siguiendo las instrucciones de una IA.

Por eso, uno de los conocimientos más importantes sigue siendo entender los fundamentos de la programación. No hace falta ser un loco de la programación y memorizar cada comando ni conocer todos los detalles de un lenguaje, pero sí saber cómo funciona el código, cómo se crea un programa y qué estás intentando conseguir con cada parte.

También es importante saber leer y entender el código que genera la inteligencia artificial. Puede parecer que no se ha equivocado si simplemente lo miras por encima y, aun así, tener fallos, utilizar una solución que no encaja o dejar algún problema de seguridad. Aquí es donde tú y tus conocimientos debéis actuar como guía.

Aprender a programar sin depender de la IA: el gran consejo de este experto

El gran riesgo que hay ahora, y no solo en el sector de la programación, es que, como aparentemente la IA sabe hacerlo absolutamente todo, tú, directamente, no aprendes.

Por eso, lo mejor que puedes hacer es practicar también sin ayuda de la IA. Puedes intentar resolver algo por tu cuenta, desarrollar una pequeña aplicación o corregir un error antes de pedirle una solución a una IA.

Después, puedes comparar tu trabajo con el resultado que te da la inteligencia artificial y ver qué ha hecho mejor o qué podrías aprender de ella. Esto, al final, no va de estar en contra de su uso, al contrario.

El problema es que, siendo tan joven, y teniendo a tu disposición esta tecnología, realmente no sabes programar absolutamente nada. Y sí, te vas a acabar estancando, no escalarás nunca y, aún peor, podrías acabar en la calle porque no eres útil.

Además, un programador no se limita a escribir código. También tiene que probar que todo funciona, revisar si hay fallos, mantener el proyecto en el tiempo y asegurarse de que el resultado hace lo que se pide. La IA puede echar una mano en todas estas tareas, pero sigue siendo importante saber qué hay que comprobar y por qué.

Si eres capaz de hacer todo esto, realmente vas a ver cómo la IA puedes usarla a tu servicio y ahí es cuando se va a convertir en algo que te ayuda en tu día a día, te permite tener más tiempo para estar en otras cosas y consigue que tú seas un mejor programador. Pero sin una base potente de conocimientos, estás totalmente perdido.

Ya se está usando de forma masiva para mejorar el currículum, preparar una carta de presentación o practicar las preguntas que podrían hacerte en una entrevista. Y, cuando tienes que enviar decenas de solicitudes, ahorrar tiempo se agradece.

El problema viene cuando la IA deja de ser una ayuda y empieza a hacer por ti aquello que la empresa quiere ver de ti. No es lo mismo utilizar ChatGPT para preparar una entrevista que tenerlo abierto durante la videollamada para que te diga qué responder.

Un reportaje de la BBC precisamente ha querido hablar a fondo de esto, tomando como referencia la experiencia de varios jóvenes que buscan su primer empleo.

Más de 200 solicitudes para conseguir un trabajo

Por ejemplo, en el reportaje se menciona a Tom, un joven de 22 años de Reino Unido, que terminó la carrera de Geografía el año pasado y tuvo que solicitar más de 200 empleos antes de conseguir trabajo como gerente de un restaurante.

En su caso, la inteligencia artificial le ayudó a preparar currículums y cartas de presentación. También la utilizó para encontrar palabras clave que podían encajar con las ofertas y que los sistemas de selección automática podrían buscar al ver las candidaturas.

Eso sí, asegura que no utilizó la IA durante las pruebas de selección ni en las entrevistas, aunque critica que algunas compañías pidan a los candidatos que no utilicen inteligencia artificial mientras ellas recurren a sistemas automatizados para revisar las solicitudes.

Desde luego, si todo esto está bien o no, depende, al final, del uso que le des a la inteligencia artificial. Que ChatGPT, por ejemplo, revise tu currículum es una muy buena forma de saber qué está bien y qué no y aumentar tus posibilidades de contratación.

Ahora bien, que acabe redactando todos los documentos importantes por ti y que los envíes de forma masiva a cientos de empresas ya es otro tema. Además, al igual que te sucede a ti con los correos spam, ten por seguro que las compañías ya saben perfectamente qué está escrito por un humano o por una máquina.

Según una encuesta del Institute of Student Employers (ISE), que agrupa a grandes empresas que contratan recién graduados en Reino Unido, el 92% de las compañías consultadas había detectado o sospechado algún uso de la IA durante los procesos de selección. El año anterior, la cifra era del 85%.

Además, el ISE ya ha comentado que esta situación aumenta la competencia y la presión sobre los jóvenes que buscan su primer empleo. Según sus datos, las ofertas para recién graduados reciben una media de 141 solicitudes cada una.

Su responsable de selección para perfiles júnior reconoce en el reportaje de BBC que no culpa a los jóvenes por utilizar IA para preparar sus entrevistas o esos correos con sus CV que mandan, teniendo en cuenta lo complicado que está el mercado laboral.

Pero esto hace que no todos jueguen con las mismas cartas y algunos se aprovechen de esta tecnología para parecer que están por encima del resto. El problema viene cuando se le contrata y de repente no cumple con absolutamente nada de lo que comentó en la entrevista.

Sin embargo, esa realidad está empezando a cambiar a medida que las herramientas de inteligencia artificial son capaces de generar funciones completas, resolver errores y crear programas a partir de instrucciones escritas.

Así que lo que hasta hace poco requería horas de trabajo manual puede completarse ahora en cuestión de minutos con la ayuda de modelos especializados. Prakash Narayanan, experto en inteligencia artificial, ha lanzado una advertencia sobre esto.

Afirma que escribir código manualmente podría pasar a un segundo plano en apenas dos años, una afirmación que ha reavivado el debate sobre el futuro de la programación y el papel que tendrán los desarrolladores en la era de la IA.

Se acerca el final de la programación como la conocemos hoy

El argumento de Prakash está vinculado a la evolución de una disciplina conocida como verificación formal, una metodología que busca definir matemáticamente lo que debe hacer un programa antes de comprobar que el software cumple exactamente esas reglas.

Durante un debate en el que participaron Everett Hildenbrandt, director ejecutivo de Runtime Verification, y el profesor Grigore Roșu, se defendió que este tipo de técnicas podrían convertirse en una pieza esencial del desarrollo de software durante los próximos años.

En lugar de dedicar gran parte del tiempo a escribir código y posteriormente buscar errores, los desarrolladores definirían primero el comportamiento esperado del sistema.

Después, herramientas automatizadas e inteligencia artificial se encargarían de generar y comprobar el software necesario. Este será el procedimiento en un futuro muy cercano.

Uno de los ejemplos utilizados para apoyar esta visión procede del kernel de Linux. Según explicó Runtime Verification, un defecto relacionado con la gestión de identidades fue detectado durante la fase de creación de especificaciones y no durante la revisión tradicional del código.

Para los defensores, este episodio demuestra que definir correctamente lo que un sistema debe hacer puede ser tan importante como el propio código. También sostienen que muchos errores pueden descubrirse antes si el proceso comienza por las reglas y no por la implementación.

Esa visión encaja con la predicción de Narayanan, donde, si la IA es capaz de generar gran parte del código y las pruebas matemáticas verifican automáticamente que funciona como debe, la tarea de programar línea por línea perdería importancia progresivamente.

Considera que los profesionales dedicarán menos tiempo a escribir instrucciones manualmente y más a definir objetivos, supervisar sistemas automáticos y validar resultados.

Aun así, la predicción sigue siendo objeto de debate, ya que el propio avance de la inteligencia artificial ha generado innumerables pronósticos sobre la desaparición de determinadas tareas que todavía no se han cumplido.

Por ahora, a programación está entrando en una etapa en la que saber desarrollar software podría significar cada vez menos teclear código y cada vez más dirigir sistemas capaces de producirlo automáticamente.

Si bien es cierto que el cambio en varios sectores es evidente con la llegada de los asistentes virtuales, no quiere decir que sea el fin. Especialmente los desarrolladores son unos de los más afectados en esta situación, pero realmente no habrá un reemplazo de humanos masivo.

La IA hasta está ayudando a encontrar vulnerabilidades críticas en el kernel de Linux y existen diversas herramientas como Claude Code que están tomando cada vez más relevancia.

Precisamente sobre ello se ha pronunciado Brais Moure, un experto en tecnología que comparte su perspectiva diferente ante las múltiples noticias que generan miedo sobre este salto tecnológico.

La postura de las grandes tecnológicas, según Brais Moure

El creador de contenido y experto en programación Brais Moure considera que gran parte del discurso sobre la desaparición de los programadores responde más a una estrategia comercial que a una realidad inmediata.

Si pensabas que de verdad la IA podía sustituirte porque ya sabe de todo, muchos expertos han estado destacando que todo se trata de redirigir el conocimiento a otras áreas, especializarse y tener criterio sobre los proyectos para mantener el puesto de trabajo.

Lo que dice el mencionado especialista es que todo este revuelo sobre el desempleo masivo podría estar siendo simplemente una estrategia para llamar la atención de los distintos asistentes virtuales populares.

"Todo es marketing", explica Moure. El desarrollador resume su visión con una frase que ha generado un amplio debate dentro de la comunidad tecnológica: "Menos del 1% de la población mundial sabe programar. Somos el 1% al que puedes enfadar si con eso consigues venderle tu producto al otro 99%".

Esto quiere decir que las empresas de IA estarían buscando captar la atención del mercado general resaltando capacidades espectaculares que alimentan la percepción de una sustitución total del trabajo humano.

Según Moure, existe además una contradicción evidente en el mensaje que reciben distintos públicos. Mientras compañías como OpenAI, NVIDIA y otras grandes tecnológicas presentan escenarios en los que la IA podría reemplazar numerosas funciones laborales, a los desarrolladores les venden una idea diferente: que estas herramientas sirven para programar más rápido, automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad.

Desde su perspectiva, ambos discursos conviven porque están dirigidos a audiencias distintas y responden a objetivos comerciales concretos.

La IA acelera el trabajo, pero no elimina la necesidad de programadores

Moure reconoce que estas herramientas están modificando profundamente la manera en la que se desarrolla software.

La realidad es que los sistemas de IA actuales son capaces de generar código, detectar errores y proponer soluciones, pero todavía requieren supervisión, validación y corrección por parte de profesionales especializados.

La tecnología puede acelerar muchos procesos, pero no sustituye por completo la experiencia humana, el análisis ni la toma de decisiones.

Por ello, el experto considera que los mensajes más alarmistas seguirán presentes mientras la inteligencia artificial continúe siendo uno de los principales focos de inversión del sector tecnológico.

Las compañías se juegan miles de millones en una carrera por liderar el mercado y convencer a empresas e inversores de que la IA representa el futuro, puedes verlo claramente en la guerra comercial de Estados Unidos y China.

Lejos de desaparecer, el perfil del programador evoluciona hacia un modelo en el que saber colaborar con la inteligencia artificial se convierte en una ventaja competitiva cada vez más importante.

No se trata de negarse a esta tecnología, sino de adaptarse a ella para lograr entregar trabajos con mayor velocidad, calidad y capacidad, sin dejar a un lado la base más importante del conocimiento como profesional.

Por eso, cuando afirma que uno de sus días más productivos fue cuando eliminó 1.000 líneas de código, vale la pena tomárselo en serio. Afirma que escribir solo lo necesario, eliminar lo que sobra y dejar los sistemas más simples de lo que eran es realmente más productivo.

Quién es Ken Thompson y por qué importa lo que dice

Thompson empezó a marcar la historia del software a finales de los años sesenta, cuando junto a Dennis Ritchie desarrolló Unix en los laboratorios Bell. No fue solo un sistema operativo, fue una forma de entender la computación.

Con herramientas pequeñas, modulares, que hacen una cosa bien y se combinan con otras, adoptó una filosofía de construcción mínima y eficiente que lo acompañó en cada proyecto posterior.

El lenguaje B, que Thompson diseñó como sucesor de BCPL, sentó las bases para que Ritchie desarrollara C, el lenguaje de programación que durante décadas fue el estándar absoluto para la programación de sistemas.

Décadas después, ya en Google, Thompson co‑creó Go, un lenguaje pensado para sistemas de producción a gran escala que repite el mismo patrón: sencillez por encima de sofisticación, claridad por encima de complejidad.

Por qué borrar código puede ser más valioso que escribirlo

Cada línea de código añadida es también una línea que alguien tiene que leer, entender y mantener. Es un punto más donde puede esconderse un bug, un lugar extra que debe cubrirse con pruebas y una pieza adicional que complica los cambios futuros.

Por ello, cuando un sistema crece sin criterio, la deuda técnica se acumula silenciosamente hasta que cualquier modificación, por pequeña que sea, se convierte en una operación de riesgo.

Es por esta razón que, según el experto, eliminar código no es retroceder, sino que es reducir la superficie de error, simplificar la arquitectura y dejar el sistema en un estado en el que los cambios futuros son más rápidos y seguros.

Esa operación exige más criterio que añadir funcionalidad nueva, porque obliga a entender el sistema en profundidad, identificar lo que realmente importa, pero también tener el juicio para prescindir del resto.

La filosofía que heredó Go y que sigue siendo necesaria

Go nació con esa misma obsesión por la claridad comparado con lenguajes como C++ o Java, donde su sintaxis es deliberadamente escueta, su sistema de tipos es directo y sus mecanismos de concurrencia están diseñados para ser entendidos, no solo usados.

Thompson y sus co‑creadores aplicaron en Go exactamente lo que la frase resume: que cada elemento que no está en el lenguaje es una complejidad que el programador no tiene que gestionar.

Esa filosofía choca de frente con una tendencia real en muchos equipos de desarrollo actuales, donde la productividad se sigue midiendo por la cantidad de líneas de código escritas.

Esas métricas son las que ignoran el coste de lo que se acumula, el tiempo que otros equipos necesitan para entender ese código, así como la fragilidad que genera en el sistema.

Ken Thompson lo resumió en una frase, pero es una idea que los mejores ingenieros de software llevan practicando décadas. Programar bien no es escribir más, sino saber exactamente qué no hace falta escribir.

Es evidente que un cambio gigante está sucediendo con respecto al sector de la informática. A pesar de que estés buscando los mejores lenguajes para programar, siempre te vas a topar con la IA y es importante darse cuenta del impacto porque transforma la manera en la que actúan miles de empresas.

Sin embargo, ¿hasta qué punto son eficaces? Philipp Schmid, ingeniero de Google Deepmind, habla sobre lo que se requiere para crear, mantener y hacer que funcionen este tipo de asistentes.

Philipp Schmid cree que el futuro de los agentes pasa por eliminar código, no por añadirlo

¿Qué tan difícil puede ser hacer un ChatGPT o un Gemini? La inteligencia artificial es más compleja de lo que crees. Durante una intervención en el podcast AI Engineer, Philipp Schmid, Developer Advocate de Google DeepMind, defendió una idea que va a contracorriente de buena parte de la industria.

El software que tradicionalmente rodea a los agentes de IA se está convirtiendo en una carga innecesaria. Según explicó, muchos equipos dedican enormes recursos a desarrollar bucles de ejecución en Python, esquemas JSON, sistemas de enrutamiento y mecanismos de gestión de errores que los modelos modernos ya pueden asumir por sí mismos.

La frase que resume su posición es contundente: "Los agentes son solo archivos". Para respaldar su argumento, Schmid citó varios ejemplos. Uno de los más llamativos corresponde a Cursor, cuya arquitectura habría pasado de aproximadamente 12.000 líneas de TypeScript a un archivo de agente de unas 200 líneas.

Por otro lado, mencionó a Windsurf, que eliminó cerca del 80% de sus herramientas internas obteniendo respuestas más rápidas y precisas, y a Manus, que tuvo que rediseñar repetidamente su infraestructura de agentes durante apenas seis meses.

Para Schmid, estos casos ilustran una tendencia clara: a medida que los modelos mejoran, la cantidad de código de orquestación debería reducirse, no aumentar.

El ingeniero de Google DeepMind propuso una especie de regla práctica para los desarrolladores, diciendo que "si tu arnés se vuelve más complejo a medida que mejora el modelo, probablemente estás sobreingenierizando tu arnés".

Para entenderlo de otra manera, ya no se tienen que construir complejas capas intermedias, sino definir correctamente las instrucciones, documentar capacidades mediante archivos de habilidades y establecer sistemas de evaluación para verificar el funcionamiento.

Del control total en Python a los agentes remotos que trabajan dentro de un sandbox

No solamente explicó lo que está sucediendo con Python, sino que, para demostrarlo, Schmid presentó el mismo agente de revisión de pull requests de GitHub mediante tres enfoques distintos.

En la primera versión, el desarrollador controlaba todo mediante Python: llamadas a APIs, gestión de errores, definición de herramientas y otras acciones.

La segunda trasladaba gran parte de esa complejidad a un framework especializado de agentes, mientras que la tercera eliminaba prácticamente toda esa infraestructura y la sustituía por archivos de configuración, instrucciones en Markdown y un entorno remoto administrado por Google.

Según explicó, la diferencia clave aparece cuando el agente trabaja dentro de un sandbox aislado en la nube porque es capaz de instalar herramientas que no estaban previamente disponibles en lugar de depender exclusivamente de funciones programadas de forma manual.

Así, el agente detectó que faltaba la utilidad GitHub CLI, la instaló por su cuenta y continuó con la tarea sin intervención humana. Entonces, lo que dice el experto es que es mejor ofrecer herramientas genéricas y permitir que el modelo encuentre el camino adecuado para alcanzar un objetivo en especial.

Otro aspecto importante es la seguridad. Google ha desarrollado un mecanismo basado en un proxy de red que introduce credenciales cuando el agente realiza solicitudes externas.

Precisamente por eso, Schmid insiste en que el papel de los desarrolladores no desaparece ante esta tecnología, y es que todavía hay dependencias de instrucciones, criterios, inspección y muchas tareas que una IA no logra.

Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial está haciendo que se tome desde otra perspectiva porque el hecho de poder generar código con prompts permite que otros usuarios sin dominio sobre los lenguajes de programación como Python puedan crear también.

Creando una buena petición para la IA, se puede obtener un resultado aceptable en cuanto a corrección, mejora y propuestas desde cero sin tanto conocimiento técnico.

Este fenómeno, que está afectando de cierta forma a toda la industria tecnológica, está beneficiando directamente a GitHub. Se reporta que la cantidad de usuarios de esta red social para desarrolladores se ha multiplicado desde que llegaron los asistentes virtuales.

GitHub se llena de proyectos que van mucho más allá del software

A comienzos de 2023, GitHub apenas superaba los 100 millones de usuarios. En septiembre de 2025 alcanzó los 180 millones y, según datos compartidos por Microsoft, la plataforma ya había superado los 225 millones de usuarios en julio de 2026.

Debería tratarse de profesionales o personas que están comenzando a estudiar áreas del sector informático, pero la realidad es que este crecimiento exponencial está vinculado con la inteligencia artificial.

Gran parte del porcentaje compartido proviene de personas que no trabajan como desarrolladores y que, en muchos casos, jamás han escrito una sola línea de código.

GitHub atribuye parte del crecimiento al auge de la inteligencia artificial, aunque el informe Octoverse no ofrece una explicación única para el aumento de usuarios observado en los últimos años.

La afirmación resulta especialmente relevante si se tiene en cuenta que el número global de programadores profesionales está muy lejos de los más de 225 millones de cuentas registradas en la plataforma.

La mejor forma de entender el fenómeno es observar qué tipo de proyectos triunfan actualmente ante todos estos cambios que llegan. Uno de los ejemplos más llamativos es HowToLiveBetter, una guía abierta sobre hábitos saludables, gestión financiera, relaciones personales y calidad de vida que consiguió decenas de miles de estrellas en pocas semanas.

La tendencia se repite en otros casos. El repositorio chinese-poetry recopila cientos de miles de poemas clásicos chinos y se ha convertido en una fuente de datos utilizada por múltiples aplicaciones culturales.

También destacan bibliotecas de prompts para IA como awesome-chatgpt-prompts, uno de los repositorios más populares de GitHub. Su valor no reside en el código, sino en la recopilación y organización de instrucciones para interactuar con modelos.

A este ecosistema se integran soluciones para asistentes virtuales, marcos de trabajo, técnicas de investigación y proyectos colaborativos que destacan por sus composiciones internas de código.

La IA reduce barreras y convierte GitHub en una plataforma de colaboración universal

La expansión de la inteligencia artificial está eliminando muchas de las barreras técnicas que históricamente separaban a desarrolladores y usuarios comunes.

Herramientas impulsadas por IA permiten crear aplicaciones, automatizaciones y prototipos a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural.

El propio GitHub ha impulsado esta dirección con iniciativas como Spark, diseñada para facilitar la creación de aplicaciones sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.

Otro factor clave es su sistema de reputación basado en estrellas, bifurcaciones y contribuciones visibles públicamente. Cada modificación queda registrada y puede rastrearse, creando un historial transparente difícil de replicar en otras plataformas.

Cuando un proyecto acumula miles de estrellas, los usuarios interpretan esa cifra como una señal de utilidad, confianza o relevancia colectiva. Esa credibilidad ha convertido a GitHub en una especie de escaparate global para proyectos técnicos y no técnicos.

Además, la plataforma se ha consolidado como un espacio ideal para crear y mantener bienes digitales compartidos. En lugar de depender de una única organización, múltiples colaboradores pueden enriquecer el contenido de forma continua. La IA facilita que más personas materialicen ideas, GitHub ofrece la infraestructura para publicarlas y la comunidad ayuda a mejorarlas.

Por eso, la próxima gran batalla tecnológica no parece centrarse únicamente en los programadores profesionales. El verdadero objetivo es atraer a millones de usuarios que quieren crear, compartir conocimientos o desarrollar proyectos propios sin convertirse necesariamente en expertos en código.

La idea es que los agentes de IA no tengan que ir a ciegas cada vez que se les pide una tarea. En lugar de eso, podrán consultar unas instrucciones preparadas para ayudarles a trabajar con el código de Linux y seguir las normas del proyecto.

Buscan, en concreto, ayudar a la IA a ver qué cambio anterior del código provocó un error que ahora se quiere corregir.

No pretende cambiar la forma en la que funciona Linux ni añadir nuevas reglas al código. Simplemente se encarga de decirle a la IA dónde están las normas que debe consultar antes de ponerse a tocar el kernel.

Linux quiere dar a los agentes de IA sus propias instrucciones

La propuesta parte de Sasha Levin, un desarrollador de Linux que ya ha trabajado en otros proyectos relacionados con el uso de IA dentro del desarrollo del kernel. En esta ocasión, la idea nace después de comprobar que algunos agentes no seguían algunas normas cuando no tenían estas instrucciones a mano.

Toda esta idea pasa en concreto por crear una carpeta llamada agents/ en el directorio principal del código fuente de Linux. También se está valorando incluirla dentro de la documentación que ya existe en el proyecto.

En esta carpeta es donde se guardarían todos los recursos que la inteligencia artificial puede consultar cuando tenga que trabajar con el kernel.

Ahí se van a meter instrucciones, indicaciones para determinadas tareas y pequeñas herramientas para los agentes de IA. De esta forma, si un desarrollador utiliza uno de estos asistentes, podrá darle acceso a unas reglas específicas para trabajar con Linux.

Por supuesto, los programadores no solo le piden código y copian lo que devuelve. Queda claro, y más si hablamos de este caso, que el humano sigue teniendo que hacer gran parte del trabajo. El objetivo es que, de ser usada, al menos no estropee más de lo que trata de arreglar.

La primera tarea: encontrar qué cambio provocó un error

La primera parte de esta prueba que se ha propuesto está pensada para ayudar con una tarea muy normal en el desarrollo de software: identificar qué cambio anterior ha dado pie a un fallo.

Cuando un desarrollador envía una corrección para Linux, puede incluir una etiqueta llamada Fixes:. Esta etiqueta sirve para indicar con qué cambio anterior del código está relacionado el problema que se quiere solucionar.

Por ejemplo, si una actualización provoca que un componente deje de funcionar, para corregirlo, no basta con escribir código nuevo. También es útil ver qué cambio condujo al error.

Ahí es donde entraría el agente de IA. Con las instrucciones, podría revisar el código y el historial de cambios para intentar localizar el problema y añadir la referencia a la propuesta de corrección.

Como ves, la idea que hay detrás no es la de enseñar a una IA a programar desde cero y a adaptarlo todo a Linux. Los modelos actuales ya son capaces de leer código, modificar archivos, proponer cambios y generar parches. El problema es que programar Linux no es solo escribir código que funcione.

El kernel tiene sus propias normas de desarrollo. Hay formas de enviar parches, estructuras y reglas que los desarrolladores deben respetar antes de que un cambio pueda llegar al proyecto.

Una persona que lleva años trabajando en Linux conoce estas reglas o sabe dónde consultarlas. Un agente de IA, en cambio, necesita que, al menos, se le indique.

Eso sí, la nueva carpeta de recursos para agentes de IA todavía está en fase de propuesta. Queda por ver si los responsables del kernel aceptan esta idea, dónde deciden colocar esos archivos y qué recursos se tienen que añadir.

La apuesta de Google se llama Playground y tiene un mensaje para todos los gamers: "Si puedes imaginarlo, puedes jugarlo". Este lanzamiento representa un paso importante con respecto a la IA generativa, creación de videojuegos, desarrollo sin código o plataformas experimentales.

Anteriormente, ya se han presentado herramientas con esta capacidad, como Rosebud AI, ChatGPT o Pocket de Meta, pero en este caso, la propuesta del gigante tecnológico de Mountain View destaca por ser una plataforma altamente capacitada con asistente virtual para generar títulos tan entretenidos como el clásico Super Mario Bros.

Crear un videojuego describiéndolo con palabras ya es una realidad

Playground es una plataforma experimental desarrollada por Google que permite crear, jugar y compartir videojuegos mediante instrucciones escritas en lenguaje natural.

En lugar de programar líneas de código o aprender herramientas complejas, simplemente escribes qué quieres construir y el sistema genera una experiencia jugable basada en esa descripción.

La experiencia gira en torno a una interfaz conversacional. Puedes comenzar desde un lienzo en blanco, utilizar propuestas iniciales o recibir orientación para desarrollar una idea.

Si después quieres modificar la física, cambiar reglas, añadir personajes, transformar escenarios o ajustar el comportamiento de elementos del juego, basta con solicitarlo mediante nuevas instrucciones.

Google destaca que el usuario conserva el control creativo durante todo el proceso, desde el concepto inicial hasta el resultado final. Otra característica relevante es la posibilidad de probar los cambios de forma inmediata. No necesitas exportar versiones, compilar proyectos ni esperar largos tiempos de procesamiento.

La intención de Google es que la creación y la experimentación formen parte de un flujo continuo, facilitando que cualquier persona convierta una idea rápida en un juego funcional en cuestión de minutos.

Compartir tus creaciones y dar el salto a proyectos más avanzados

Playground no se limita a la creación. La plataforma también incorpora una galería comunitaria donde los usuarios pueden descubrir juegos publicados por otras personas.

Al funcionar directamente desde el navegador, estas experiencias pueden ejecutarse tanto en ordenadores como en dispositivos móviles, sin instalaciones adicionales.

Cuando terminas un proyecto, puedes mantenerlo privado, generar un enlace para compartirlo con amigos o publicarlo en Playground Explore para que otros jugadores lo prueben.

Algunos géneros incluyen tablas de clasificación y funciones multijugador. Además, quienes utilizan un perfil de Google Play Games pueden personalizar su nombre de usuario, seguir a creadores y competir por las mejores posiciones dentro de cada juego.

El futuro de la plataforma también pasa por una colaboración estratégica con Unity. Google ha confirmado que Playground recibirá integración con Unity Spark, una experiencia enfocada en creadores que quieran desarrollar proyectos más complejos.

Según ambas compañías, esta combinación añadirá mecánicas de nivel profesional, gráficos 3D de alta fidelidad y las capacidades del entorno de ejecución de Unity, permitiendo que una idea nacida a partir de una simple instrucción de texto pueda evolucionar hacia experiencias mucho más avanzadas. Actualmente, Unity Spark se encuentra en fase de pruebas y se espera una beta cerrada próximamente.

Uno de los aspectos que habían quedado en espera por mejorar es el formato de imagen. Si bien el navegador del gigante de Mountain View ya contaba con la compatibilidad necesaria, todavía hacía falta una forma de evitar que el uso de JPEG XL afectara la eficiencia y velocidad.

Rust se ha consolidado como una de las apuestas más importantes para mejorar la seguridad de memoria sin sacrificar rendimiento y gracias a este lenguaje es que Google ha dado un paso significativo al combinar ambas tendencias dentro de Chrome.

JPEG XL llega a Chrome 155 y amplía las opciones para imágenes de alta calidad

Las recientes decisiones de la compañía están beneficiando tanto a desarrolladores web como a creadores de contenido y usuarios finales porque la novedad principal es que ahora el navegador incorpora soporte nativo para archivos JPEG XL (.jxl).

Este formato de imagen ha estado durante años llamando la atención por sus ventajas frente al JPEG tradicional. La novedad llega en la versión 155 de Chrome, por lo que sigue los pasos de Safari, al igual que Firefox 157.

Entre las mejoras que trae este cambio, destaca una mejora de compresión que puede situarse entre el 30 % y el 50 % respecto al JPEG convencional.

Además, incluye soporte nativo para imágenes HDR y permite realizar transcodificación JPEG sin pérdidas, algo sumamente importante para fotógrafos, sitios especializados en imágenes y plataformas que manejan grandes galerías de contenido visual.

La compañía también indica que tanto AVIF como JPEG XL son formatos recomendables para diferentes escenarios, aunque reconoce que JPEG XL suele destacar mucho en diversas áreas, según lo que informa Neowin.

Al adoptar esta tecnología, las webs se vuelven considerablemente más ligeras, acelerando la velocidad de carga y optimizando el consumo de datos. Este avance sirve para mantener el mejor rendimiento en Chrome, convirtiéndose en una de las muchas cosas que podrían hacer la diferencia en el uso diario del navegador.

Rust permite reforzar la seguridad sin perjudicar la velocidad del navegador

Google desarrolló el nuevo decodificador JPEG XL utilizando Rust porque los decodificadores de imágenes escritos históricamente en C++ han representado superficies de ataque relevantes debido a problemas relacionados con la gestión de memoria.

Para optimizar el rendimiento, la empresa aplicó diversas estrategias avanzadas, tales como la ejecución protegida de instrucciones SIMD, una capa abstracta dedicada y refinamientos en jxl-rs que reutilizan los progresos consolidados en libjxl.

Este proceso de creación garantiza máxima potencia visual sin ralentizar la navegación, superando las prestaciones obtenidas en comparación con Brave, Vivaldi y Opera.

Además, se sometió el sistema a rigurosos análisis de fuzzing y auditorías mediante inteligencia artificial para comprobar si había fallos en la gestión de memoria.

Más allá del aspecto técnico, Google asegura haber recibido numerosas señales positivas por parte de la comunidad web respecto al soporte de JPEG XL. De hecho, el gigante de Mountain View participó además en la iniciativa Interop 2026 JPEG XL para garantizar la compatibilidad y una correcta interoperabilidad con otros navegadores.

Con esto, se aseguran imágenes de mayor calidad, cargas más eficientes y una experiencia visual superior para los usuarios que adopten el formato desde Chrome 155, con el objetivo de ofrecer

Pero esto tiene aún más interés porque la industria audiovisual atraviesa un momento de profunda transformación, donde productoras, estudios, actores y guionistas llevan años discutiendo qué papel desempeñará la IA en áreas como los efectos visuales, la posproducción o la propia creación de contenidos.

En ese contexto, Affleck ha desvelado una faceta poco conocida, donde el actor asegura que sabe programar en Python, que entiende conceptos relacionados con el aprendizaje automático y que mantiene contacto con algunas de las compañías que lideran el desarrollo de modelos de IA.

Según sus propias palabras que dio durante una entrevista con One More Question y GQ, confirmó que incluso tiene acceso privilegiado a demostraciones y proyectos en desarrollo de empresas como Google y OpenAI.

Siempre me han interesado los ordenadores desde que era joven.

De aficionado a la tecnología a interlocutor de OpenAI y Google

El actor sostiene que posee conocimientos de Python, uno de los lenguajes de programación más utilizados en inteligencia artificial y análisis de datos.

También afirma estar familiarizado con el uso de GPU y con tecnologías relacionadas con el aprendizaje automático aplicadas al ámbito audiovisual. Explica que lleva tiempo siguiendo la evolución de herramientas capaces de generar imágenes, vídeo y efectos visuales mediante modelos de IA.

Gracias a su trayectoria y a su posición dentro de la industria cinematográfica, asegura tener acceso a conversaciones y demostraciones de algunas de las empresas más influyentes del sector.

Lejos de compartir el discurso más alarmista, el actor defiende que estas herramientas pueden convertirse en una ayuda para los profesionales creativos.

Su postura pasa por utilizar la IA para agilizar determinados procesos técnicos, especialmente en tareas relacionadas con la producción y la posproducción audiovisual, sin desplazar por completo a quienes participan en la creación de películas y series.

Esa visión también influyó en la puesta en marcha de InterPositive, una empresa vinculada al uso de inteligencia artificial en el entorno cinematográfico.

El proyecto apostaba por herramientas orientadas a facilitar trabajos relacionados con efectos visuales y procesos de producción. Posteriormente, la compañía fue adquirida por Netflix, operación tras la cual Affleck pasó a ejercer funciones de asesor vinculadas a esta tecnología.

Quién es Ben Affleck

Ben Affleck es uno de los nombres más reconocibles de Hollywood desde hace décadas. Ha desarrollado su carrera como actor, director, productor y guionista, obteniendo reconocimiento tanto delante como detrás de las cámaras.

Su trayectoria le ha permitido conocer de primera mano cómo funcionan los grandes estudios y los complejos procesos técnicos que intervienen en una producción audiovisual.

Precisamente por esa experiencia, sus opiniones sobre inteligencia artificial tienen una repercusión especial dentro del sector. Affleck habla desde la experiencia de alguien que participa directamente en la industria que está siendo transformada por estas herramientas.

Su posición resulta interesante porque combina dos mundos que rara vez aparecen unidos en una misma persona. Por un lado, el de una figura consolidada del cine estadounidense; por otro, el de alguien que sigue de cerca la programación, los modelos de IA y las tecnologías que podrían redefinir parte del futuro de Hollywood.

Tal y como confirma el propio MIT, la programadora ha fallecido a los 90 años de edad. Su trabajo no solo permitió la llegada del ser humano a la Luna por primera vez en 1969, sino que además sentó las bases para convertir la programación en una disciplina independiente.

De los sistemas meteorológicos a la carrera por conquistar la Luna

Nacida en Indiana en 1936, Margaret Hamilton comenzó su carrera como matemática antes de trasladarse a Boston a finales de los años cincuenta.

Su primer contacto con la informática tuvo lugar en el departamento de meteorología del MIT, donde desarrolló el software de predicción del tiempo que posteriormente influiría en los estudios sobre la teoría del caos. Más tarde, estuvo implicada en el desarrollo del primer sistema informático de defensa aérea de Estados Unidos, donde empezó a obsesionarse con la fiabilidad del código, un concepto desconocido en esa época.

En 1965, Hamilton se convirtió en la primera mujer programadora en incorporarse al proyecto Apolo. Sus incuestionables capacidades y experiencia la llevaron a dirigir al equipo responsable del software de vuelo a bordo del Módulo de Comando y Servicio.

En una época en la que el software se consideraba un componente secundario respecto al hardware, la programadora acuñó el término "ingeniería de software" para otorgar al código el valor que merecía, a pesar de las burlas iniciales de sus colegas hombres.

La alarma que salvó el alunizaje del Apolo 11 y que el hombre pudiera pisar la Luna

Una de las mayores aportaciones de Hamilton fue el desarrollo de la denominada programación defensiva, una metodología capaz de anticipar y corregir fallos sobre la marcha.

Esta filosofía nació tras un incidente casual con su hija pequeña, quien activó por error un programa de pre-lanzamiento en un simulador de vuelo. Aunque la dirección desestimó inicialmente el riesgo argumentando la alta preparación de los astronautas, un fallo idéntico ocurrió durante la misión Apolo 8, obligando a integrar las medidas de seguridad propuestas por la matemática.

Esto resultó determinante durante los momentos más críticos del Apolo 11 en julio de 1969. Minutos antes de alunizar, el ordenador de a bordo se saturó debido a un error del hardware, activando la famosa alarma 1202.

Gracias al sistema de prioridades diseñado por el equipo de Hamilton, el sistema operativo interrumpió automáticamente las tareas secundarias no esenciales y concentró toda la potencia de cálculo en el aterrizaje, permitiendo que Neil Armstrong y Buzz Aldrin completaran la misión con éxito.

Tras la conclusión de la era Apolo en la década de 1970, Hamilton dio el salto al mundo empresarial privado, donde continuó perfeccionando lenguajes de modelado orientados a la prevención de errores. Su gran contribución a la ciencia fue reconocida en 2016 con la Medalla Presidencial de la Libertad, el máximo galardón civil de Estados Unidos, entregado por el presidente Barack Obama.

Hamilton no solo transformó la arquitectura de los sistemas informáticos modernos, sino que se convirtió en un referente global para las mujeres en la ciencia y la tecnología, con su propia minifigura oficial de Lego.

Así que hace tiempo decidió crear sus propias versiones de estas herramientas utilizando IA para acelerar parte del desarrollo. Para ello está usando Claude Opus 5.5, de Anthropic, y está creando el software desde cero en Rust.

El proyecto se llama Artcraft y, aunque empezó como una herramienta de IA para artistas, ahora se ha convertido en algo bastante grande. Thomas quiere crear una colección completa de programas de edición que cualquiera pueda utilizar gratis y cuyo código esté disponible para todo el mundo.

Artcraft tiene ahora mismo siete aplicaciones. Cada una se supone que puede sustituir algunas de las apps más conocidas de Adobe.

Hay una alternativa a Photoshop para editar imágenes, otra a Illustrator para trabajar con gráficos vectoriales y otra para la edición de vídeo como Premiere. También hay versiones de Lightroom, After Effects, InDesign y Acrobat Pro.

Tal y como explica, la idea no solo es hacer programas que sirvan para exactamente lo mismo. Thomas quiere que tengan una apariencia y una forma de funcionar muy parecidas a todo lo de Adobe.

Eso sí, cuidado porque hay que tomar, por el momento, las cosas con calma. Ahora mismo no se puede decir que hay siete sustitutos perfectos de Adobe. Los programas están en una fase de desarrollo muy temprana y todavía tienen fallos y funciones que no están terminadas.

La IA le está permitiendo hacer en meses algo que antes habría necesitado muchísimo más tiempo

Pero que esto llegue a buen puerto más pronto que tarde podría suceder gracias a la inteligencia artificial.

Si bien es cierto que este programador está altamente cualificado en lo que a código y Rust se refiere, crear un programa como Photoshop desde cero es una locura. Hay que crear capas, máscaras, herramientas de selección, efectos, gestión de archivos, atajos de teclado, compatibilidad con formatos y miles de pequeños detalles.

Thomas está utilizando IA para acelerar todo ese proceso. En lugar de escribir a mano cada línea de código, utiliza Claude para generar código, ver problemas, proponer soluciones y progresar más rápido en diferentes partes del proyecto. Por supuesto, después tiene que probarlo, encontrar los errores y corregirlos.

Es decir, la IA no está haciendo todo ni creando Photoshop perfecto en segundos. Está funcionando como una herramienta más, una mano derecha, que permite al desarrollador hacer mucho más trabajo en menos tiempo.

El desarrollador dice que puede llegar al 99% de Adobe

En un primer momento llegó a asegurar que conseguiría una paridad del 100% de funciones con Adobe en apenas un mes. Es decir, que sus programas podrían hacer prácticamente todo lo que hacen las aplicaciones reales.

Después ha rebajado un poco lo que dijo. Ahora dice que llegar al 99% de paridad llevará más tiempo, aunque cree que se trata de meses y no de años.

Los usuarios que ya lo han probado han encontrado muchos problemas y funciones que todavía faltan. Por eso, hoy no puedes coger esta suite gratuita y decir adiós a tu suscripción a Creative Cloud si trabajas con Photoshop o Premiere.

Y, por otro lado, hay un gran tema con el que le tocará ir con cuidado: el copyright. Básicamente, puedes crear otro programa que haga cosas parecidas a Photoshop. Lo que no puedes hacer es coger el código de Photoshop y copiarlo en tu programa.

Por ejemplo, Adobe ha creado una herramienta de capas. Tú también puedes crear una herramienta de capas porque la idea de trabajar con capas no pertenece a Adobe. Lo que no puedes hacer es copiar cómo está programada esa función.

Thomas afirma que está haciendo los programas mediante ingeniería inversa y en un entorno clean room. En pocas palabras, intenta reproducir lo que hace el software sin coger su código y copiarlo.

Lo cierto es que la ingeniería inversa puede ser legal en algunas circunstancias. De hecho, lleva muchos años utilizándose. Pero no significa que todo esté permitido y depende de qué hayas analizado, cómo hayas conseguido esa información y qué acabes imitando.

El problema podría estar, por ejemplo, en que una aplicación copie demasiado la apariencia de otra. Aunque el código sea distinto, una interfaz parecida puede acabar dando pie a problemas legales. Sea como sea, desde luego que este será un problema que deberá revisar Adobe, pero, sin duda, no por ahora, teniendo en cuenta el punto en el que está el proyecto.

Esto es precisamente lo que IBM y Red Hat acaban de hacer. Han utilizado agentes de IA para buscar vulnerabilidades en software de código abierto y ya han encontrado más de 400 que no se conocían hasta ahora. Los fallos afectan a bibliotecas de Java bastante utilizadas.

El trabajo forma parte de Lightwell, un proyecto de Red Hat que utiliza IA para revisar software de código abierto, encontrar problemas y ayudar a corregirlos.

El problema viene cuando realmente te das cuenta de que la misma tecnología que sirve para encontrar estos fallos, que también puede jugar en contra. IBM y Red Hat avisan de que los agentes de IA son cada vez mejores buscando debilidades. Además, un fallo que por separado no parece grave puede ser mucho más peligroso cuando se junta con otros.

¿Qué han encontrado IBM y Red Hat con la IA?

En lugar de que una persona tenga que revisar manualmente enormes cantidades de código, los agentes de IA pueden analizarlo mucho más rápido y buscar problemas de seguridad.

Eso no significa que la IA encuentre un fallo y automáticamente todo quede solucionado. Los resultados tienen que revisarse, probarse y corregirse. Pero sí puede ahorrar trabajo a los equipos de seguridad.

En este caso, IBM y Red Hat han utilizado Lightwell para analizar diferentes partes de software de código abierto. Según ambas compañías, el proyecto ya ha permitido identificar y corregir más de 400 vulnerabilidades que no se conocían.

Pero el proyecto no se queda aquí, ya que ambas compañías también están creando y probando parches para que estos agujeros queden completamente tapados.

La IA al servicio de las grandes compañías de creación de código

Como antes se ha comentado, esto es algo que Linus Torvalds ya ha implementado en Linux. Aunque a regañadientes para muchos, la inteligencia artificial ya forma parte de Linux y esta está siendo usada en todo tipo de procesos.

Por supuesto, los programadores no solo le piden código y copian lo que devuelve. Queda claro, y más si hablamos de este caso, que el humano sigue teniendo que hacer gran parte del trabajo.

A día de hoy, la IA ya está ayudando a los desarrolladores a encontrar vulnerabilidades. Las puertas traseras que podrían permitir acceso a todo tipo de ataques no siempre pueden ser detectadas por el ojo humano y es aquí donde esta tecnología entra en juego.

"Ahora hay más novatos que utilizan IA y herramientas para encontrar fallos, lo que genera más trabajo"

El problema es que cada vez hay más personas sin tanta experiencia que directamente usan herramientas de inteligencia artificial o programas automáticos para analizar el código y buscar fallos. Sobre el papel, esto debería ser positivo.

Sin embargo, no todos esos resultados son útiles. Las herramientas de IA no siempre entienden el contexto completo del sistema, y muchas veces señalan posibles errores que en realidad no afectan a nadie o que ni siquiera son verdaderos problemas.

Aun así, esos avisos llegan a los desarrolladores como si fueran importantes. Y aquí es donde empieza el problema de verdad.

Cuando alguien envía un posible fallo al equipo del kernel, no se puede pasar por alto. Aunque venga de una IA, aunque sea poco probable que sea un problema real, alguien tiene que comprobarlo. Eso implica leer el código, analizarlo y decidir si merece la pena corregirlo o no.

El resultado es que los mantenedores del sistema están recibiendo más trabajo del que pueden hacer frente. En parte por esa cantidad de código anticuado que ya nadie usa, pero que, en 2026, la IA reconoce que necesita un lavado de cara y, por otro lado, ese ruido viene, en gran parte, de que estas herramientas son usadas por personas que todavía están aprendiendo.

En esta ocasión, parece que Linus Torvalds no ha encontrado nada raro. Después de una semana anterior algo más movida, el creador de Linux dice que esta vez el desarrollo vuelve a una situación normal, con muchos cambios para corregir errores y problemas que han ido apareciendo.

Y sí, la IA vuelve a estar en medio de todo. Torvalds habla ya de la nueva "normalidad de la IA" para referirse a la cantidad de pequeños fallos que se están detectando y corrigiendo con ayuda de modelos de lenguaje.

Los modelos pueden analizar cantidades enormes de código y encontrar errores que a un humano, o bien se le pasarían por alto, o bien le tomaría mucho tiempo revisarlo a fondo.

El problema es que después hay que echar un vistazo a todo lo generado por la IA. Un modelo puede detectar un posible fallo y proponer un parche, pero los desarrolladores tienen que comprobar que sí existe el problema y que la solución no rompe otra cosa.

Eso está haciendo que lleguen muchos más pequeños parches al kernel. Y Torvalds parece asumir que esa va a ser una parte más del desarrollo de Linux a partir de ahora. Aun así, al menos de momento, parece que el calendario no cambia. Linux 7.3 sigue previsto para mediados de octubre.

Linux da marcha atrás con Logitech Bolt

Uno de los cambios más interesantes de esta versión es que algunos desarrolladores han decidido quitar temporalmente una función que había llegado con Linux 7.3.

Hablamos en concreto del soporte HID++ para los receptores Logitech Bolt. Después de demasiados problemas notificados por parte de usuarios, se ha decidido revertir ese cambio.

No quiere decir que los dispositivos Logitech Bolt hayan dejado de funcionar en Linux. Lo que se ha retirado es ese nuevo soporte que estaba dando problemas.Linux 7.3 empieza a preparar Rust para funcionar con GCC

Linux 7.3 empieza a preparar Rust para funcionar con GCC

Linux sigue con la idea de meter Rust dentro de su kernel. Y el próximo Linux 7.3 trae un cambio que puede ser importante a medio plazo: los desarrolladores ya están haciendo los primeros retoques para que el código Rust del kernel pueda compilarse usando GCC, convirtiéndose en una alternativa al actual LLVM.

Matizar que esto no significa que Linux vaya a cambiar de compilador de la noche a la mañana y que LLVM vaya a desaparecer.

El soporte para utilizar GCC con Rust todavía está en una fase muy temprana y queda bastante trabajo por delante. Lo que está haciendo ahora el equipo de Linux es arreglar los primeros problemas que aparecen al intentar juntar las dos piezas.

En cuanto a los motivos, Linux funciona en todo tipo de procesadores y no todos tienen el mismo soporte en LLVM. GCC, que lleva años siendo una de las herramientas más conocidas para compilar software en Linux, sí tiene soporte para algunas arquitecturas que no están igual de bien cubiertas por LLVM.

Los cambios que acaban de llegar al desarrollo de Linux 7.3 están relacionados con rustc_codegen_gcc. Su función es permitir que el compilador de Rust utilice GCC para generar el código final.

Pero hay que dejar algo que todavía no está listo para ser usado. Los propios desarrolladores lo consideran, por ahora, un trabajo experimental.

Y todo es gracias a que las nuevas herramientas con inteligencia artificial permiten describir qué se quiere construir, generar una primera versión y modificarla mediante conversación, un cambio que está reduciendo con rapidez una de las principales barreras de entrada al desarrollo de software.

Replit es uno de los ejemplos más claros, donde su agente puede generar código, preparar el proyecto, ejecutar pruebas, así como aplicar cambios a partir de instrucciones en lenguaje natural.

Esto permite llegar mucho antes a un prototipo funcional, aunque todavía queda una diferencia importante entre conseguir que algo arranque y tener un producto fiable, seguro y preparado para mantenerse durante meses o años.

Ese salto ha llevado a Anish Acharya, inversor de a16z, a plantear que el software podría estar acercándose a su propio “momento YouTube” y con ello a la singularidad de la programación.

Sostiene que si crear apps deja de requerir siempre equipos especializados y desarrolladores, podrían aparecer miles de herramientas destinadas a necesidades demasiado pequeñas o específicas para justificar hasta ahora un desarrollo tradicional.

El vibe coding está llevando la programación a más gente

Cabe señalar que el concepto de vibe coding, popularizado por Andrej Karpathy en febrero de 2025, resume parte de ese cambio. En lugar de escribir y revisar manualmente cada línea, el usuario describe lo que quiere y deja que el modelo produzca gran parte del código.

Pero esto no convierte automáticamente a cualquiera en desarrollador. Simon Willison distingue precisamente entre generar software sin comprender demasiado lo que ocurre debajo y utilizar IA como asistente mientras se revisa, prueba y entiende el resultado.

Los datos muestran que la presencia de código generado por IA ya puede ser enorme en determinados entornos. Y Combinator aseguró que, en el 25% de las startups de su promoción Winter 2025, el 95% de las líneas de código había sido generado por modelos inteligentes.

Cabe señalar que la cifra impresiona, pero no significa que la IA hiciera el 95% del trabajo de ingeniería. Y es que definir requisitos, tomar decisiones de arquitectura, detectar errores, proteger información o mantener el software no se mide contando líneas.

Los estudios tampoco ofrecen una conclusión única. De hecho, Cui y colaboradores analizaron a 4.867 desarrolladores y estimaron un aumento del 26,08% en las tareas completadas entre quienes utilizaron el asistente estudiado.

METR encontró el efecto contrario en otra situación, donde en una investigación con 16 desarrolladores experimentados y 246 tareas sobre proyectos que conocían bien, los participantes tardaron un 19% más utilizando las herramientas evaluadas.

Cuando generar código sea fácil, el trabajo difícil seguirá ahí

El cambio más profundo puede llegar cuando crear una primera app resulte casi tan sencillo como publicar contenido en Internet. En ese momento, la escritura de código dejaría de ser una barrera tan alta, pero seguirían existiendo problemas mucho menos visibles, como comprobar resultados, mantener dependencias, proteger datos, corregir errores y responder cuando algo falla.

También explica por qué las habilidades del desarrollador pueden desplazarse hacia definir mejor los problemas, evaluar lo generado por la IA y entender sistemas completos, en lugar de limitarse a producir código.

Dario Amodei, CEO de Anthropic, planteó en Davos a principios de este año que, en seis a doce meses, los modelos podrían realizar la mayoría e incluso quizá todo el trabajo de los ingenieros de software.

Así que, si el software termina viviendo su propio “momento YouTube”, habrá muchas más personas capaces de crearlo. El reto para los profesionales no será competir únicamente por escribir líneas de código más rápido, sino aportar fiabilidad y capacidad para mantener aquello que la IA haya ayudado a construir.

Tal y como explica en un vídeo, que la IA pueda hacerlo por ti no significa que tú hayas aprendido a hacerlo. Puedes conseguir un programa que funciona y, al mismo tiempo, no tener ni idea de por qué funciona.

El programador y divulgador, conocido como MoureDev en redes, lleva años enseñando programación y desarrollo de software y actualmente también centra parte de su contenido en cómo aprovechar la IA para programar.

Y con respecto a este tema, lo tiene claro. Este no es el camino a seguir y, en vez de pedirle a la IA que piense por ti, deberías hacer que te ayude a pensar. Y para explicarlo, habla del método socrático, una forma de aprendizaje basada en hacer preguntas y guiar a la otra persona para que llegue a las respuestas por sí misma.

¿Qué es el método socrático y por qué puede servir con la IA?

Este método es realmente simple. En lugar de decirle a la IA que cree X código o que resuelva un error y esperar a que te entregue la solución, puedes pedirle que te vaya haciendo preguntas para que seas tú quien encuentre el camino.

"El maestro tiene que guiar al alumno para llegar al conocimiento por sí mismo, cuestionando sus propias ideas", explica.

Llevado a la programación, esto significa que no deberías usar la IA para que te lo dé absolutamente todo hecho, aparte de que deberías tener muy en cuenta que no siempre acierta y que podría colar todo tipo de errores. En su lugar, esta perfectamente puede ayudarte a entender qué estás haciendo, indicar dónde puede estar el problema y hacerte preguntas para que llegues tú mismo a la solución.

Por ejemplo, si estás intentando hacer una función en Python y no sabes por qué falla. En lugar de pegar el problema en ChatGPT y pedirle que lo soluciones, puedes decirle que no te dé el código final y que te haga preguntas para encontrar el error.

El problema de dejar que la IA haga todo el trabajo

Y es que todo esto, aunque parezca casi contraproducente, permite que tengas a la IA como asistente, pero no como algo que te resuelve todos tus problemas y tu trabajo.

Si estás estudiando o trabajando en programación y cada vez que aparece un bache en el camino se lo pasas a una herramienta de IA, puedes acabar acostumbrándote a algo bastante peligroso: tú planteas el problema y la máquina hace el resto.

El problema es que, en un principio, todo parece realmente maravilloso. Sin embargo, vas a pagar las consecuencias más adelante: no vas a saber hacer absolutamente nada por tu cuenta. Y esto, sinceramente, es bastante triste si te dedicas a este sector.

De repente te puedes encontrar con un proyecto sin saber por dónde empezar. O aparece un error que la IA no resuelve a la primera. O necesitas cambiar una parte del código que generó y no entiendes realmente qué está haciendo.

Esto no significa que utilizar IA para programar sea malo. De hecho, Moure defiende precisamente lo contrario. Él mismo lleva tiempo hablando de la necesidad de aprender a utilizar estas herramientas dentro del desarrollo de software y de saber revisar y comprobar lo que generan. El punto en cuestión está en cómo la utilizas.

No estamos ante una versión que vaya a cambiar Ubuntu por completo, pero sí hay varios cambios. Uno de los más importantes es que Canonical ha decidido utilizar Linux 7.3, en lugar del kernel 7.2 que estaba previsto en un principio.

Y hay otro cambio todavía mejor y es que Ubuntu termina su transición a las versiones de Coreutils desarrolladas en Rust. Eso significa que los comandos básicos que se usan en la terminal, como cp, mv o rm, pasan a utilizar las versiones de uutils escritas en este lenguaje.

La versión final de Ubuntu 26.10 está prevista para el 15 de octubre de 2026. La beta que acaba de llegar sirve como una primera versión de lo que podrás encontrar para esas fechas, aunque todavía quedan por delante las últimas semanas de ajustes y correcciones.

Eso sí, cuando Ubuntu 26.10 salga el 15 de octubre, es posible que Linux 7.3 todavía no sea oficialmente una versión final.

Ahora mismo Linux 7.3 está en desarrollo y ya ha llegado a la mitad de sus versiones RC. Hablamos de versiones que están prácticamente terminadas y que se utilizan para comprobar que todo funciona bien antes del lanzamiento definitivo. Ahora mismo van por la RC5 (toca esperar hasta la RC7, más o menos).

Ubuntu 26.10 iba a llegar con Linux 7.2, pero hubo cambio de planes

En un principio, Ubuntu 26.10 iba a llegar con Linux 7.2. Pero parece que esta versión del kernel ha salido demasiado pronto para los de Canonical. Esto ha hecho que el equipo, sobre todo teniendo en cuenta que ambas versiones salen en octubre, Linux 7.3 sea la versión elegida para Ubuntu 26.10.

Kleber Souza, del equipo del kernel de Ubuntu, explica que este cambio permite a Canonical "mantenernos alineados con las últimas capacidades de la fuente original", especialmente en lo relacionado con el soporte para hardware nuevo.

Ahora bien, ¿realmente importa tanto con qué kernel salga? No es que el PC vaya a ir más rápido. Lo que cambia es la compatibilidad con nuevo hardware.

Si compras un portátil con un procesador que acaba de salir al mercado, Ubuntu perfectamente puede funcionar en él, pero quizá algunas de sus funciones todavía no estén soportadas por una versión antigua del kernel.

Con una versión más nueva de Linux, es más probable que ese procesador ya tenga los cambios que necesita para funcionar correctamente. Lo mismo puede pasar con una tarjeta gráfica, un SSD o cualquier otro componente.

Cada nueva versión del kernel viene con cambios, correcciones y mejoras para diferentes partes del hardware. También incluye soluciones para problemas que se han ido descubriendo en versiones anteriores.

Por eso este cambio tiene más sentido para quien vaya a instalar Ubuntu 26.10 en un ordenador relativamente nuevo. Si tienes un PC de hace varios años y todo funciona bien, la realidad es que te da bastante igual si tienes Linux 7.2 y Linux 7.3.

Rust llega a Ubuntu para convertirla en una gran distribución Linux

Rust va a mejorar mecanismos para evitar algunos errores de memoria en lenguajes como C y C++. Eso no significa que un programa escrito en Rust sea 100% seguro ni que desaparezcan todos los fallos, pero sí va a reducir bastante los problemas.

Y para Ubuntu tiene sentido empezar precisamente por herramientas tan básicas. Son programas que están presentes en prácticamente cualquier instalación y que forman parte del funcionamiento habitual del sistema.

Eso sí, el cambio no supone que todo Ubuntu esté escrito en Rust. Estamos hablando de las utilidades que forman Coreutils y de una transición que va muy poco a poco dentro de la distribución.

Esto es algo que sucede con relativa frecuencia, teniendo en cuenta los millones de usuarios que usan cada día esta herramienta. El problema viene cuando esa clave se queda publicada y nadie la cambia. Porque aunque borres después el archivo, la credencial puede seguir funcionando igual.

Eso es lo que ha encontrado Truffle Security después de analizar 224 millones de repositorios y más de 58.000 millones de archivos. Los investigadores encontraron 543.699 credenciales diferentes que seguían siendo válidas cuando las comprobaron en julio.

Rizando el rizo, algunas llevaban muchísimo tiempo expuestas. La mitad de las credenciales analizadas estuvieron accesibles de forma totalmente pública durante al menos 784 días, es decir, más de dos años. Además, el 10% de las que seguían funcionando tenían más de 6,3 años y la más antigua se remontaba a 2009.

¿Cómo puede seguir funcionando una contraseña publicada hace años?

La respuesta es simple: no se ha cambiado. Aunque GitHub descubra que hay una credencial circulando, no puede decidir que esta deje de estar operativa. Al final, quien debe avisar es el servicio al que corresponde y, en última instancia, el usuario debe cambiarla.

Eso sí, matizar que, aunque una credencial siga activa, no significa que alguien la haya robado o utilizado. El estudio no puede realmente saber cuántas de esas claves han acabado en manos de ciberdelincuentes. Solo han querido avisar de que seguían siendo válidas cuando las probaron.

Por otro lado, GitHub lleva años intentando que las credenciales no lleguen a publicarse por accidente. Una de sus herramientas es Push Protection.

Cuando intentas subir código, GitHub lo analiza y busca patrones que puedan corresponder a contraseñas, tokens o claves de acceso. Si encuentra algo dudoso, puede bloquear la publicación antes de que llegue al repositorio.

El problema es que este sistema no reconoce todos los tipos de credenciales. Según Truffle Security, el 51,8% de las credenciales que seguían funcionando pertenecían a categorías que la protección predeterminada de GitHub no bloquea, como algunas cadenas de conexión a bases de datos o claves de Google API.

Además, de las 543.699 credenciales que seguían funcionando, 199.843 se habían publicado después de que Push Protection estuviera activado por defecto, según la investigación. Son alrededor del 36,8% del total.

Eso sí, los investigadores reconocen que esta herramienta de protección de la paltaforma funciona a la perfección. Según sus datos, la cantidad de credenciales expuestas dentro de esas categorías cayó un 53% después de que la protección se activara por defecto.

Sin embargo, no todas las claves se pueden reconocer de la misma forma. Algunas tienen formatos que el sistema no identifica y otras pueden aparecer de maneras que hacen más difícil detectarlas. Resumiendo, GitHub ha puesto una barrera bastante útil, pero no es una barrera que lo cubra todo.

¿Qué sucede si descubres una clave tuya en GitHub?

Parece evidente, pero lo que tienes que hacer es cambiarla. Recuerda que borrar el archivo del repositorio no basta. Si la contraseña o el token ya ha sido publicado, no puedes estar 100% seguro de que nadie la tenga.

Después, no estaría de más que echases un vistazo para ver dónde más aparece dentro del repositorio, porque puede seguir en el historial de Git aunque hayas eliminado el archivo.

También deberías revisar los accesos que ha tenido el servicio en cuestión por si alguien ha utilizado esa credencial. Y, cuando el servicio lo permita, activaría la caducidad automática de las claves para que no puedan quedarse funcionando durante años.