Su éxito se explica sobre todo porque permite programar más rápido, con menos complejidad, pero sobre todo, con una curva de aprendizaje mucho más accesible que otros lenguajes tradicionales.

Sin embargo, esa facilidad de uso también tiene un coste importante, y eso es precisamente lo que ahora vuelve a criticar Bjarne Stroustrup, científico de la computación y creador de C++.

El ingeniero danés asegura que Python puede resolver el mismo problema que C++ sin problema alguno, ya que es un lenguaje muy completo, pero al final lo hace hasta 70 veces más lento dependiendo de la tarea.

Este comentario ha reabierto uno de los debates más antiguos dentro de la programación: hasta qué punto merece la pena sacrificar eficiencia y rendimiento a cambio de desarrollar software más rápido y con menos dificultad.

Por qué Python suele ser más lento que C++

Es importante señalar que Python fue diseñado por Guido van Rossum para simplificar la escritura de código, ya que su sintaxis es mucho más limpia, requiere menos líneas y permite construir apps de manera ágil.

Eso ha hecho que millones de programadores y empresas lo adopten como lenguaje principal para proyectos modernos. Pero esa comodidad también implica más capas de ejecución y un funcionamiento menos cercano al hardware.

Todo eso consume más recursos y reduce el rendimiento frente a lenguajes compilados como C++, donde el control sobre memoria, procesamiento y optimización es muchísimo mayor.

Precisamente aquí sigue estando una de las grandes fortalezas de C++, ya que el lenguaje permite exprimir mejor el hardware y ejecutar tareas de forma mucho más eficiente, algo fundamental en sistemas donde cada milisegundo importa.

Python domina actualmente gran parte del desarrollo relacionado con inteligencia artificial, por lo que muchas de las herramientas funcionan principalmente con este lenguaje y se ha convertido en el estándar de facto del sector.

Sin embargo, gran parte de las operaciones más exigentes no se ejecutan realmente en este lenguaje. Muchas bibliotecas utilizadas en IA dependen internamente de código escrito en C o C++ para mantener el rendimiento necesario.

Al final, esto crea una paradoja bastante clara, donde el lenguaje más popular en inteligencia artificial necesita apoyarse constantemente en tecnologías mucho más rápidas para funcionar a gran escala.

La industria ha priorizado rapidez antes que eficiencia

A pesar de sus limitaciones de rendimiento, Python sigue creciendo porque resuelve uno de los mayores problemas actuales de las empresas tecnológicas: desarrollar software rápido.

Muchas compañías prefieren perder parte de la eficiencia si eso les permite reducir tiempos de desarrollo, simplificar mantenimiento y formar programadores más fácilmente. Durante años, el aumento de potencia del hardware ha permitido asumir esas pérdidas sin demasiadas consecuencias visibles.

Pero el crecimiento de la inteligencia artificial y el enorme consumo de recursos computacionales están haciendo que la eficiencia vuelva a convertirse en un tema importante dentro del sector.

¿Quién es Bjarne Stroustrup?

Cabe mencionar que Bjarne Stroustrup es uno de los ingenieros más influyentes de la historia de la programación e incluso es catedrático de Ciencias de la Computación en la Universidad A&M de Texas, Estados Unidos.

Nacido en Dinamarca, creó C++ a finales de los años 70 mientras trabajaba en los laboratorios Bell, con la intención de desarrollar un lenguaje que combinara la velocidad y eficiencia de C con herramientas más avanzadas para construir software complejo.

Décadas después, C++ sigue siendo una pieza fundamental en sectores donde el rendimiento resulta crítico, como motores gráficos, videojuegos, sistemas operativos, servidores, software financiero, infraestructuras industriales y aplicaciones de alto rendimiento.

Todo lo anterior continúa dependiendo de este lenguaje de programación precisamente por su capacidad para trabajar muy cerca del hardware y aprovechar al máximo los recursos del sistema.

Por ello, la opinión de Bjarne Stroustrup tiene peso porque no habla únicamente desde la teoría; su trabajo ayudó a construir gran parte de la informática moderna y todavía hoy sigue participando activamente en el desarrollo y evolución de C++.

Además, ha trabajado durante años como investigador, profesor y referente técnico dentro de la industria. Así que cuando critica el rendimiento de Python, su objetivo no es atacar personalmente a los programadores que utilizan ese lenguaje.

Lo que realmente intenta señalar es que la industria tecnológica lleva tiempo aceptando pérdidas enormes de eficiencia a cambio de mayor comodidad y rapidez de desarrollo.

Desde su perspectiva, el rendimiento sigue siendo un factor decisivo, especialmente ahora que la inteligencia artificial y los grandes sistemas computacionales consumen cantidades cada vez mayores de recursos y energía.

Los programadores siguen lejos de desaparecer

Es importante señalar que el debate también aparece en pleno auge de herramientas de inteligencia artificial capaces de generar código automáticamente. Aun así, eso no significa que los programadores estén cerca de ser reemplazados.

La IA todavía comete errores, tiene dificultades para comprender sistemas complejos y sigue necesitando supervisión humana constante. Si bien esta tecnología puede acelerar tareas concretas, está muy lejos de sustituir el trabajo de ingeniería más avanzado.

Por eso lenguajes como C++ continúan siendo fundamentales en motores gráficos, videojuegos, sistemas financieros, servidores o software industrial, sectores donde el rendimiento y la estabilidad siguen siendo prioritarios.

La reflexión de Stroustrup no busca destruir Python ni negar todo lo que ha aportado a la programación en la actualidad. Si no, lo que realmente plantea es algo mucho más amplio: la industria tecnológica se acostumbró durante años a priorizar comodidad y velocidad de desarrollo porque el hardware podía soportarlo.

Ahora, con la explosión de la inteligencia artificial y el aumento masivo del consumo computacional, el rendimiento vuelve a ocupar un lugar central. Y aquí C++ sigue jugando en una categoría completamente distinta.

Aunque el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha admitido que no hay de qué preocuparse con respecto a las profesiones, eso no quiere decir que la IA deje de ser un factor influyente en la industria actual.

En efecto, ahora es muy común que los desarrolladores utilicen herramientas como GitHub Copilot, Codex y similares. Muchas empresas también están implementando agentes autónomos para agilizar procesos básicos y mejorar la productividad.

Sin embargo, ¿hasta qué punto es buena esta tecnología? Parece inevitable negarse por completo a los asistentes virtuales, pero los expertos advierten que depender de la IA para trabajar es una espada de doble filo.

Dependencia creciente de la IA: más rapidez, pero no necesariamente mejores resultados

Actualmente, la inteligencia artificial ya se encuentra lo bastante evolucionada como para ser utilizada profesionalmente en diversas compañías y es justo lo que se está haciendo en la industria.

A medida que avanzan los modelos LLM, son cada vez más aptos para cumplir con las exigencias de muchos equipos, al menos para las tareas básicas generales o para servir como asistentes que beneficien en productividad a los empleados.

Expertos han comprobado que adaptarse a esta tecnología es clave para mantener los puestos, pero todo tiene un límite. No está mal utilizar la IA, sino la manera en la que se implementa en los proyectos y la dependencia que se tiene hacia ella.

Esto no solo está transformando la capacidad de realización de objetivos en cuanto a velocidad, sino también que influye en la forma en la que escribes, corriges errores y despliegas el código.

¿Estás realmente siendo más eficiente o solo estás trasladando los problemas a otra fase del desarrollo? Investigaciones recientes y declaraciones de expertos apuntan a una dependencia creciente que podría comprometer la calidad del software a largo plazo y es algo que hay que tener en cuenta antes de que sea demasiado tarde.

El hallazgo proviene del laboratorio de investigación METR, donde se ha hecho un estudio en 2026 que revela como los desarrolladores ya no están dispuestos a trabajar sin herramientas de inteligencia artificial.

En la actualidad, es muy complicado conseguir a alguien que se niegue rotundamente al uso de estos asistentes virtuales. Según las indicaciones, ni siquiera en los entornos controlados para experimentos aceptan estas condiciones de no tener modelos en proyectos.

Esto apunta claramente que sector ya está cambiando la mentalidad porque la inteligencia artificial no se está considerando solamente un apoyo, si no que ahora es percibida como una necesidad básica para el flujo de trabajo, lo cual se vincula con la promesa de "escribir código más rápido".

Evidentemente, es una de las cosas que se esperaban porque al tener la posibilidad de generar fragmentos de código en segundos y automatizar tareas repetitivas, se pueden acelerar las entregas.

El costo oculto del código generado por IA y su impacto a largo plazo

No obstante, lo curioso del estudio es que a pesar de que los desarrolladores afirmaron que son más productivos usando IA, las estadísticas apuntan en que en realidad tardan más en completar las tareas.

Se podría pensar que es porque hacen "menos esfuerzo" y se toman el tiempo, pero en realidad es que la razón por la que tardan más se debe a que la mayoría suele depurar errores que dejan los asistentes virtuales.

Desde interpretaciones incorrectas hasta mala estructuración de líneas, los minutos se acumulan y pueden convertirse en horas perdidas.

Un punto interesante de todo esto es que hay grandes empresas que llegaron a implementar rankings internos basados en este método de trabajo, pero muchas retiraron la información debido a que se pensó que los empleados manipulaban el sistema para obtener mayor rendimiento.

El programador y autor James Shore lo expresó de forma contundente: “Si escribes código el doble de rápido, más vale que hayas reducido a la mitad los costes de mantenimiento, o estarás en problemas”.

Esta reflexión resume uno de los mayores riesgos actuales que se han generado por la integración de esta tecnología y es nada más y nada menos que las consecuencias del código de baja calidad.

Cabe destacar que esto también se ha investigado a fondo por parte del equipo de Singapore Management University, donde, tras un exhaustivo análisis, han llegado a la conclusión de que cuando se utiliza inteligencia artificial, es posible que los gastos de mantenimiento sean mayores debido al tiempo de revisión que se le debe dedicar.

Ante este panorama, la solución no es abandonar la IA, sino aprender a utilizarla con criterio. Los expertos coinciden en que debes entender profundamente en qué tareas la IA aporta valor y en cuáles no para obtener los verdaderos beneficios.

Python lo ha conseguido, pero su creador, Guido van Rossum, sostiene que ese éxito ha venido acompañado de un problema constante, que es evitar que el propio crecimiento del lenguaje termine convirtiéndose en una amenaza.

Para él, diseñar un lenguaje de programación consiste en encontrar un equilibrio permanente entre incorporar nuevas capacidades y conservar la simplicidad que permite a millones de personas utilizarlo sin dificultades.

Cuando mejorar un lenguaje también significa hacerlo más complejo

La idea de Van Rossum es sencilla de entender, ya que cada nueva característica que se añade a un lenguaje suele resolver un problema concreto y aportar ventajas a determinados usuarios, pero el inconveniente es que ninguna función llega sola.

Cada incorporación añade nuevas reglas, nuevos comportamientos, nuevas excepciones, así como nuevas formas de hacer las cosas. De manera aislada, estos cambios parecen pequeños, pero cuando se acumulan durante años, terminan aumentando la complejidad general del sistema.

Por eso considera que Python es una especie de experimento continuo, donde el objetivo consiste en comprobar cuánto puede crecer un lenguaje sin llegar a un punto en el que resulte difícil de comprender, mantener o evolucionar.

El problema no afecta únicamente a quienes empiezan a programar, sino que también repercute en los desarrolladores experimentados, en los responsables de mantener el lenguaje y en las empresas que construyen herramientas sobre él.

Cabe mencionar que cuanto más complejo es un sistema, más difícil resulta garantizar que siga funcionando correctamente en el futuro. De hecho, la evolución de Python demuestra que es posible ampliar las capacidades de una tecnología sin abandonar sus principios fundamentales.

Y es que a lo largo de los años, este lenguaje ha incorporado funciones destinadas a responder a nuevas necesidades, pero intentando preservar la claridad que lo caracteriza, por lo que esta filosofía ha sido clave para su adopción masiva.

Muchas personas comenzaron a utilizar Python precisamente porque resultaba más accesible que otras alternativas, pero mantener esa facilidad de uso mientras se adapta a sectores tan exigentes como la inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad constante.

El creador de Python lleva décadas enfrentándose al mismo problema

Guido Van Rossum creó Python a finales de los años ochenta con una idea muy clara. Quería desarrollar un lenguaje de programación potente, pero también fácil de leer, aprender y mantener.

Frente a otras alternativas que acumulaban complejidad con el paso del tiempo, Python apostó desde el principio por una sintaxis clara, pero sobre todo, por una filosofía centrada en la legibilidad.

Aquella decisión acabó convirtiéndose en una de las razones de su éxito, ya que hoy el lenguaje se utiliza en inteligencia artificial, machine learning, automatización, análisis de datos, investigación científica y desarrollo de aplicaciones.

Su crecimiento ha sido enorme, pero precisamente aquí aparece el desafío que preocupa a su creador: cualquier producto tecnológico exitoso se enfrenta tarde o temprano al mismo dilema de crecer sin convertirse en algo difícil de gestionar.

En realidad, mantener un sistema comprensible cuando millones de personas dependen de él suele ser mucho más complicado que seguir añadiendo funciones. Python continúa siendo uno de los lenguajes más importantes del mundo precisamente porque intenta resolver ese problema cada día.

Este enfoque explica por qué terminó siendo tan popular entre estudiantes, científicos, empresas y desarrolladores que necesitaban avanzar sin perder claridad. Durante una entrevista publicada por el CWI, Guido van Rossum, creador de Python, resumió su forma de entender la informática declarando que prefería escribir código antes que artículos.

Cabe señalar que no era un desprecio a la investigación, sino una manera de decir que su lugar estaba en construir herramientas útiles. Para él, una buena idea no tenía que quedarse en un texto académico; también podía demostrar su valor funcionando en manos de otras personas.

Donde la programación era lenta, apareció una salida más práctica

La historia de Python empieza en el CWI, el instituto donde Van Rossum trabajó como programador. Allí entró en contacto con un equipo formado por Lambert Meertens, Leo Geurts y Steven Pemberton, que trabajaba en ABC, un lenguaje pensado para que personas sin gran experiencia pudieran programar con más facilidad.

ABC no logró despegar como se esperaba debido a que llegó en un momento complicado, con microordenadores que no encajaban bien con sus necesidades y una comunidad de Unix poco dispuesta a adoptarlo. Aun así, dejó la idea de que un lenguaje podía ser más amable sin dejar de ser serio.

El punto decisivo llegó durante el proyecto Amoeba, un sistema operativo distribuido en el que escribir apps en C resultaba demasiado pesado para ciertas tareas. Van Rossum necesitaba algo más ágil, pero no quería renunciar a la claridad. De este modo, empezó a construir un lenguaje que heredaba parte del espíritu de ABC, aunque adaptado a un entorno más realista para los programadores de la época.

Es importante mencionar que Python no nació como un proyecto cerrado, sino como una herramienta hecha por alguien que quería programar mejor. Esa es la clave de la frase sobre preferir código antes que artículos, ya que Van Rossum tenía una vocación aplicada: probar, ajustar, compartir y mejorar.

“Durante el proyecto Amoeba me di cuenta de que si tuviéramos que escribir todas las aplicaciones necesarias en el lenguaje de programación C, sería muy laborioso. Por lo tanto, empecé a preguntarme si podría escribir una versión mejorada de ABC”.

Usenet hizo que Python encontrara una enorme comunidad

A diferencia de ABC, Python pudo circular por Usenet, donde el código fuente llegaba a usuarios de otros países sin depender de canales lentos. Esa difusión temprana permitió que más gente lo probara, lo comentara y lo adoptara.

Con los años, Van Rossum siguió ligado al lenguaje desde distintos lugares, incluidos CNRI, Google y Dropbox. En 2019, el CWI anunció que le concedería la Dijkstra Fellowship, un reconocimiento a una trayectoria marcada por hacer herramientas que otros puedan usar de verdad.

“Espero que la nueva generación de programadores tomen tantas decisiones diferentes como sea posible. Al fin y al cabo, no todo el mundo puede ganarse la vida como desarrollador de lenguajes de programación o como experto en IA. Cualquiera que se esfuerce lo suficiente puede encontrar un trabajo interesante en todo tipo de áreas, siempre y cuando tenga el talento necesario, por supuesto”.

No hay duda de que Python cambió la programación porque entendió algo muy humano: si una herramienta es clara, útil y fácil de compartir, puede llegar mucho más lejos que una buena teoría encerrada en un papel.

¿La IA va a sustituir a los humanos? Es una de las preguntas frecuentes entre los programadores, considerando que el sector de la informática es uno de los que más ha recibido cambios tras la llegada de los asistentes virtuales.

Sam Altman, CEO de OpenAI, se ha dejado de rodeos y comienza a "despedirse" de los desarrolladores, agradeciendo que hayan empezado con las bases hasta llegar a este punto de la tecnología.

Por un lado, es prometedor, pero por otro, también genera incertidumbre ante aquellos que todavía no saben qué pasará con los nuevos cambios en elos lenguajes de programación.

El “agradecimiento” de Sam Altman que suena a punto de inflexión

La automatización empresarial sigue escalando y los programadores siguen temiendo sobre el futuro de los proyectos que requieren códigos de lenguajes especializados.

Un buen prompt y puedes tener fragmentos estructurados de Python, Rust y otros ecosistemas en cuestión de segundos. En varias circunstancias, Altman ha resaltado lo que implica la IA para la programación.

En la mayoría parecen "advertencias" porque el sector laboral está cambiando de una manera inesperada. Parece que en este punto, ya no hay vuelta atrás y el CEO de OpenAI opta por comenzar a "despedirse" agradecidamente de aquellos que estuvieron desde los inicios de la programación hasta ahora.

“Estoy muy agradecido a las personas que escribieron software extremadamente complejo carácter por carácter. Ya parece difícil recordar cuánto esfuerzo realmente requirió. Gracias por llevarnos a este punto”.

La frase parece ser dirigida a lo complejo que era crear un proyecto desde cero antes de la llegada de la inteligencia artificial. Aunque por un lado es como un reconocimiento al trabajo histórico de los ingenieros, muchos también lo han tomado desde otra perspectiva.

En una interpretación mucho más profunda, cuando Altman habla de “este punto” y de que “ya parece difícil recordar” el esfuerzo, sugiere implícitamente que esa etapa de escribir código manualmente empieza a quedar atrás.

Considerando que en la actualidad ya es casi un requisito que trabajes con asistentes virtuales como GitHub Copilot, mayormente para las tareas básicas o aumentar la productividad (con supervisión), esta ventaja de generar un código completo en cuestión de segundos impacta fuertemente con los métodos tradicionales.

En otras palabras, se está redefiniendo el rol tradicional del programador y lo que hace unos pocos años era común, ahora está pasando a ser "anticuado" o al menos así es como se está viendo en la industria actual.

Por esto mismo es que parte de la comunidad interpreta el mensaje como una especie de “elogio fúnebre” para la profesión, una despedida simbólica de la era del código escrito a mano para darle paso a una nueva era tecnológica que millones ya veían venir.

El siguiente paso no está en escribir código, sino en aprender a usar la IA

Según Business Insider, en un evento reciente, Altman también afirmó que la IA podría funcionar como una utilidad básica, similar a la electricidad o el agua, que se consume y se paga según uso.

Si la inteligencia artificial se convierte en un servicio ubicuo, el valor no estará en escribir código desde cero, sino en saber cómo utilizar esa inteligencia para resolver problemas y no todo el mundo está preparado para ello.

Definir objetivos, supervisar resultados y ajustar procesos es una de las partes que más se van a tener en cuenta durante los próximos años, mientras que también va a ser necesario optar por especializaciones, ya que las tareas básicas probablemente sean absorbidas por los agentes de IA.

En fin, aunque el tono del mensaje del CEO de OpenAI pueda ser de agradecimiento, también funciona como marcador de transición hacia un nuevo mundo laboral.

Con la integración de la inteligencia artificial para generar código con texto, como ChatGPT o Claude, la industria está cambiando drásticamente. Si bien significa que hay una probabilidad de que muchos programadores se queden sin trabajo, también abre las puertas a una nueva era llena de oportunidades y mayor productividad.

La implementación de estas herramientas en el mencionado lenguaje de programación probablemente haya sido una de las razones por la que ha aumentado su popularidad durante el pasado 2025, al igual que su facilidad de uso y los numerosos proyectos para los que sirve.

Lo impresionante de esto es que desde 2001 no se había visto una participación tan grande en la industria y Python ha logrado un hito que lleva un cuarto de siglo sin ser alcanzado.

El índice de participación en Python durante los últimos meses ha sido uno de los más altos en años

Como es de costumbre, el famoso lenguaje de la serpiente ha aparecido en el índice TIOBE como uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad (mayo 2025). Sin embargo, esta ocasión es especial porque ha sumado un récord que llevaba mucho tiempo sin ser alcanzado.

Para ser más específicos, Python se ha impulsado hasta un 25,35% de participación, algo que no se veía desde 2001, cuando Java lo logró. En ese entonces, la industria de la programación estaba en pleno crecimiento y no había tanta competencia como ahora, lo cual hace que esto sea mucho más sorprendente.

Tal y como se puede apreciar en las estadísticas, se mantenía muy por debajo de otras como C y Java, pero estas han ido disminuyendo con el tiempo y en 2018 empezó el verdadero crecimiento de Python, siendo su subida más notable desde 2024 hasta 2025 en un pico casi igual que el más usado de hace 24 años.

El aumento de este entorno ha sido del 9,02% con respecto al pasado año que, en comparación con otras que quedan atrás por menos del 1,10%, es increíble. Desde abril, incrementó su cifra a un 2,2% más y la diferencia con el segundo lugar es de más de 15%, ya que C++ le sigue el paso con tan solo 9,94% y después C con 9,71%.

No se ve a Java hasta el cuarto lugar, donde muestra solo un crecimiento de 0,62% con un 9,31% total, mientras que C# va en caída con 4,22%. Por su parte, JavaScript se posiciona en la sexta posición con solo 3,68%.

Este récord se le atribuye al número uno porque con el tiempo ha mejorado para volverse un lenguaje sencillo, versátil y que no deja de evolucionar. Gracias a esto, es capaz de acoplar a diversos formatos, proyectos, herramientas y tiene compatibilidad extensa. Además, es uno de los entornos más recomendados para el uso de la inteligencia artificial.

¿Vale la pena estudiar Python con el crecimiento de la IA?

Por lo visto, el próximo gran paso de la industria es la integración de la IA para crear, corregir o editar código con prompts, pero eso no quiere decir que se dependerá únicamente de ella. Sam Altman está seguro de que habrá un cambio importante en los trabajos de los programadores, pero la idea es que sirva como una herramienta para ser más eficientes.

Entender cómo funciona el código, resolver problemas específicos y tener pensamiento crítico son algunas de las cosas fundamentales que se mantendrán por muy avanzada que sea la inteligencia artificial.

Esto quiere decir, que estudiar Python a fondo sigue siendo necesario y experimentar con nuevos lenguajes para desarrollar habilidades adicionales va a ser requerido en muchas empresas. Así que sí, hay que seguir mejorando a pesar de que con los años se vuelva más común el uso de los chatbots en los proyectos de código.

Linus Torvalds, el creador de Linux, ha vuelto a agitar los cimientos de la comunidad de desarrolladores con una de sus reflexiones más célebres sobre la vocación: "La mayoría de los buenos programadores no programan por dinero o la adoración de la gente, sino porque les divierte programar".

La imagen del programador ha cambiado mucho en las últimas décadas. Hoy, aprender a desarrollar software suele asociarse con estabilidad laboral, buenos salarios y una industria en constante crecimiento.

Sin embargo, Linus Torvalds, creador de Linux, cree que esas razones no explican por sí solas por qué algunas personas llegan a destacar especialmente en este ámbito.

En una de sus declaraciones, Torvalds sostiene que muchos de los buenos programadores no programan porque esperen reconocimiento o recompensas económicas, sino porque disfrutan haciéndolo.

Cabe señalar que detrás de esta idea, descabellada por muchos, hay una forma concreta de entender la relación entre el trabajo, la curiosidad, pero sobre todo, el aprendizaje continuo.

Linus Torvalds: el hombre que creó Linux como hobby

Cabe mencionar que Linus Torvalds es un ingeniero de software finlandés nacido en 1969, cuyo nombre está ligado a dos herramientas fundamentales para el desarrollo: Linux y Git.

En 1991, mientras estudiaba en la Universidad de Helsinki, comenzó a desarrollar Linux como un proyecto personal, pero con el tiempo, aquel trabajo evolucionó hasta convertirse en el núcleo de uno de los sistemas operativos más utilizados del mundo.

Además, Torvalds creó Git, el sistema de control de versiones empleado por millones de desarrolladores para gestionar cambios en proyectos de software.

Por ello, cuando habla sobre programación, lo hace desde la experiencia de haber participado directamente en algunos de los avances más influyentes de la informática en la actualidad.

Interpretar esta reflexión como una defensa del trabajo gratuito sería un error, ya que Torvalds nunca ha planteado que el dinero carezca de importancia o que los programadores no deban aspirar a una buena remuneración.

Lo que señala es que, entre quienes alcanzan un alto nivel, suele existir una motivación adicional. Es decir, programar deja de ser únicamente una vía para obtener dinero y se convierte también en una actividad intelectualmente estimulante.

En psicología suele distinguirse entre motivación extrínseca e intrínseca, donde la primera depende de recompensas externas, como el salario o el reconocimiento profesional, mientras que la segunda nace del interés que despierta la propia actividad.

Según Linus Torvalds, muchos de los programadores más talentosos encuentran satisfacción en resolver problemas complejos, experimentar con nuevas soluciones o comprender mejor el funcionamiento de los sistemas con los que trabajan. No programan porque deban hacerlo, sino porque disfrutan del proceso.

Linux como ejemplo de esta filosofía

La historia de Linux ayuda a entender mejor esta idea, ya que cuando Torvalds empezó a desarrollar el proyecto en 1991, no existía una gran empresa respaldándolo ni un plan orientado al éxito comercial.

Su objetivo inicial era crear algo que le resultara útil y, al mismo tiempo, le permitiera explorar cuestiones técnicas que despertaban su interés. Aquella iniciativa personal terminó convirtiéndose en una pieza esencial de la infraestructura tecnológica actual.

El caso de Linux demuestra que la curiosidad y el deseo de aprender pueden convertirse en motores poderosos. Buena parte del ecosistema del software libre y de código abierto se ha construido gracias a personas que dedican tiempo y esfuerzo a proyectos que consideran interesantes o valiosos.

Es importante mencionar que la idea planteada por Torvalds no se limita al desarrollo de software, sino que también invita a pensar en cómo se construye la excelencia profesional en cualquier disciplina.

El interés genuino por aquello que se hace suele favorecer el aprendizaje constante, la perseverancia ante los errores y la voluntad de seguir mejorando incluso cuando no existe una recompensa inmediata.

Eso no significa que la pasión sea el único ingrediente necesario para convertirse en un gran profesional; adicionalmente, la disciplina, la formación y la experiencia siguen siendo fundamentales.

Las palabras de Linus Torvalds recuerdan que el éxito profesional rara vez depende de un único factor. En muchos casos, quienes llegan más lejos no solo dominan una habilidad: también encuentran en ella un motivo para seguir explorando, aprendiendo y creando.

Según el experto, si un programador escribe una app hoy y vuelve a revisarla dentro de seis meses, debería ser capaz de entenderla sin grandes dificultades. Para él, esa capacidad resulta tan importante como el propio funcionamiento del software.

El lenguaje que conquistó la programación

Guido van Rossum creó Python a finales de los años ochenta con la idea de desarrollar un lenguaje que facilitara el trabajo de los programadores y redujera la complejidad innecesaria. Con el paso del tiempo, aquella apuesta terminó convirtiéndose en una de las tecnologías más utilizadas del planeta.

Actualmente, el lenguaje está presente en áreas tan diversas como el desarrollo web, la automatización de procesos, la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.

Cuando Van Rossum afirma que un programa escrito en Python sigue siendo comprensible meses después de haber sido creado, no está hablando únicamente de comodidad, sino que su argumento es mucho más profundo.

Considera que el software no se escribe solo para que lo ejecute una máquina, también debe ser leído por personas. En la práctica, los desarrolladores pasan una parte importante de su tiempo revisando código existente, corrigiendo errores o incorporando nuevas funciones a proyectos que pueden tener años de antigüedad.

Por eso Python fue diseñado para que su sintaxis resulte lo más clara posible, y es que la intención es que el código se parezca más a una descripción lógica de lo que ocurre que a una colección de instrucciones difíciles de interpretar. Cuanto más sencillo resulte entender un programa, más fácil será mantenerlo.

Dos filosofías distintas para resolver problemas diferentes

Las declaraciones de Van Rossum suelen compararse con lenguajes como C; aunque ambos fueron creados con objetivos distintos, este nació para ofrecer máximo rendimiento y control directo sobre el hardware, características que siguen siendo esenciales en sistemas operativos o infraestructuras críticas.

Python, en cambio, prioriza la productividad y la facilidad de lectura. Esa diferencia no convierte a uno en mejor que otro, simplemente responden a necesidades distintas. Mientras C busca eficiencia extrema, Python intenta reducir la complejidad para que los programadores puedan trabajar de forma más rápida y comprensible.

Van Rossum creó su lenguaje porque consideraba que los programadores estaban atrapados entre dos opciones imperfectas: los scripts de shell, demasiado limitados para proyectos complejos, y C, un lenguaje extremadamente potente, pero también demasiado frágil y exigente para muchas tareas cotidianas.

Su objetivo fue construir una alternativa que mantuviera la capacidad de desarrollar aplicaciones serias sin obligar a los desarrolladores a lidiar constantemente con problemas de memoria, desbordamientos de búfer y otros desafíos habituales en C.

Asimismo, la llegada de herramientas capaces de generar código automáticamente ha reabierto el debate sobre el futuro de la programación. Sin embargo, Van Rossum considera que la legibilidad seguirá siendo fundamental.

Si bien una inteligencia artificial puede escribir parte de un programa, alguien tendrá que revisarlo, entenderlo y mantenerlo, por lo que en este contexto, la claridad continúa siendo un valor estratégico.

Hoy las acciones de SpaceX han llegado a cotizar a 220 dólares, y ha llegado a superar a Microsoft, rozando los 3 billones de valoración en Bolsa. En apenas 4 días su valoración ha subido un billón de dólares, suficiente para comprar Cursor casi 17 veces. Elon Musk ya es el primer billonario de la historia.

Con esta adquisición SpaceX, que absorbió a xAI y X hace unos meses, quiere competir con Codex de OpenAI y Claude Code de Anthropic, las IA para generar código más populares.

Por qué SpaceX ha comprado Cursor

Los que llevamos unos años trabajando en el mundo de la tecnología hemos visto cómo los gigantes tecnológicos comenzaron como pequeñas startups, y se han ido convirtiendo en los monopolios todopoderosos que son ahora. La estrategia es sencilla: comprar a la competencia, o comprar a quien te ayude a dar un salto instantáneo, en lugar de perder años desarrollando tu propia tecnología.

Es lo que han hecho Google, Meta o Microsoft los últimos 30 años. Google compró YouTube cuando ya era un éxito. Waze cuando comenzaba a ser competencia de Google Maps. Lo mismo con Double-Click en el mercado de la publicidad. Adquirió Nest y Fitbit para entrar al instante en en los mercados del hogar digital y la salud. Meta compró WhatsApp e Instagram cuando comenzaban a ser una molestia para Facebook. Y Oculus para ahorrar años de desarrollo en la RV. Lo mismo han hecho Microsoft o Amazon.

Con la integración de xAI y X, y una valoración en Bolsa de casi 3 billones de dólares, SpaceX ya es un gigante a la altura de los anteriores: una compañía espacial, de IA, red social… Ya no necesita desarrollar su propia tecnología. Es más rápido y cómodo comprar empresas.

La compañía de IA de Elon Musk, xAI, hasta ahora ha sido un fracaso. Sus 11 fundadores, aparte del CEO de SpaceX, se han marchado, y el pasado abril Musk anunció una refundación desde cero. Era la época del MechaHitler, y los desnudos de mujeres y menores mediante IA no consentidos por ellos, pero sí por xAI.

Hace unas semanas xAI anunció Grok Build, su IA para programar, pero no ha tenido repercusión. SpaceX sabe que necesitará años para alcanzar a Codex de OpenAI y Claude Code, así que se los ha ahorrado comprando Cursor por 60.000 millones de dólares.

Cursor es una plataforma de generación de código con IA muy popular, que compite de tú a tú con las anteriores. Así que es una buena jugada doble de SpaceX: elimina un competidor, y compite cara a cara con el resto. Sabe que, a día de hoy, la única IA que produce ingresos es la que genera código, porque los desarrolladores están pagando masivamente las cuotas mensuales.

Pero aún no es un negocio rentable: una investigación ha descubierto que las compañías de IA comienzan a perder dinero cuando los usuarios usan solo el 11% de los límites que permite su cuota.

La compra de Cursor por parte de SpaceX se formalizará a final de año, mediante un pago en acciones. Seguro que no es la última que lleva a cabo.

Fengnan Chang es quien ha conseguido esto y el cambio ya ha sido aceptado oficialmente en el sistema por Christian Brauner, uno de los encargados de revisar que todo funcione bien. El arreglo consiste, literalmente, en coger tres líneas de código que ya estaban escritas y moverlas un poco más abajo en el archivo para que se ejecuten al final del proceso y no al principio.

El fallo parece que estaba en una función llamada iomap_iter(), que es la que se encarga de decirle al sistema dónde están guardados los datos en el disco. El código antiguo obligaba al procesador a limpiar la memoria del ordenador una y otra vez con una orden llamada memset, incluso cuando el proceso ya había terminado y esa limpieza no servía para nada. Al hacer ese borrado continuamente, el sistema perdía tiempo y frenaba el disco.

Al quitar esa limpieza de memoria inservible, han subido un 5% las llamadas IOPS, que son las operaciones de entrada y salida por segundo que hace tu disco. Cuanto más alto sea este número, más rápido puede tu disco duro abrir archivos pequeños, arrancar programas pesados o guardar tus cosas sin quedarse congelado.

Eso sí, hablamos de un cambio para Linux 7.2. Linux acaba de lanzar su versión 7.1 hace unos días, por lo que esto no llegará a los ordenadores hasta que llegue la nueva versión, previsiblemente en agosto de 2026.

Aun así, los expertos de Phoronix ya han visto y comprobado las notas del cambio y confirman que la mejora se va a notar bastante. Tal y como comentan, parece que especialmente afectará a los discos sólidos más modernos (los SSD NVMe).

Mientras tanto, Linux 7.1 ya está disponible y viene con grandes cambios

Linus Torvalds ya ha anunciado de forma oficial el lanzamiento de Linux 7.1. La llegada de este parche de actualización va a ir llegando de forma escalonada a las diferentes distribuciones del sistema operativo. Por ejemplo, si usas Fedora, lo más seguro es que puedas instalar Linux 7.1 en tu equipo en los próximos días.

Sin embargo, cuidado, porque si en tu ordenador tienes instalado un sistema como Debian, es muy probable que tardes bastantes meses en ver estas mejoras, o que directamente prefieran esperar a la siguiente versión, la 7.2, para asegurarse de que nada rompa el sistema.

La gran noticia, en lo que a mejoras se refiere, es la renovación total del controlador NTFS. El equipo ha estado mejorando un aspecto que busca poner fin a una de las grandes quejas de los usuarios: la lentitud al mover archivos entre Linux y Windows.

Hasta ahora, si tenías un arranque dual, usar tus carpetas de Windows (formato NTFS) desde Linux era un proceso pesado. El nuevo driver NTFS reescrito desde cero que llega con Linux 7.1 quiere cambiar esto. La idea con esta novedad es que abrir o mover archivos desde un disco de Windows en Linux funcione sin problema alguno.

Por otro lado, Linux 7.1 también ha eliminado algunos controladores PCMCIA obsoletos que seguramente nadie ha utilizado en años.

Pero, por supuesto, y como ya se lleva anunciando algunas semanas, el gran protagonista de esta limpieza es el adiós definitivo al soporte para los procesadores i486. Hablamos de los chips que Intel lanzó hace más de tres décadas y que dejaron de fabricarse en 2007. Torvalds y su equipo han empezado a borrar configuraciones y a limpiar código antiguo que era una molestia.

Sin embargo, todo esto ha llegado con una advertencia del propio Linus Torvalds. Ha comentado que va a pasar las próximas semanas de vacaciones en lugares con una diferencia horaria muy grande y con mala conexión a internet. Es por eso que reconoce que se pensó mucho retrasar el lanzamiento actual y que "puede que llegue a lamentar la decisión" si el desarrollo de la siguiente versión se vuelve un caos estando en la otra punta del mundo.

Pero la rueda nunca deja de girar y parece que la gran novedad de la 7.2 no es una mejora en interfaz ni un botón nuevo, sino un cambio en cómo se escribe el código. La comunidad de desarrolladores ha integrado más de 40.000 líneas nuevas de Rust, con la idea de solucionar uno de los problemas más antiguos de la informática: los errores de memoria.

Ahora mismo, el gran problema que tienen es que gran parte de su código está escrito en C. Es muy rápido, pero es un lenguaje que no perdona ni un fallo. Si un programador se equivoca al gestionar la memoria, puede provocar un agujero de seguridad que un hacker podría aprovechar o hacer que el sistema se bloquee. Rust llega precisamente para convertirse en ese seguro de vida.

Greg Kroah-Hartman confirma que Rust tiene más potencial del que muchos imaginan. La segunda persona más influyente dentro de Linux ha participado en la Rust Week 2026 en Utrecht (Países Bajos), donde ha comentado que tiene la llave para acabar con las vulnerabilidades.

La mano derecha de Linus Torvalds confirma que Rust podría eliminar alrededor del 80% de las vulnerabilidades CVE presentes en el kernel de Linux. Kroah-Hartman asegura que sabe muy bien de lo que habla, ha revisado personalmente todos los fallos de seguridad.

Para conseguir este nivel de seguridad sin que el PC se vuelva lento, los desarrolladores han integrado la herramienta Zerocopy, que actúa de forma muy eficiente a la hora de mover datos de un lado a otro del ordenador.

En lugar de copiar la información una y otra vez, ocupando espacio y tiempo del procesador, Zerocopy permite moverla de forma directa. Tal y como afirman los desarrolladores de Rust: "Escribimos el código inseguro por ti, para que tú no tengas que hacerlo".

“Rust va a salvar Linux”, ha llegado a asegurar Kroah-Hartman. Los desarrolladores de este kernel han trabajado para demostrar que se podía conseguir un sistema prácticamente libre de vulnerabilidades.

¿Qué novedades traerá Linux 7.2 y por qué es tan importante para la seguridad de tu PC?

La duda es si todo este nuevo código va a provocar que todo vaya más pesado o lento. Lo cierto es que parece que no. De hecho, los datos dicen todo lo contrario.

Al usar herramientas como Zerocopy, el procesador se ahorra el trabajo de hacer copias inútiles de datos, lo que hace que todo sea más rápido. Además, la versión 7.2 vendrá con otras mejoras como el soporte para AutoFDO, una tecnología que permite al sistema aprender cómo trabaja tu ordenador para optimizarse solo.

De forma simple, este sistema revisa cómo se ejecuta el código en condiciones reales y hace ajustes automáticos para que el procesador trabaje de la mejor forma posible. Según los primeros datos de las pruebas, el código de Rust con todo esto ha demostrado ser hasta un 13% más rápido en algunas tareas.

Son áreas que hoy concentran algunas de las oportunidades laborales más atractivas del mercado. Sin embargo, una investigación reciente demuestra que existe otro lenguaje cuya demanda es prácticamente idéntica y que, en algunos aspectos, resulta incluso más imprescindible para las empresas.

Se trata de SQL, una tecnología menos mediática que Python, pero que aparece en casi el mismo porcentaje de ofertas de empleo. El dato revela que la economía actual depende tanto de los algoritmos como de los datos que los alimentan.

SQL compite de tú a tú con Python

De acuerdo con Business Insider, una investigación basada en más de 800.000 ofertas de empleo publicadas entre enero de 2025 y marzo de 2026 encontró que Python aparece en el 46 % de las vacantes analizadas. SQL, por su parte, está presente en el 45 %, una diferencia mínima.

De hecho, los resultados muestran que SQL fue el lenguaje más solicitado en 38 estados de Estados Unidos, mientras que Python lideró en 12. Estas cifras reflejan que ambos ocupan actualmente la parte más alta de la demanda tecnológica.

Aunque Python suele concentrar la atención por su relación con la inteligencia artificial, el también llamado Lenguaje de Consulta Estructurada mantiene una presencia constante porque responde a una necesidad universal: trabajar con datos.

Es importante mencionar que el crecimiento de SQL está directamente relacionado con la explosión de los datos, donde las organizaciones generan cantidades masivas de información cada día y necesitan extraer valor de ella para tomar decisiones.

Lo más relevante es que el lenguaje de programación no es una habilidad reservada exclusivamente a programadores, sino que también es habitual en puestos relacionados con análisis de datos, inteligencia de negocio, finanzas, marketing, consultoría y gestión empresarial.

Esa versatilidad explica por qué aparece en tantos procesos de selección. Mientras algunas tecnologías están ligadas a sectores específicos, SQL se ha convertido en una competencia transversal que resulta útil en prácticamente cualquier industria.

Qué es SQL y por qué sigue siendo tan importante

SQL, siglas de Structured Query Language, es el lenguaje utilizado para comunicarse con bases de datos, donde su función principal consiste en buscar, organizar, modificar y analizar información almacenada en sistemas digitales.

Cada vez que una empresa registra ventas, almacena datos de clientes, gestiona inventarios o analiza el comportamiento de sus usuarios, existe una base de datos detrás de esos procesos.

Por ello, SQL es la herramienta que permite acceder a toda esa información y convertirla en conocimiento útil, por lo que su importancia se extiende mucho más allá del desarrollo de software.

Bancos, hospitales, cadenas comerciales, plataformas de comercio electrónico, empresas logísticas y organismos públicos utilizan bases de datos de forma constante. En consecuencia, necesitan profesionales capaces de consultar y gestionar esos sistemas.

Python y SQL: una rivalidad que en realidad es una alianza

Cabe señalar que la comparación entre ambos lenguajes puede resultar engañosa porque cumplen funciones diferentes. Python destaca en inteligencia artificial, machine learning, automatización, análisis avanzado y desarrollo de aplicaciones.

SQL, en cambio, se especializa en gestionar la información sobre la que trabajan esos sistemas. En la práctica, suelen utilizarse juntos, donde SQL obtiene y organiza los datos; Python los procesa, los analiza y permite construir modelos de IA a partir de ellos.

Si bien el estudio no demuestra que el lenguaje de programación haya superado a Python, sí confirma que es el único capaz de competir con él en oportunidades laborales. La razón es que la inteligencia artificial necesita datos para funcionar, y SQL sigue siendo una de las herramientas más importantes para acceder a ellos.

Es importante mencionar que en un mercado donde la información se ha convertido en uno de los recursos más valiosos, dominar SQL puede abrir tantas puertas profesionales como aprender Python.

En la actualidad, el kernel de Linux cuenta con aproximadamente 36 millones de líneas de código escritas en el lenguaje de programación C, uno de los más potentes, pero que acumula muchísimos problemas de gestión de memoria, lo que se traduce en una media de 13 vulnerabilidades diarias.

Precisamente, durante la Rust Weekend, la mayor conferencia de Rust en el mundo, Greg Kroah-Hartman, uno de los desarrolladores más importantes del kernel de Linux, ha avisado de que el lenguaje Rust será el que "nos va a salvar".

En comparación, las líneas de código escritas en el kernel de Linux en Rust superan ligeramente las 100.000, por lo que es una afirmación realmente importante, sobre todo para conseguir que el software sea seguro, en un mundo en el que cada vez hay más hardware malicioso.

"La mayoría de los errores en el kernel son cosas pequeñas y menores. No se comprueban las condiciones de error, se olvidan los bloqueos, la memoria no liberada se filtra y las vulnerabilidades se van acumulando con el tiempo", ha explicado Greg. "Hacen que el kernel falle. Con esto es con lo que vivimos en C. Por eso no nos gusta".

Al igual que el kernel ha evolucionado con el tiempo, este desarrollador también ha asegurado que Rust continuará desarrollándose junto a él, a pesar de que en algunos subsistemas su aplicación se relega a los nuevos controladores gráficos.

No obstante, en un par de años se podrá ver precisamente la evolución de Rust en Linux.

"Rust va a evolucionar en el kernel con el tiempo [...]. Con el tiempo, hemos alcanzado un punto crítico en el que se pueden escribir controladores realmente buenos para todos los diferentes tipos de subsistemas en Rust y Linux. Creo que en los próximos 2 años veréis esto".

La gran ventaja de Rust respecto a C es que los desarrolladores tiene que recordar siempre liberar la memoria de forma manual en este último, mientras que Rust es más estricto y no deja ningún cabo suelto.

A pesar de que las líneas de código aún son una ínfima parte del kernel de Linux, se espera que Rust continúe ampliando la seguridad de este; para Greg, a pesar de que el año pasado aseguraron que habían terminado el experimento con este lenguaje, es algo totalmente real y que ya se puede palpar.

"Los mantenedores del kernel de Linux nos reunimos cada año y hablamos de cómo van los procesos. El año pasado dijimos que el experimento de Rust ha terminado. No es un experimento. Esto es real", ha añadido el desarrollador. "Han demostrado y hecho el trabajo necesario para hacer de Rust un lenguaje viable en el kernel, y vamos a hacer que esto se mantenga. Vayamos a toda velocidad".

Este principio resume la esencia de la ingeniería práctica: las ideas importan, pero la ejecución valida. Si sueles investigar sobre programación, software libre, productividad en desarrollo o cultura DevOps, seguramente has encontrado este concepto una y otra vez como una referencia obligatoria.

inteligencia artificial generativa, automatización del código, GitHub Copilot o LLM para programación

¿Sigue siendo válida esa filosofía en un mundo donde el código puede generarse en segundos? Este artículo conecta esa máxima histórica con la nueva realidad del software, una donde el valor ya no está solo en escribir código, sino en comprenderlo y dirigirlo.

De escribir a dirigir software: el cambio radical en la ingeniería moderna

Cuando Torvalds lanzó su famosa frase, el desarrollo de software era un proceso profundamente artesanal. Crear sistemas complejos implicaba largas horas de codificación manual, pruebas constantes y decisiones arquitectónicas que podían cambiar el rumbo de un proyecto en cualquier momento. En ese contexto, decir que “hablar es barato” era casi una advertencia: cualquiera podía imaginar soluciones, pero pocos podían implementarlas correctamente.

El propio ecosistema Linux es un ejemplo de esa filosofía. Desde sus inicios en 1991, el kernel ha sido desarrollado por miles de colaboradores bajo el modelo de software libre y de código abierto (FOSS), donde la evidencia del progreso siempre es tangible: commits, parches y código funcional. Según la Linux Foundation, este enfoque colaborativo ha sido clave para construir una de las infraestructuras más importantes del mundo digital. Aquí no hay espacio para la especulación: todo debe demostrarse.

Durante décadas, el código fue un recurso limitado. Incluso desarrollar unas pocas miles de líneas de calidad requería experiencia, disciplina y tiempo. La complejidad técnica era alta, y el coste de experimentar también. Muchas ideas nunca se ejecutaban, no porque fueran malas, sino porque no había suficiente tiempo ni recursos. Como desarrollador, vivías condicionado por tus límites cognitivos, físicos y organizativos.

Este reality construyó una cultura clara: el valor estaba en el esfuerzo visible. Un repositorio bien organizado, con documentación clara y contribuciones consistentes, indicaba calidad. También reflejaba algo más importante: la inversión humana detrás del software. En ese mundo, “mostrar el código” significaba demostrar compromiso, capacidad y responsabilidad.

El giro provocado por la IA: cuando el código deja de ser escaso

La llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje para programación (LLM), ha redefinido completamente este escenario. Hoy puedes generar funciones complejas, documentar proyectos enteros o incluso diseñar arquitecturas completas en minutos.

Plataformas como GitHub Copilot ejemplifican este cambio, ofreciendo asistencia en tiempo real para escribir código y reducir el esfuerzo manual.

Aquí es donde aparece una paradoja clave: si el código ya no es difícil de producir, entonces deja de ser el principal indicador de valor. Puedes obtener miles de líneas bien estructuradas sin haberlas escrito directamente.

Esto transforma la afirmación original de Torvalds en algo más profundo: ya no basta con mostrar código, ahora necesitas demostrar que lo entiendes.

En este nuevo contexto, la calidad se vuelve más difícil de evaluar. Elementos tradicionales como documentación extensa, comentarios bien escritos o estructuras limpias pueden generarse automáticamente. Ya no sirven como pruebas inequívocas del esfuerzo humano. Como resultado, entran en juego nuevas variables:

La procedencia del software El criterio detrás de las decisiones técnicas La capacidad de mantener y evolucionar el sistema La responsabilidad sobre posibles fallos

Esto también impacta el mundo del software libre. Si cada persona puede generar herramientas a medida sin colaborar, el incentivo para contribuir disminuye.

Sin embargo, organizaciones como la Open Source Initiative destacan que la gobernanza y la confianza seguirán siendo pilares fundamentales del ecosistema. En otras palabras, el valor se desplaza del código al contexto.

A nivel práctico, tu forma de trabajar también cambia. Antes, programar implicaba escribir línea por línea. Ahora, pasa a ser un proceso donde defines problemas, iteras soluciones y supervisas resultados generados. Se vuelve más cierto que nunca el viejo adagio: programar es 90% pensar y 10% escribir. La diferencia es que ahora ese 10% puede ejecutarlo una máquina.

Para entender por qué la IA no va a jubilar a los desarrolladores, Rosensweig afirma que "el código es la burocracia del mundo de las ideas procedimentales, y los programadores son los legisladores que lo redactan".

Es decir, del mismo modo que una idea en política no se materializa en el mundo real hasta que no desarrolla un proceso burocrático, una propuesta comercial o tecnológica no existe para una computadora hasta que no se traduce a un lenguaje formal. Sin esa transición, la máquina simplemente no puede actuar.

Para Rosensweig aprender a programar va mucho más allá de memorizar la sintaxis de un lenguaje como Python. El verdadero valor de un desarrollador reside sus habilidades:

• Descomposición: Romper problemas gigantescos en subproblemas modulares y solucionables.
• ​Trazabilidad: Definir procesos de software que se puedan ejecutar, rastrear y depurar.
• ​Encapsulamiento: Crear interfaces limpias entre los diferentes componentes de un sistema.

¿Qué está cambiando realmente con la llegada de la IA a la programación?

Para el experto, la inteligencia artificial, lejos de restar valor al programador humano, lo empodera, pero con una condición: tienes que saber qué estás haciendo.

En la era de los agentes de IA, cuanto más sepas de código, más libertad tendrás para dirigir a la máquina. Para un programador senior, el código repetitivo desaparece.

Su experiencia le permite guiar a la IA hacia las estructuras y paquetes adecuados, proporcionarle fragmentos de código precisos que capturen su intención y, lo más importante, detectar errores y riesgos de implementación que el ojo inexperto pasaría por alto.

¿Cómo ser un mejor programador en la era de la IA?

La respuesta de Rosensweig es clara: como se ha hecho siempre: programando uno mismo.

Para desarrollar la capacidad mental de desglosar problemas de forma realista y eficaz, el camino no tiene atajos:

• Empieza sin IA: Crea proyectos desde cero, comete errores y pelea con el código.
• Usa la IA como palanca: Intégrala cuando sea necesario, pero analiza de forma crítica cada línea que genera.
• Depura y repite: Solo picando piedra se aprende a traducir las necesidades ambiguas de un cliente en componentes lógicos factibles.El futuro de la programación: Menos sintaxis, más especificación

Para el experto es innegable que las reglas del juego están cambiando. En los próximos años, es muy probable que veamos nacer nuevos lenguajes de programación diseñados específicamente para interactuar con IA, obligando a muchos a aprender su profesión desde cero.

Sin embargo, el programador del futuro no será el que escriba una sintaxis perfecta a la primera, sino el que domine el arte de traducir el caos y la ambigüedad humana en especificaciones formales y ejecutables.

La inteligencia artificial está cambiando muchas cosas en el sector de perfiles tech. No solamente se trata de tendencias como Programadores X10 o hacer uso de varios asistentes virtuales para generar código, sino también de la manera en cómo se actúa.

Sí, una de las nuevas cosas que están sucediendo es que se está volviendo común ver a programadores con sus portátiles entreabiertos en las calles, aeropuertos, restaurantes y cualquier otro sitio.

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.

Sin embargo, también han destacado que esta transición tecnológica es cuestión de adaptación y parece que uno de los mejores lenguajes de programación en 2026 para lograrlo es Python.

De hecho, muchos profesionales están recomendando aprenderlo porque se está posicionando como una de las habilidades más estratégicas para encontrar trabajo y adaptarse a diferentes tipos de proyectos.

Entonces, parece ser que las cosas no van del todo por el camino de que la "IA está ganando", sino al contrario. Dominar este ecosistema es la clave para abrir varias puertas profesionales y sobrevivir al temido código generado por asistentes como Codex y GitHub Copilot.

La inteligencia artificial no es el fin de los programadores: es el comienzo de una nueva era de Python

No te preocupes, la inteligencia no va a reemplazarte, al menos no al 100%. Tal y como han avisado muchos de los expertos, los asistentes virtuales están hechos para encargarse de la mayoría de las tareas básicas o ayudarte a mejorar la velocidad al escribir código.

Claro está que si buscas en internet, seguro que vas a encontrar muchas opciones para aprender a programar. Sin embargo, tanto para principiantes como para usuarios avanzados, Python ha ganado el trono de la versatilidad, rompiendo el molde de tener que "competir".

En vez de ir en contra de la inteligencia artificial u otros lenguajes, se integra y adapta para que los desarrolladores puedan usar su ecosistema como herramienta en la mayoría de proyectos.

Justamente por eso es que se ha integrado velozmente a gran parte de las innovaciones que han llegado con la IA. Es distinto porque hay propuestas como Swift para iOS o R para estadísticas que están orientadas a un uso específico.

Este es más completo porque te da la capacidad de analizar datos al crear modelos de machine learning o desplegar una API sin cambiar de lenguaje.

A su vez, permite el uso de herramientas como NumPy y Pandas para la manipulación de datos, Matplotlib y Seaborn para la visualización y TensorFlow o PyTorch para el aprendizaje profundo.

Sumando su amplitud en desarrollo web con frameworks como Django, FastAPI y Flask para apps, es algo que definitivamente le da más puntos en la actual industria de la informática.

Es decir, en vez de tener que especializarte en muchas alternativas, aquí tienes mayor adaptabilidad debido a su sintaxis clara y versatilidad.

La IA no sustituye a Python, sino que depende de él, sobre todo cuando se usa LangChain o la construcción de modelos de lenguaje (LLM).

Tres caminos profesionales claros que se abren con Python

A pesar de que sí hay acontecimientos que han impactado a muchos profesionales, como el método Programadores X10 y otras preocupaciones sobre el desempleo, Python está lejos de ser desplazado como otros porque avanza hacia la automatización inteligente.

Según lo que indican los expertos de Silicon India, las estadísticas apuntan a que las salidas profesionales son más impresionantes de lo que se pensaba porque hay un impacto como lenguaje backend clave en desarrollo de APIs con FastAPI o Flask y apps con Django que son importantes para formarse como Full-Stack.

Eso no es todo, el segundo camino que te permite es la ciencia de datos y el análisis, desde el más básico hasta el más avanzado. En efecto, es fácil trabajar con grandes volúmenes de información y sirve para marketing, logística y otras áreas.

Por lo que se comenta en el informe, en el mercado laboral, Python es requerido en el 57% de las ofertas de ciencia de datos y en el 73% de las de ingeniería de datos.

Por último y no menos importante, es el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial, una habilidad clave para este 2026 y los próximos años. Así que no, no debes tener miedo, solo recordar que "sobrevive el que se adapta mejor".

El creador de C++ utilizó un ejemplo simple para explicarlo. Según comentó, un niño pequeño ya entiende que si un semáforo está en rojo debe detenerse y si está en verde puede avanzar.

Con esta declaración intentaba demostrar que muchas estructuras lógicas básicas de programación ya forman parte del razonamiento humano cotidiano y que el verdadero problema aparece cuando la enseñanza convierte esas ideas intuitivas en procesos excesivamente mecánicos.

La crítica de Stroustrup a cómo se enseña programación

Bjarne Stroustrup no cuestiona la importancia de aprender fundamentos técnicos, lo que critica es que gran parte de la educación sigue demasiado centrada en memorizar sintaxis, comandos y estructuras en lugar de enseñar cómo resolver problemas reales.

Para él, escribir código no debería ser el objetivo principal, sino una herramienta para desarrollar pensamiento estructurado, lógica, así como capacidad de diseño.

Precisamente por eso defendió durante su intervención una forma más flexible de enseñar programación, donde los estudiantes comprendan primero cómo funciona un problema antes de obsesionarse con detalles técnicos del lenguaje.

Cómo la inteligencia artificial está cambiando la programación

Es importante mencionar que parte de la reflexión de Stroustrup también conecta con el auge de herramientas de inteligencia artificial capaces de escribir código automáticamente, como Claude Code o Codex de ChatGPT.

Hoy existen asistentes que generan funciones completas, corrigen errores o automatizan tareas repetitivas en segundos. Eso está obligando a replantear qué habilidades seguirán siendo realmente valiosas para los programadores humanos.

En ese contexto, Bjarne considera que memorizar sintaxis será cada vez menos importante frente a capacidades más difíciles de automatizar, como entender sistemas, diseñar arquitectura de software o resolver problemas abstractos.

Uno de los mensajes más importantes es que muchas personas aprenden programación copiando fragmentos de código o siguiendo tutoriales sin llegar a comprender realmente lo que ocurre detrás.

Eso puede servir para construir pequeñas aplicaciones, pero no necesariamente para desarrollar sistemas complejos o trabajar en ingeniería avanzada.

Y precisamente aquí sitúa el creador de C++ el gran problema actual: demasiados estudiantes aprenden a escribir instrucciones para una máquina sin desarrollar el razonamiento profundo que exige la informática moderna, y la inteligencia artificial está acelerando todavía más ese cambio.

En un mundo donde el código puede generarse automáticamente, la diferencia ya no estará únicamente en quién escribe más rápido, sino en quién entiende mejor cómo resolver problemas reales.

Para Bjarne Stroustrup, uno de los mayores errores de la enseñanza actual es tratar toda la programación como si fuera exactamente igual.

Explicó que desarrollar una pequeña aplicación web y construir infraestructura para una empresa gigantesca como Google requieren habilidades completamente distintas, niveles de complejidad diferentes y formas de pensar muy alejadas entre sí.

Sin embargo, según dice, muchos cursos introductorios enseñan ambas cosas bajo el mismo enfoque básico, como si cualquier tipo de programación necesitara exactamente la misma preparación técnica.

Considera que esa visión simplifica demasiado el mundo real de la ingeniería de software y termina formando estudiantes que saben escribir código, pero no entienden las diferencias entre construir herramientas sencillas y diseñar sistemas críticos capaces de soportar millones de usuarios.

Quién es Bjarne Stroustrup y por qué su opinión importa

La relevancia de sus palabras no es casual, ya que Bjarne Stroustrup es el creador de C++, uno de los lenguajes de programación más influyentes de la informática moderna.

Desde hace décadas, C++ sigue utilizándose en áreas críticas como sistemas operativos, motores gráficos, videojuegos, software financiero o infraestructura industrial.

Buena parte de la tecnología moderna sigue dependiendo directa o indirectamente de herramientas desarrolladas con este lenguaje. Eso convierte a Stroustrup en una de las voces más respetadas dentro de la ingeniería de software.

Sin embargo, lejos de los focos existen tecnologías mucho menos populares que siguen desempeñando funciones críticas para la economía mundial.

Una de ellas es COBOL, un lenguaje de programación creado hace 65 años que continúa siendo fundamental para bancos, aseguradoras y sistemas financieros.

Su presencia es tan importante que cerca del 10% de los cajeros automáticos del mundo siguen dependiendo de apps desarrolladas con esta tecnología, una situación que ha convertido a sus programadores en perfiles cada vez más escasos y valiosos.

El lenguaje que ayudó a construir la banca moderna

COBOL, siglas de Common Business-Oriented Language, nació en 1959 como un proyecto impulsado por un comité de expertos en informática en el que tuvo un papel destacado la pionera Grace Hopper.

Su objetivo era crear un lenguaje capaz de gestionar grandes cantidades de información empresarial de forma fiable y comprensible.

A diferencia de otros lenguajes diseñados para tareas científicas o técnicas, como Python o C++, COBOL fue pensado para procesar registros financieros, nóminas, cuentas bancarias y transacciones.

Es importante mencionar que su gran ventaja era la estabilidad, una característica especialmente importante en sectores donde un error puede tener consecuencias económicas importantes.

Por qué COBOL sigue presente en miles de sistemas financieros

Aunque en los últimos años han surgido tecnologías mucho más modernas, COBOL continúa funcionando en una enorme cantidad de infraestructuras críticas.

Por ello, bancos, compañías de seguros, plataformas de pago y organismos públicos siguen utilizando sistemas desarrollados durante décadas sobre este lenguaje, por lo que sigue siendo esencial.

Y la razón es muy sencilla, ya que simplemente funciona sin tantos errores. Por ello, muchas de estas aplicaciones gestionan millones de operaciones cada día y han demostrado una fiabilidad extraordinaria durante años.

Así que sustituirlas por otro lenguaje de programación más moderno implicaría revisar y reescribir cantidades gigantescas de código, un proceso complicado que puede prolongarse durante años y costar millones de euros.

Por este motivo, muchas entidades prefieren mantener y actualizar sus plataformas existentes antes que asumir los riesgos de una migración completa.

La escasez de expertos que está elevando los salarios

Cabe señalar que el mayor problema para las empresas no es la tecnología, sino las personas capaces de trabajar con ella. Y es que gran parte de los programadores especializados en COBOL comenzaron sus carreras hace décadas y muchos están alcanzando la edad de jubilación.

Mientras tanto, las nuevas generaciones suelen concentrarse en inteligencia artificial, desarrollo web, aplicaciones móviles o ciencia de datos. Como consecuencia, el número de expertos en este lenguaje disminuye cada año.

Esta combinación de alta demanda y escasa oferta ha generado una situación muy particular, donde bancos y grandes organizaciones continúan necesitando profesionales capaces de mantener sistemas esenciales, pero cada vez resulta más difícil encontrarlos.

Por ello, muchas personas de entre 20 y 30 años de edad están aprovechando la oportunidad y se han aventurado a aprender COBOL con el objetivo de conseguir un puesto de trabajo importante, sobre todo porque las empresas están ofreciendo salarios elevados.

COBOL puede parecer una reliquia, pero sigue siendo una pieza clave de la infraestructura financiera mundial. Su antigüedad no ha reducido su importancia, y la dificultad para encontrar expertos está aumentando el valor de quienes dominan este lenguaje.

En una industria obsesionada con las novedades, el caso de este lenguaje demuestra que las mayores oportunidades profesionales no siempre están en la tecnología más reciente, sino en aquella de la que todavía dependen millones de personas cada día.

Sus responsables han dicho basta y han anunciado que van a rechazar cualquier intento de modificar su sistema si la propuesta viene bajo el paraguas de la IA.

En una reciente entrevista, Kelley ha asegurado que todas esas aportaciones de código que los usuarios generan dándole a un botón en un chatbot son "invariablemente basura" y que carecen del más mínimo valor para un proyecto serio. Lejos de ayudar a la comunidad, afirma que estas propuestas automáticas tienen un "valor negativo" porque se cargan el mayor recurso que tienen los proyectos independientes: el tiempo de los revisores humanos.

Para que te hagas una idea, en la actualidad, el equipo de Zig tiene cientos de propuestas de mejora en su lista de espera, pendientes de que un programador las revise, las pruebe y decida si son buenas y seguras para el sistema.

El equipo es pequeño y trabaja sin cesar, por lo que el proceso de revisión siempre ha sido el gran cuello de botella del proyecto. Que ahora aparezcan miles de usuarios enviando parches generados por inteligencias artificiales, que a menudo demuestran no tener ni idea de cómo funciona la estructura interna de Zig, solo está provocando que el equipo colapse.

Esto es algo a lo que el propio Torvalds también se está enfrentando. "Mi opinión siempre ha sido que la IA es una gran herramienta, pero sigue siendo una herramienta, así que cuando escucho a alguien decir que el 99% de su código está escrito por IA, literalmente me enfado", comenta.

Kelley afirma que esta situación es como una especie de "póker de colaboradores". Normalmente, el equipo utiliza el proceso de revisión de código no solo para arreglar el sistema, sino para cazar talento. Cuando alguien envía una mejora bien pensada, los jefes detectan que ahí hay un programador de calidad al que se le puede invitar a formar parte del equipo principal.

Pero esto ahora resulta totalmente imposible. La avalancha de propuestas creadas con IA rompe por completo todo. Es imposible saber si detrás de un parche hay un gran genio o simplemente alguien aburrido que le ha pedido a ChatGPT que le haga el trabajo.

Las grandes figuras de la programación dicen basta ante la avalancha de IA

Aquellos que critican el concepto de vibe coding afirman que la gente que depende solo de una IA para escribir código no tiene un interés real por aprender nada nuevo. Por eso, Zig ha decidido prohibir no solo los parches creados al 100% por algoritmos, sino también el uso de estas herramientas para editar texto, hacer lluvias de ideas o pedir que un robot te busque los fallos de programación.

Quizá algo exagerada, pero lógico teniendo en cuenta la cantidad de problemas que están viviendo.

De hecho, el software creado por inteligencia artificial está dejando entrever una tendencia a meter la pata en cosas muy importantes y a cometer errores sin sentido a un ritmo que no para de crecer. Esto, al final, está costando millones de dólares en recursos y horas de ingenieros dedicadas a apagar fuegos.

Lo que comenzó como una herramienta con enorme potencia (con la que todos estaban de acuerdo) para ayudar a los programadores, se ha convertido en una pesadilla que está colapsando las listas donde se gestionan los fallos de seguridad más críticos de la plataforma.

Actualmente, los desarrolladores están usando herramientas de inteligencia artificial para crear y mejorar código, corregir errores y generar funciones a una velocidad que antes era imposible. Lo que hace unos años llevaba meses de trabajo y escritura manual, ahora se procesa en semanas.

Es de gran ayuda, actúa en muchas ocasiones como una mano derecha, pero, en otras, se convierte en una piedra en el camino que lo entorpece todo.

Por ejemplo, hace unas semanas mostró su enfado tras la publicación de la quinta versión en pruebas (la release candidate 5 o rc5) de Linux 7.1. El retraso y los problemas que se estaban viviendo tenían nombre y apellidos: inteligencia artificial. Torvalds se encontró con una serie de cambios enormes, teniendo en cuenta la fase tan avanzada del proyecto en la que se encontraban.

El número de avisos por errores en el código se había disparado como nunca, pero la inmensa mayoría eran fallos absurdos, aspectos que no afectaban al rendimiento y que no justificaban retrasar el lanzamiento del software.

El problema es que 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.

Además, lo peor de todo es que esto no se puede simplemente ignorar. 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.

Sin embargo, parece que, en un principio, las aguas se han calmado. Ha confirmado que la situación se ha calmado con el lanzamiento de la sexta versión de prueba (RC6) de Linux 7.1.

Torvalds ha explicado en un comunicado que el desarrollo se ha tranquilizado, lo que significa que el tamaño de esta actualización es más normal y comedido que la anterior. Si todo sigue lo establecido, la semana que viene se lanzará la última versión de pruebas y, justo después, el sistema se liberará para todos.

Linus Torvalds, a favor de la IA, pero con muchos matices y con el ser humano por encima de todo

Este ha dejado claro que está completamente convencido de que la IA está cambiando la forma de escribir código a una velocidad nunca vista. Pero, lejos de sumarse al pánico y a esos titulares que auguran el principio del fin de los programadores, afirma que todo esto nunca podrá sustituir los pilares fundamentales de la informática.

Para él, el verdadero valor de la IA está en su capacidad para funcionar como asistente de cara a las tareas más pesadas del día a día. Automatizar la escritura de código, crear plantillas o agilizar las búsquedas de errores son algunas de las ventajas de esta tecnología.

El matiz es que una cosa es redactar líneas de texto y otra muy diferente es diseñar la arquitectura de un sistema operativo como puede ser Linux. Aquí el ser humano es, y seguirá siendo, totalmente imbatible.

En su vida privada, Torvalds ha confirmado que utiliza la IA para proyectos personales, pero como un hobby; a pesar de ello, se ha criado revisando miles y miles de líneas de código, además de diferentes lenguajes, por lo que siempre observa al mínimo detalle todo el código.

"En lo personal, estoy 100% convencido de que la IA está cambiando la programación, pero no los fundamentos", ha explicado el creador de Linux durante su intervención en el Open Source Summit North America, según recogen medios como ZDNET.

Durante la conferencia, Torvalds se ha mostrado bastante preocupado por algunas de las características que a día de hoy hacen de la IA una herramienta que es capaz de realizar ingeniería inversa, y ataca directamente a quienes creen que el código cerrado o propietario es más seguro que el código abierto.

Precisamente, parafraseando lo que ha comentado el creador de Linux en su intervención, el código cerrado es incluso menos seguro que el abierto, ya que la IA es capaz de realizar este tipo de ingeniería inversa, pero sin que la comunidad sea consciente de los riesgos asociados.

"No creo, por ejemplo, que la solución sea dejar de hacer código abierto, porque si crees que la IA no puede realizar ingeniería inversa al código cerrado, te vas a llevar una sorpresa", ha destacado. "El código cerrado es incluso peor en este aspecto, ya que la IA no puede ayudar a solucionar los problemas, pero ten por seguro que sí puede ayudar a encontrarlos".

En tal caso, y como no podía ser de otra forma, para asegurar el código en tiempos de IA lo más lógico sería continuar colaborando, para que todos los desarrolladores y programadores puedan estar prevenidos ante amenazas que ya existen.

"Si encuentras un fallo de seguridad mediante IA, básicamente deberías hacerlo público, simplemente porque si tú lo has encontrado, otras 100 personas también lo han hecho", ha añadido.

Para él, además, oír a alguien hablar de una herramienta o aplicación propia que casi en su totalidad ha sido generada por algún agente de IA le provoca directamente el rechazo casi desde el primer momento.

"Mi opinión siempre ha sido que la IA es una gran herramienta, pero sigue siendo una herramienta, así que cuando escucho a alguien decir que el 99% de su código está escrito por IA, literalmente me enfado", ha añadido Torvalds.

Durante su conversación con Dirk Hohndel, el responsable del programa de código abierto de Verizon, además de amigo cercano de Torvalds, este último también ha guardado un hueco para agradecer el trabajo de las personas humanas, en contraposición a la IA.

"Como mantenedor de alto nivel, no programo mucho. Mi trabajo consiste en trabajar con personas, y no uso la IA para trabajar con personas. Gracias, pero no. Y sugiero que vosotros tampoco lo hagáis", ha afirmado tajantemente.

Programar con Claude, según el último ejemplo, puede llevar también a acumular horas de sueño frente a una pantalla, más aún cuando se trata de una tarea hercúlea como la que está llevando a cabo Enrique López Castillo, ingeniero burgalés de software fundador de legalize.dev y boletinclaro.es

"No dormía tan poco desde que jugaba al LoL", detalla en una publicación de LinkedIn el creador de legalize.dev, la mayor base de datos open source de legislación en todo el mundo. "Los que programamos con Claude intensivamente sabemos que, aunque cometa muchos fallos, es adictivo".

El proyecto actualmente cuenta con una base de datos de más de 577.000 leyes y unas 700.000 reformas, cubriendo a la fecha de este articulo a 28 países alrededor del mundo, a pesar de que apenas comenzó por 3 repartidos entre Europa y América Latina, ante la falta de claridad de las normativas en prácticamente cualquier lugar del mundo.

"Estoy construyendo la mayor base de datos de legislación abierta del mundo. Hace un mes publiqué que había convertido las leyes españolas en un repositorio de Git. Cada ley un archivo, cada reforma un commit", detalla el creador, quien construye y mantiene toda la plataforma por su cuenta.

Con ello, este ingeniero ha conseguido algo que se exigía a todas las administraciones públicas, como es la organización clara de las leyes, para que cualquier ciudadano pueda revisarlas fácilmente y sin navegar entre cientos de archivos PDF.

Las claves de Legalize: open source, claridad y mucho trabajo

Hay varias características que hacen de Legalize una de las plataformas más importantes del momento, empezando por que el código abierto se encuentra disponible en GitHub, para que cualquiera pueda revisarlo o crear su propia solución.

La API es abierta y, con ello, cualquiera puede crear algo nuevo para sus necesidades, como alertas de cambios legislativos, preparación de oposiciones con la legislación actualizada, un asistente legal con IA para ciudadanos o aplicaciones de derechos del inquilino.

Adicionalmente, también permite crear incluso un podcast semanal de cambios legislativos, consultar leyes en una lectura fácil y asequible, así como guías interactivas para crear negocios en otros países o el entrenamiento de una IA legal personalizada.

"Recibí mensajes desde 15 países. Todos decían lo mismo: 'En mi país pasa igual. Es imposible saber qué versión de una ley está vigente'. Así que me puse a construir... ¡Y no puedo parar!", explica el ingeniero. "En 3 semanas, Legalize ha pasado de 3 a 24 países. Más de 350.000 leyes convertidas en texto plano con todo su historial de cambios. Open source".

De momento, el trabajo de Enrique está dando sus frutos, con numerosos usuarios que celebran la llegada de esta gran herramienta, aunque con críticas claras a los organismos públicos.

Muestra clara de que la voluntad, la dedicación y el tiempo consiguen ofrecer más facilidades a los ciudadanos, en lugar de tener que navegar entre bases de datos que no son aptas para el común de los mortales.

A diferencia de ese proyecto, la mayoría está usando IA en las funciones principales o el proceso conocido como "vibe coding", pero no todos los equipos están satisfechos con este nuevo paradigma, incluyendo los desarrolladores de RPCS3.

Si has buscado un emulador de PlayStation 3 para PC, probablemente has terminado usando este por la calidad y eficiencia en recursos que brinda. ¿Por qué está llamando la atención del sector? El equipo ha prohibido el envío de código generado por agentes autónomos de IA.

Es decir, no se aceptan modelos de OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta o Microsoft. Lejos de ayudar, las contribuciones de estas herramientas se convierten en un obstáculo para la evolución de estos proyectos y los programadores explican por qué es suficiente como para aplicar esta estricta regla.

RPCS3 endurece sus reglas: menos IA automática, más responsabilidad humana

No hay que ser un genio para entender que la calidad del código y la responsabilidad individual son cruciales en proyectos tan complejos como lo son los emuladores. Cada parte del proceso es crucial para lograr una optimización técnica adecuada a nivel general.

El uso de IA generativa en estos equipos para usar automatización del desarrollo solo compromete la estabilidad del programa. Justamente por esto es que el equipo detrás de RPCS3, el popular emulador de PlayStation 3 de código abierto, ha decidido alzar la voz con una postura contundente.

La polémica que está llegando a comunidades como GitHub se debe a que este tipo de tecnologías está siendo excluida. Las pull requests de bots o el uso directo de código generado por ChatGPT, Claude o Copilot significa un problema y no una solución, como muchos creen.

Según comunican oficialmente los desarrolladores, el objetivo es frenar el volumen de contribuciones que no tengan supervisión real para establecer límites e impedir que en el futuro sea un inconveniente mayor.

"Aprende a depurar, codificar y dejar algo útil para la humanidad cuando ya no estés, en lugar de vender basura", es lo que indica el siguiente texto.

De hecho, el debate se está extendiendo a todas las redes sociales del equipo, pero indican que aquellos que están "furiosos" simplemente están siendo bloqueados, pues la decisión ha sido tomada.

En realidad, se determina que se puede usar la IA como una herramienta de apoyo supervisada, pero no que se encargue de todo el código como muchos están haciendo, porque la responsabilidad recae sobre los desarrolladores.

Neowin agrega que las nuevas reglas incluyen "comentarios, descripciones y código", los cuales deben ser creados por colaboradores humanos.

Si usas IA, entonces tienes que indicar las partes que fueron generadas por la herramienta y el prompt utilizado. De lo contrario, la propuesta es eliminada por completo.

El filtro ha sido creado también porque durante los últimos meses, el incremento de estos agentes autónomos ha sido exponencial y han comprobado que muchas de las cosas que están haciendo los participantes es "basura".

La mayoría de los trabajos hechos con inteligencia artificial terminan siendo código no probado, mal estructurado o irrelevante, como si solo lo generaran con una indicación sin revisarlo y lo envían sin más.

Con el tiempo, se ha convertido en un consumo de tiempo innecesario para los mantenedores e incluso han llegado a ser el origen de errores en las funcionalidades del emulador.

A partir de ahora, cualquiera que incumpla con estas directrices, será expulsado por completo del repositorio. De igual manera, hay que destacar que RPCS3 no es anti-IA, sino pro-conocimiento. El equipo afirma que es una tecnología que puede ser útil, pero no puede sustituir el 100% del trabajo.

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.

Estas funciones ya llevan unas semanas en MacOS, pero lanzarlas en Windows 11 es más complicado, por el gran número de configuraciones que existen. Al fin ya están aquí, y van a ser de gran ayuda para los usuarios de Codex.

Esta IA generativa de código de programación se ha quedado detrás de Claude Code de Anthropic, pero con estas mejoras se pone a su altura.

Las novedades de Codex en Windows

Con la actualización 26.527, lanzada ayer, OpenAI añade la función “Uso del ordenador” a la versión de Windows 11 de Codex. Ahora la IA puede manejar aplicaciones de escritorio de Windows viendo, haciendo clic y escribiendo en primer plano mientras trabaja.

Es decir, la IA es capaz de abrir aplicaciones de tu ordenador por su cuenta, mirar, ver dónde están los menús y, en definitiva, usarlas. Es bastante impresionante.

Puedes pedirle desde que haga un dibujo con Paint a que grabe un vídeo y lo guarde en cualquier sitio. Pero es una IA de programación, así que tiene más utilidad para tareas como pedirle que use una app necesaria para un proceso de codificación, o para probar si el código funciona. También para hace ajustes visuales en una interfaz o GUI que estés programando.

Un dato importante es que, cuando Codex usa tu PC toma el control de la sesión, y tú no puedes usarlo. Por desgracia, por ahora no trabaja en segundo plano. Puedes aprovechar para descansar, o ir planificando otra tarea.

La otra gran novedad es el control remoto, que ya está compatible con dispositivos Windows. Puedes acceder a tu ordenador desde tu móvil usando ChatGPT en iOS o Android, para dar órdenes a Codex. Vibe coding en tu PC desde cualquier lugar.

Otro estreno de esta actualización está en la sección Perfil. Ahora muestra los detalles de tu perfil, las estadísticas de uso y la actividad de tokens. También se han añadido mejoras de rendimiento y correcciones de errores.

No tienes que esperar por Rust o JavaScript si usas caramelos de varios colores sobre una mesa. Para cualquiera puede sonar extraño, pero el experto Mufeed VH lo ha logrado con el fin de ejecutar código visual de una forma muy original.

Aunque evidentemente no supera a los ecosistemas más demandados en la industria de la informática, es un curioso proyecto que podría motivar a otros programadores a crear nuevos métodos de trabajar.

¿Quieres saber cómo funciona? Te sorprendería lo fácil que es y las innovaciones que ofrece si aprendes a usar los caramelos a tu favor.

Un lenguaje hecho de dulces: ¿cómo funciona MNM Lang?

No es un simple juego o una exageración, de verdad el desarrollador Mufeed VH ha compartido en su blog su creación más reciente y peculiar en el mundo de la informática.

El lenguaje de programación en cuestión se llama MNM Lang y consiste en representar programas con imágenes PNG. Estas fotos están basadas en cuadrículas de caramelos y el color de estos define un token específico que sirve para el "código visual".

Esto quiere decir que la formulación estratégica y estructurada de dichos elementos puede compilarse y ejecutarse sin problemas. Por lo tanto, las imágenes se pueden reconvertir sin perder información y permite que haya otros flujos de trabajo poco usuales. Los colores funcionan así:

• Verde: gestiona las variables.
  
• Amarillo: aritmética.
• Azul: controla el flujo del programa.
• Naranja: imprime resultados.
• Marrón: define etiquetas.
• Rojo: lógica.

El desarrollador explica con detalle el funcionamiento avanzado de estas características para formar instrucciones. Por supuesto, el color es solo uno de los factores, porque también depende de varias piezas iguales, donde la cantidad podría determinar instrucciones específicas.

Esto quiere decir que podrías tomar algunos caramelos reales sobre una mesa y comenzar a combinarlos o posicionarlos uno con otro para escribir código de programas completos.

Todo empezó cuando derramé un paquete completo de GEMAS † GEMS (una especie de versión india de M&Ms) en el suelo porque lo abrí (¿roto?). El paquete es un poco duro.

El experto explica que empezó porque unos caramelos se le cayeron y eso le dio la idea, mencionando que "los colores, las ubicaciones y la estructura de lo que vi dejaron caer una idea tonta en mi mente".

Entonces, el MNM Lang sigue sus propias reglas para representar datos con números de elementos para que se almacenen cadenas de texto como un archivo JSON complementario y esto significa que

El sistema incluye un decodificador de dulces reales, para detectarlos cuando estén organizados correctamente sobre un fondo uniforme. También, dce que ha utilizado herramientas de IA para generar los "sprites" y ajustarlos al formato 128 x 128.

En su repositorio oficial, muestra cómo es posible hacer el clásico “Hola Mundo”, cálculo de factorial y el clásico FizzBuzz, todos representados en estas cuadrículas de colores.

Sin duda, es una manera muy particular de dar a conocer que los límites de los lenguajes de programación pueden ir más allá con suficiente creatividad.

Tal vez en el futuro sea utilizado para proyectos experimentales y se convierta en un método más avanzado para algunas creaciones de aplicaciones o un ejercicio para estudiantes.

La idea era crear código más rápido, lanzar parches sin apenas revisar nada y llevar la productividad al extremo. El problema de esta idea, que en el sector ya se conoce como "lanzar ráfagas de código basura", es que no siempre acierta y la presencia humana y su conocimiento resultan vitales para que todo funcione correctamente.

La IA suele llenar los programas de errores; se inventan el código e incluso crean parches que ni los propios desarrolladores que los firman son capaces de entender del todo cuando las cosas fallan.

Por suerte, los más veteranos han empezado a decir basta y se oponen a esta forma caótica de trabajar. En lugar de usar los modelos de IA como si fuesen una fábrica, han descubierto que el verdadero poder de la IA aparece cuando se utiliza exactamente para lo contrario: para escribir código de calidad y de una forma mucho más lenta.

No al 'vibe coding' pero sí a la IA como auditora del código que creas

Nolan Lawson, ingeniero de software, ha dejado claro que la inteligencia artificial es una herramienta de análisis y de control de calidad muy buena si dejas de usarla con prisas.

Para este, el gran valor de los últimos modelos de OpenAI o Anthropic no es crear código nuevo desde cero, sino encontrar los fallos que a un ojo humano se le pasan por alto. La auditoría es realmente su punto fuerte.

Esto es algo que, por ejemplo, se está llevando a cabo con el mediático Claude Myhtos de Anthropic. Ya se usa como herramienta para realizar auditorías de código de las mayores empresas del mundo para encontrar errores. Y lo cierto es que es bastante bueno.

Por supuesto, y pese a todo el boom mediático que actualmente se le está dando a esta IA, poco se diferencia de otros modelos de OpenAI o herramientas como AISLE o Zeropath. El punto aquí no es si encuentra 10 o 10.000 vulnerabilidades. Lo importante es su uso como auditor de código generado por humanos.

Tal y como se explica un programador en The Register, para él, la programación aún es una tarea que necesita de pensamiento crítico y cuidado para que el código sea legible y se pueda mantener en el tiempo. Y aunque usa herramientas de IA de vez en cuando, reconoce que los resultados pueden ser vagos o incluso llenos de errores.

"Las herramientas de IA siempre dan respuestas con seguridad y contundencia. Incluso con respuestas deficientes o incompletas, ¡no dejan lugar a dudas! Cualquiera con algo de experiencia sabe que incluso los mejores planes a veces fallan, que la vida nunca es tan segura. Quizás sea solo mi impresión, pero la alegre seguridad de las herramientas de IA resulta irritante... y preocupante", comenta.

Aclara que, si bien para tareas muy sencillas o repetitivas la IA puede darte buenos resultados y acelerar partes del trabajo, cuando se trata de código para aplicaciones más complicadas o que deben mantenerse por años, esto cambia.

Tanto para este como para Lawson, la IA debe ser una herramienta para complementar el trabajo humano, no para sustituirlo. El programador debe estar en el asiento del conductor, entender el código y tomar decisiones. Eso sí, para actuar como auditor, lo cierto es que funciona a la perfección.

Hace apenas un año, en una publicación de X, quien fuera uno de los miembros del equipo fundador de OpenAI, se aventuró a usar este concepto para referirse a una nueva forma de programación en la que la IA se convertía en el centro, mientras que el humano podía simplemente observar.

Es cierto que la inteligencia artificial y el entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) han permitido llegar hasta este punto, aunque el vibe coding puede ser un arma de doble filo, sobre todo para el futuro del código.

A pesar de que este concepto es muy reciente, ya hay varios informes que han investigado el código creado con esta técnica, y en todos ellos se avisa de los grandes riesgos que conlleva dejarse llevar por las "vibras" al programar sin revisar una sola línea de código.

Por ejemplo, un estudio de GitClear analizó hasta 211 millones de líneas de código para observar qué ocurre desde que se usa la IA para programar, con una conclusión devastadora: el porcentaje de código refactorizado –el que ha sido limpiado y optimizado– ha descendido drásticamente.

A largo plazo, esto puede suponer una mayor cantidad de código que habrá que revisar, algo que parece que solo los programadores humanos pueden hacer correctamente a día de hoy.

El vibe coding está plagado de errores

Este mismo año, la firma de seguridad Tenzai publicó una investigación referente a los fallos críticos de seguridad en las aplicaciones creadas mediante vibe coding, y descubrió hasta 69 vulnerabilidades críticas.

Aun con sus diferencias, todas las herramientas analizadas –Codex de OpenAI, Cursor, Claude Code, Replit y Devin– suspendieron este examen, lo que indica que estos agentes de IA aún no deberían actuar totalmente por su cuenta.

Uno de los problemas más recurrentes de la IA fue la autenticación, que presentaba cada vez más errores en cuanto el código se hacía más complejo, impidiendo la autorización correcta al acceder a las API.

Incluso en Claude Code, uno de los agentes más populares, se llegó a conceder el acceso no autenticado a una API de eliminación de pedido, ya que el prompt inicial hacía referencia a la creación de una app para comercio online.

Afortunadamente, hay vulnerabilidades en las que no cae ninguno de estos modelos, como los ataques de inyección SQL o XSS, un límite al menos bastante claro para la seguridad de cualquier proyecto.

Sea como sea, la revisión humana es obligatoria si se quiere construir un proyecto fiable, eficiente y seguro, aspectos que una IA puede obviar por alucinaciones, verificaciones vagas o un prompt que no contenga cuestiones básicas.

Los programadores humanos son más importantes que nunca

En la misma línea de los estudios ya mencionados, otro de CodeRabbit llegó a la conclusión de que el código creado con IA presentaba hasta 2,74 veces más vulnerabilidades en seguridad que el creado por humanos.

Una batalla que, aunque resulte contradictorio, parece decantar la balanza hacia los seres de carne y no hueso; tal y como apuntan los expertos de la industria, esto se debe a una "gran acumulación de deuda técnica" provocada por la IA.

O lo que es lo mismo, la IA funciona de forma rápida y eficiente, pero no comprende exactamente la lógica del cerebro humano, por lo que se crea una brecha entre el código creado mediante vibe coding y la limpieza del mismo.

A pesar de que pueda resultar negativo, todo apunta a que esto llevará a la creación de puestos de trabajo para programadores, en todo lo que tiene que ver con refactorizadores, arquitectos o auditores de código.

Con lo cual en el futuro la IA podría ser básicamente la que comience a crear el código, pero siempre con un equipo humano detrás implicado en que el resultado final sea correcto, precisamente lo que hace ya Nvidia con CodeRabbit.

Hablamos de un ingeniero senior que ha vivido en primera persona lo que supone entrar a un gigante del software como Atlassian. Ahora acaba de publicar un vídeo viral de 40 minutos en el que explica su recorrido y todo lo sucedido. No solo se centra en el aspecto de la IA como nuevo integrante de la empresa.

Sin pelos en la lengua, deja claro que al principio la experiencia te desborda por completo. Afirma que es exactamente como intentar beber agua directamente de una manguera de bomberos por la cantidad de información y la escala de todo lo que te rodea.

Por supuesto, todo es aprendizaje y tiempo, pero lo que no se esperaba era lo que ha sucedido este año. El pasado mes de marzo, Atlassian decidió cambiar su estrategia y anunció el despido del 10% de su plantilla global, unas 1.600 personas en total.

Sin embargo, la empresa no estaba en crisis; de hecho, reportó unos ingresos de 1.790 millones de dólares en ese mismo trimestre.

La dirección de la empresa afirmó que necesitaban recortar costes en personal para desviar todo ese dinero hacia el desarrollo de la inteligencia artificial. Y en esa reestructuración, tras ocho años de servicio, Syrakis se quedó fuera.

Su reacción no se ha hecho esperar y ha querido explicar cómo funcionan por dentro los sistemas que pasó casi diez años desarrollando. Su equipo llegó a gestionar una red de 2.000 servidores distribuidos por trece partes del mundo a través de Amazon Web Services. Ahora es simplemente alguien que sobra.

Ni siquiera uno de los ingenieros veteranos más relevantes se libra de los algoritmos

Si bien es cierto que la inteligencia artificial es una gran ayuda en el día a día de los desarrolladores, estamos hablando de prescindir de perfiles muy veteranos que, por si fuera poco, han dedicado su vida a mantener las estructuras en pie. Parece que esto es algo, al menos a priori, que ahora va a ser tarea de la inteligencia artificial.

Queda claro que las empresas ya no buscan proteger la estabilidad a través de sus empleados más potentes y leales, sino convencer a unos inversores de que están subidos en la ola de la IA, cueste lo que cueste. El problema quizá venga en unos años cuando esto realmente explote y ese boom desaparezca.

Tal y como explicó un programador en The Register, para él, la programación aún es una tarea que necesita de pensamiento crítico y cuidado de precisamente esas mentes expertas. Y aunque usa herramientas de IA de vez en cuando, reconoce que los resultados pueden ser nefastos.

"Las herramientas de IA siempre dan respuestas con seguridad y contundencia. Incluso con respuestas deficientes o incompletas, ¡no dejan lugar a dudas! Cualquiera con algo de experiencia sabe que incluso los mejores planes a veces fallan, que la vida nunca es tan segura. Quizás sea solo mi impresión, pero la alegre seguridad de las herramientas de IA resulta irritante... y preocupante", comenta.

Para todos esos especialistas, la IA debe ser una herramienta para complementar el trabajo humano, no para sustituirlo. El programador debe estar en el asiento del conductor, entender el código y tomar decisiones.

Puede que Atlassian haya desviado una enorme parte de sus fondos hacia la automatización, pero sin duda con la marcha de este ingeniero senior se ha ido una enorme cantidad de conocimiento técnico difícil de sustituir por otra persona, así que imagínate si hablamos de una máquina.

En este caso, su queja nace de la publicación de la quinta versión en pruebas (la release candidate 5 o rc5) de Linux 7.1. El retraso y los problemas que se están viviendo tienen nombre y apellidos: inteligencia artificial.

Para que te hagas una idea, una actualización de Linux sigue un calendario muy marcado: se abre una ventana de dos semanas para que los programadores envíen sus novedades y luego se lanzan siete versiones de prueba sucesivas para corregir errores antes del lanzamiento. El problema es que, al revisar los datos de esta última entrega, Torvalds se ha encontrado con una serie de cambios enormes, teniendo en cuenta la fase tan avanzada del proyecto en la que se encuentran.

Al analizar qué estaba pasando, descubrió que el código estaba lleno de pequeñas modificaciones totalmente absurdas aplicadas a controladores aleatorios del sistema. Eran cambios estéticos, correcciones de textos o retoques que no arreglaban ningún problema.

Al investigar de dónde sale todo esto, Torvalds pudo ver que varios de estos cambios habían sido generados de forma automática tras pasar herramientas de revisión de código basadas en inteligencia artificial.

El problema es que 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.

Los programadores, casi sin miramiento alguno, han empezado a pasar sus proyectos por estos filtros y, al ver que la IA les marcaba todo tipo de pequeños detalles a mejorar, se han dedicado a enviar estas propuestas de cambio a los responsables de Linux. Para Torvalds, no solo es una pérdida de tiempo para los supervisores, sino que retrasa todo el proceso natural de la actualización del kernel.

Además, lo peor de todo es que esto no se puede simplemente ignorar. 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.

"No estoy del todo contento con esto", admite Linus Torvalds

"Para sorpresa de absolutamente nadie a estas alturas, la rc5 es bastante grande. Bastante más grande de lo que las rc5 han sido tradicionalmente", explica Torvalds. "La mayor parte de esto es contenido totalmente trivial, lo que obviamente hace que sea menos aterrador, pero al mismo tiempo no estoy convencido de que el esfuerzo valga la pena a estas alturas del ciclo", añade.

Por esta razón, ha dejado bastante claro que va a ponerse mucho más estricto a partir de ahora con las solicitudes de cambios sin sentido. El plan es empezar a rechazar uno por uno cualquier propuesta que no sea relevante para la estabilidad, obligando a los desarrolladores a enviar esos pequeños retoques a otros sitios. "Empezaré a ser un poco más implacable con este tipo de agitación innecesaria tan tarde en el juego", advierte.

Por otro lado, el código generado con ayuda de IA ya no puede llevar la firma de los desarrolladores. En su lugar, se añade una etiqueta distinta que deja claro que ha habido asistencia de inteligencia artificial. Así, cualquier persona que revise ese código sabe exactamente de dónde viene.

Además, cualquier fallo que haya sido detectado mediante una inteligencia artificial dejará de considerarse secreto por definición y se prohibirá su envío a la lista privada.

Torvalds ha dejado claro que gestionar estos avisos automatizados de forma anónima es una pérdida de tiempo que solo empeora la carga de trabajo, por lo que todo reporte automatizado se derivará directamente a los foros abiertos para que la propia comunidad los descarte.

Pero más allá de sus funcionalidades, en este programa existe desde hace años un mito, una leyenda urbana que decía que Jira era tan complejo que, si alguien se lo proponía, podría utilizarlo como un lenguaje de programación para calcular cualquier operación matemática.

Esto es precisamente lo que un desarrollador ha querido comprobar. Nicolas Seriot ha publicado un estudio en el que demuestra de forma empírica y real que las automatizaciones de Jira son "Turing-completas".

Esto quiere decir que Jira tiene la capacidad de resolver cualquier problema matemático o ejecutar cualquier algoritmo que pueda hacer un ordenador normal. Para demostrarlo, ha configurado una cuenta real en la plataforma y ha conseguido que el programa sume números y calcule la famosa sucesión matemática de Fibonacci utilizando solo tickets de tareas y flujos de trabajo.

Para conseguirlo, el desarrollador ha recurrido a un modelo matemático llamado la Máquina de Minsky.

Este demuestra que para que un sistema pueda programar cualquier cosa, solo necesita dos elementos: unos contadores que guarden números y la capacidad de hacer dos acciones con ellos: sumar uno o restar uno y comprobar si el contador ha llegado a cero para cambiar de tarea. Si un sistema puede hacer eso, puede programarlo absolutamente todo.

El gran reto de Nicolas Seriot: conseguir que Jira sume dos números

Para demostrar que realmente todo esto funciona, creó una prueba en una cuenta real de Jira Cloud. Consistía en programar el sistema para que sumase dos números. El objetivo era hacer la operación de sumar 2 + 3.

Para empezar, creó una tarea principal en el estado de salida (Backlog) y le enlazó dos tareas de tipo Bug, que representaban el número 2, y tres tareas de tipo Task, que eran el número 3. A partir de ahí, creó un par de reglas de automatización muy simples que se activaban entre sí.

La primera regla decía: "Si la tarea principal pasa al estado TODO, mira si queda algún Bug. Si queda al menos uno, bórralo y pasa la tarea a DEV. Si no queda ninguno, termina el programa". La segunda regla decía: "Si la tarea pasa al estado DEV, crea una nueva tarea de tipo Task y vuelve a mandar la tarea principal a TODO". Al activar todo este proceso cambiando manualmente el estado de la tarea a TODO, el sistema empezó a funcionar por sí solo.

Como resultado, y tras cinco transiciones automáticas que quedaron registradas en el historial de Atlassian, la máquina se detuvo por completo. El contador de Bugs se quedó a cero y el contador de Tasks terminó con exactamente cinco elementos (recordemos que tenía que sumar 3 + 2).

Pero esto no es todo y quiso ir más allá. El desarrollador decidió llevar el sistema al límite y programó la sucesión de Fibonacci (una serie de números donde cada uno es la suma de los dos anteriores: 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13...).

Para ello, usó una función de Jira que permite cambiar el tipo de una tarea al momento (por ejemplo, transformar un Bug en una Historia). Al encadenar tres estados de flujo de trabajo (TODO, QA y DEV), el sistema empezó a calcular la secuencia numérica de forma infinita.

Con el crecimiento de la integración de la inteligencia artificial y las bibliotecas modernas que hacen que el trabajo de desarrollo sea cada vez más rápido y sencillo, el científico de la computación danés afirma que en realidad la complejidad no solo es inevitable, sino necesaria.

Todo gira alrededor de lo que se requiere en cuanto a nivel de control en programación y por eso es que en la ingeniería de software prácticamente la industria se divide en dos categorías de lenguajes principales.

La complejidad en lenguajes industriales define dos tipos principales

Stroustrup no solo ha sido uno de los expertos clave en la evolución de la programación, sino que también ha otorgado información relevante para las nuevas generaciones de profesionales de ingeniería en software.

En diversas entrevistas o comunicados oficiales ha dejado claro cosas como que es imposible aprender a programar por internet o que no seas "demasiado listo" si quieres lograr éxito en la industria.

Existen demasiados puntos importantes que los desarrolladores consideran al escuchar frases del famoso científico de la computación, además de otros especialistas que concuerdan con su forma de pensar.

En todo esto, entra el tema de que “solo hay dos tipos de lenguajes de programación: aquellos de los que la gente se queja y aquellos que nadie usa”, un detalle que hace reflexionar sobre el funcionamiento actual de la tecnología.

Para entenderlo mejor, desde su blog oficial, en las FAQs comparte que C++ no es el lenguaje de programación más grande de todos, especialmente cuando es comparado con C# o Java, pero sigue siendo percibido como de "alta complejidad".

El objetivo principal de crear este ecosistema era que fuera más simple y tuviera una superficie técnica extensa por su versatilidad. De esta manera, se ha convertido en una opción perfecta para sistemas a gran escala, sobre todo porque funciona más para resolver inconvenientes en la actualidad que hace tres décadas, pero se sigue percibiendo como "complicado".

En cambio, los lenguajes modernos que son considerados como "fáciles" no incorporan esas mismas capacidades porque su dependencia de bibliotecas externas y entornos pesados los hace de cierta forma complejos, siendo hasta menos eficientes y flexibles que el propio C++.

De aquí es que surgen los dos tipos de categorías, aquellos que son una queja constante por ser exitosos, muy usados y con larga vida en la industria (como C++, Java o Python), pero los ideales para trabajos masivos, confiables y estables.

La otra es de los que nadie se queja o usa, considerados como "perfectos" y "prácticos" por su simplicidad, pero se posicionan en las secciones de académicos o experimentales.

Stroustrup enfatiza que cualquiera que sea suficientemente poderoso, inevitablemente generará quejas, pero ambas son buenas opciones si se utilizan en las situaciones adecuadas. Entonces, "la perfección es enemiga de la utilidad", concluye en los datos compartidos.

Usar un modelo de IA para generar código les permite a las empresas prescindir de cientos de programadores. Todo son ventajas en principio: ahorro en salarios y seguro médico, mayor productividad y la posibilidad de implantar jornadas laborales interminables.

No hay dudas de que la IA ayuda a ahorrar en costes en un inicio, pero la sorpresa desagradable llega mucho después. Los gigantes tecnológicos deben asumir unas facturas de uso de IA desorbitadas.

Más de 150.000 dólares al mes

Las empresas han descubierto la cara oculta de utilizar la IA, no es tan barata ni tan práctica como creían. Muchas compañías apuestan por reducir su plantilla y obligar a los desarrolladores a emplear un asistente para programar.

Un solo empleado puede gastar más de 150.000 dólares al mes en tokens de IA, una cifra que se multiplica por decenas de desarrolladores en una compañía. Además, las propias empresas de IA están sufriendo debido al uso sin control de sus herramientas de programación.

OpenAI, Anthropic y Google, entre otras, no estaban preparadas para un uso tan masivo. Los servidores trabajan al límite, lo que las obliga a aumentar las tasas de uso a sus clientes. El resultado es simple, el coste de los agentes de IA de codificación seguirá subiendo.

Este tipo de herramientas podrían dejar de ser viables para muchas compañías, no puede asumir el aumento de precios. La viabilidad económica de implementar la IA en las empresas está en el punto de mira.

Anthropic duplica su gasto con Claude Code

El caso de Claude Code, una de las herramientas de programación más utilizadas del momento, es solo el inicio. Anthropic ha confirmado que han duplicado su estimación de gasto desde la llegada de su chatbot de codificación.

El coste medio por desarrollador con Claude Code era de 6 dólares al día, así que el gasto medio para el 90% de los usuarios era inferior a 12 dólares. Estas cifras están muy lejos de las nuevas estimaciones de la compañía.

Anthropic estima que el "coste medio ronda los 13 dólares por desarrollador al día y entre 150 y 250 dólares por desarrollador al mes, manteniéndose los costes por debajo de los 30 dólares al día para el 90% de los usuarios", confirma la compañía.

Esta diferencia de apenas unos pocos dólares puede parecer insignificante, pero supone que la IA sea o no rentable para muchas compañías. Las empresas cuentan con decenas de desarrolladores, algunas incluso combinan varios agentes de IA simultáneamente para generar código.

Bryan Catanzaro, vicepresidente de Deep Learning en NVIDIA, comentó que el coste de la computación supera de lejos el gasto en empleados. Muchas empresas podrían estar pagando similar, incluso más, por implementar la IA en tareas de programación, para muchos no merece la pena.

Pues bien, esa frustración tiene los días contados porque la era del vibe coding aterriza también en los móviles. Este concepto, que se ha convertido en la gran palabra de moda en este año 2026, define a personas normales y corrientes que, sin tener ni idea de código, informática o lenguaje de programación, consiguen crear sus propios programas de software.

Como ves, no necesitas escribir ni una sola línea de código al uso. En lugar de eso, simplemente describes en lenguaje natural qué quieres que haga tu aplicación o automatización, y una inteligencia artificial se encarga de generar el código necesario para hacerlo realidad.

La expresión vibe coding fue popularizada por Andrej Karpathy, exdirector de IA en Tesla y cofundador de OpenAI, quien describió este nuevo paradigma como una forma de "programar sin realmente programar". Según él, basta con dejarse llevar por lo que quieres crear, comunicarlo bien, y la IA hará el resto.

El problema es que, hasta ahora, esto se limitaba sobre todo a los ordenadores y a los navegadores web, pero se avecina un cambio y el próximo gran objetivo de las grandes tecnológicas es meter este poder directamente dentro de la pantalla de tu móvil.

El encargado de hacer esto será Google. La compañía ha actualizado su plataforma AI Studio con una función que te permite, básicamente, describirle en un cuadro de texto qué tipo de aplicación necesitas y ver cómo la genera en un momento.

El sistema está pensado, en esta primera fase, para crear aplicaciones de utilidad personal. Esto significa que si quieres un calendario específico que combine tu horario de trabajo con tus rutinas de gimnasio y tus recetas semanales, puedes redactar un simple mensaje y exportarlo directamente al menú de tu smartphone Android en cuestión de minutos.

Por otro lado, si la idea de montar una aplicación entera todavía te da un poco de miedo, Google ha preparado un escalón intermedio que vas a poder usar casi a diario: la creación de widgets inteligentes a través de texto escrito.

Durante la última presentación de su equipo de ingeniería, la empresa mostró cómo cualquier usuario puede pedirle al asistente Gemini que diseñe un recuadro personalizado para la pantalla de inicio. Las posibilidades están totalmente abiertas gracias a la base de datos de la inteligencia artificial.

Puedes pedirle desde un widget que rastree métricas del clima muy específicas para tus rutas en bici, hasta uno que te dé recetas de cocina aprovechando lo que tienes en la nevera, todo colocado exactamente donde tú decidas.

El primer paso real hacia lo que Silicon Valley denomina interfaz generativa o 'generative UI'

La idea detrás de este concepto es que la pantalla de tu móvil no solo sirva para mostrar iconos de apps, sino que sea un entorno vivo que se mejora a sí mismo, creando botones, menús y miniprogramas sobre la marcha en función de las necesidades exactas que tengas en cada momento del día.

Eso sí, teniendo en cuenta algunas voces que hablan de auténtico caos en tu interfaz, el presidente de la división de Android, Sameer Samat, ha querido tranquilizar a los usuarios explicando que el objetivo no es que nos despiertes cada mañana con un móvil que parezca completamente distinto.

El truco, según dice, está en encontrar un equilibrio, ofreciendo un nivel de personalización tan grande que el dispositivo se sienta como algo hecho a medida para ti, pero manteniendo una estructura limpia y cómoda.

Teniendo todo esto como base, no cabe duda de que Apple, al menos en este aspecto, no se va a quedar mirando a ver qué tal le sale la jugada a Google.

Según las últimas filtraciones, la compañía de Cupertino está creando en secreto su propia versión de este sistema para integrarla en los iPhone. En su caso, el plan consiste en utilizar la inteligencia artificial para mejorar su aplicación de Atajos.

La promesa de Apple es que pronto podrás crear estos flujos de trabajo simplemente hablándole a Siri.

Apenas un puñado de ingenieros octogenarios de cuando se creó el software de las Voyager siguen vivos en la actualidad, y la NASA no encuentra nadie que quiera encargarse de descifrarlo. El lenguaje escrito para procesadores General Electric tiene los días contados.

La NASA sigue utilizando un lenguaje nacido en 1970

El software de las sondas Voyager ha cumplido 56 años y empieza a quedarse obsoleto. Los procesadores General Electric, fabricados a principios de la década de 1970, alimentan tres sistemas informáticos esenciales: el Subsistema de Comando Informático, el Subsistema de Control de Actitud y Articulación y el Subsistema de Datos de Vuelo (FDS).

El FDS se encarga de empaquetar los datos recogidos y comunicarse con la Tierra, un sistema que falló. El Voyager 1 perdió la comunicación durante cinco meses entre finales de 2023 y principios de 2024.

El software de vuelo a bordo y las herramientas en la Tierra empiezan a tener serios problemas, ya no son compatibles. La NASA busca a la desesperada ingenieros que puedan programar en ensamblador desde 2015, pero la misión no es muy atractiva para muchos.

Los recursos informáticos a bordo de las sondas Voyager apenas se acercan a los estándares actuales. La memoria total es de entre 64 y 70 kilobytes, menos del peso de una imagen pequeña actual, con un funcionamiento que los ingenieros comparan con el Apple II.

Voyager tiene fecha de caducidad

La NASA está operando una sonda con recursos informáticos de otra era tecnológica, a lo que se suma el desgaste que supone 49 años de funcionamiento ininterrumpido. El sistema tiene fallos que van más allá del lenguaje.

La Voyager 2 se acercó a Neptuno en agosto de 1989, donde se actualizó el software de vuelo para que cada sonda fuese más autónoma. No era necesaria una continua supervisión desde la Tierra, solo era necesario enviar secuencias de comandos que la NASA carga cada pocos meses.

El equipo de ingenieros ha desaparecido y solo quedaba Larry Zottarelli que seguía trabajando en el proyecto Voyager hasta que se jubiló en 2016 a los 80 años. Las personas que construyeron esta nave espacial ya no viven.

Las nuevas generaciones no se sienten atraídas por una misión con continuos fallos, pérdidas de documentación y fecha de caducidad. Voyager podría permanecer dentro del alcance de la Red del Espacio Profundo hasta 2036, siempre y cuando no haya más cortes de comunicación.

El problema se agrava cuando es GitHub la plataforma de la que hablamos: en ella trabajan más de 180 millones de desarrolladores y unos cuatro millones de organizaciones en todo el planeta. Básicamente, el 90% de las empresas de la lista Fortune 100 guarda su código allí.

Por ahora, la compañía propiedad de Microsoft ha querido mandar un mensaje de calma. Confirman que están investigando este "acceso no autorizado" a sus repositorios internos, pero aseguran que, con los datos que tienen ahora mismo sobre la mesa, no hay pruebas de que el código o la información privada de los clientes finales se haya visto afectada.

Sin embargo, el grupo TeamPCP, que no son precisamente unos novatos en este campo, ha puesto un anuncio de venta en el foro Breached pidiendo un mínimo de 50.000 dólares a quien quiera hacerse con lo secuestrado. Estos han dejado claro que su idea no es extorsionar a la propia GitHub.

Prefieren que sea un comprador individual el que se haga con todo. Tal y como afirman, si nadie paga, lo van a filtrar todo de forma totalmente gratuita.

El currículum de TeamPCP pone a temblar a cualquier gran empresa

En los últimos meses se les ha relacionado con varios ataques dirigidos contra plataformas utilizadas por desarrolladores, como Docker, PyPI o NPM.

Este grupo se ha especializado en lo que técnicamente se conoce como ataques a la cadena de suministro. En lugar de intentar echar abajo la ciberseguridad de una gran multinacional, lo que hacen es infectar las herramientas de desarrollo, los lenguajes de programación o las plataformas de automatización que los programadores usan cada día, como las antes comentadas.

Esta es la forma de distribuir malware más fácil que existe, teniendo en cuenta los millones de personas que usan estas herramientas. Llega de golpe a miles de empresas sin apenas hacer ruido.

En cuanto a su modus operandi, se ha descubierto que usan scripts que leen la memoria de los servidores de desarrollo en busca de contraseñas de acceso y tokens de seguridad que los ingenieros se dejan olvidados por descuido.

Esto se considera una llave maestra, por lo que, una vez que la tienen, van de un proyecto a otro de forma automatizada, acumulando información. En el caso de GitHub, si consiguen analizar el código fuente de cómo funciona la propia plataforma, podrían encontrar fallos de estructura que les permitan crear ataques devastadores.

La situación en GitHub pende de un hilo muy fino y no solo por los ciberataques

Lo cierto es que la plataforma no está atravesando un buen año. A este tipo de problemas que empañan la imagen del considerado como hogar predilecto de millones de desarrolladores, se le suman las quejas y problemas que estos mismos ya no están dispuestos a soportar.

Sin ir más lejos, Mitchell Hashimoto, creador de Ghostty (una de las apps de terminal más top de la actualidad) y usuario número 1.299 en registrarse en GitHub en 2008, ha decidido hacer las maletas. Ha anunciado que se lleva sus proyectos grandes a otra parte porque ya no puede confiar en el servicio.

Como ha explicado Hashimoto, parece que no se ha ido por un fallo puntual, por muy desastroso que sea. Se habla de un gran cúmulo de errores.

El desarrollador decidió llevar un diario durante un mes, marcando con una X cada día que un fallo de GitHub le impedía trabajar. Casi todos los días tenían una marca. En su última entrada explicaba que no pudo revisar ni una sola línea de código durante dos horas porque el sistema de automatización (GitHub Actions) estaba caído.

Como él mismo dice, GitHub ya no es un lugar para el "trabajo serio" si te bloquea durante horas todos los días.

El gran problema es que, ahora que la plataforma es más grande, parece que el mantenimiento se les está yendo de las manos. La sensación es que se han centrado tanto en meter nuevas funciones y en integrar la inteligencia artificial en cada rincón (exactamente como está ocurriendo con Windows 11) que se han olvidado de lo más básico.

A pesar de que los desarrolladores y programadores actuales ya cuentan con algo de conocimiento en materias de ciberseguridad, lo cierto es que existen profesionales de este tipo que pueden descubrir vulnerabilidades críticas.

En definitiva, crear una página web tiene que llevar asociado un diseño seguro desde el principio, para evitar dejar puertas abiertas que puedan aprovechar los ciberdelincuentes.

Afortunadamente, en el mundo del código abierto puedes encontrar herramientas increíbles que te dirán los errores que pueden existir en tu página web, así como descubrir vulnerabilidades que, en un principio, no se habían visibilizado.

Una de estas herramientas, disponible directamente sin registro y en navegador web desde este enlace, es Web Check, creada para la comunidad por Alicia Sykes, una ingeniera de software afincada en Londres.

Gracias a ella, los usuarios que quieran descubrir cualquier detalle sobre su página web, sin tener que entrar en consolas o terminales, pueden hacerlo de forma muy fácil y con una interfaz gráfica moderna, cuidada y muy pulida.

Así ven tu página web los atacantes

Web Check, aunque es de código abierto, cuenta con el patrocinio de Terminal Trove, que incluye numerosas herramientas para los programadores que usen la terminal, en varios lenguajes de programación, licencias y sistemas operativos.

Concretamente, esta herramienta open source analiza directamente el enlace web que quieras revisar, algo imprescindible si crees que puede ser un dominio malicioso o para los equipos de pentesting, que realizan pruebas para mejorar las defensas de un servicio.

Para observar cómo funciona, hemos comprobado directamente qué se esconde tras la página web de la Agencia Tributaria de España y, aunque es un organismo vital a nivel nacional, mantiene algunas prácticas de seguridad que pueden ser peligrosas.

Como se puede observar en la anterior captura de pantalla, lo primero que destaca es que cuenta con un certificado SSL de alta seguridad; en la práctica, este es el candado que aparece en tu navegador, y en este caso, con 4.096 bits, un estándar muy alto.

Adicionalmente, se puede observar que cuenta con protección contra el secuestro de clics (X-Frame-Options), una especie de muralla para los ciberdelincuentes que crean páginas webs falsas de este tipo, evitando que hagas clic donde no debes.

Básicamente, la Agencia Tributaria cuenta con la directiva SAMEORIGIN, que prohíbe de forma tajante que una página web externa cargue cualquier otra página desde dentro de este dominio.

Cómo ver los puntos débiles de una web con Web Check

Para revisar las cuestiones que pueden poner en peligro de seguridad en la web, volveremos al ejemplo de la Agencia Tributaria, con diferentes elementos presentes que podrían mejorar.

Por ejemplo, si te fijas aparece como que no hay ningún WAF (Web Application Firewall) activado, lo que puede indicar una de las siguientes cuestiones: o se les ha pasado, algo bastante improbable, o maneja un sistema de seguridad interno propio oculto a los ojos de la herramienta.

Además de esto, conviene revisar el DNSSEC –Domain Name System Security Extensions–, que garantiza que un usuario no sea redirigido a un dominio malicioso, para evitar el envenamiento de caché, por ejemplo.

En el caso de la Agencia Tributaria, este valor aparece como false, por lo que un grupo organizado de otro país podría perfectamente redirigir a los usuarios a sitios falsos, con el consiguiente peligro asociado a la exfiltración de datos personales.

Por lo demás, hay configuraciones básicas de seguridad que faltan, como la cabeceera xContentTypeOptions, que le dice al navegador qué tipo de archivo intenta descargar; si se equivoca el navegador, esto puede dar lugar a brechas.

Y, por supuesto, el archivo security.txt ausente, un estándar mundial para que diferentes organizaciones sepan si existe un fallo, ante una investigación realizada por hackers éticos que buscan errores de seguridad, algo básico para saber a quién avisar de forma rápida y confidencial.

En conclusión, Web Check es una herramienta de rayos X para cualquier web y, gracias a su desarrolladora, se nota que ha sido muy pulida y es apta para comenzar cualquier investigación en seguridad.

Este lo tiene claro: si tu jornada laboral consiste en sentarte frente a un ordenador, abrir el correo, gestionar proyectos o redactar informes, puede que pronto te quedes fuera. Esto es lo que afirmó hace unos meses en una entrevista con el Financial Times. Según el directivo, la humanidad está entrando en una fase donde la IA no solo va a ayudarte, sino que va a automatizar por completo clases enteras de empleos.

Ahora viene con más malas noticias, asegurando que, en apenas 12 o 18 meses, gran parte del trabajo de oficina podría ser automatizado por completo gracias a la IA.

Tal y como afirma, lo que antes necesitaba de años de estudio y experiencia para ser gestionado por un cerebro humano, ahora está siendo procesado por algoritmos que aprenden a una velocidad que ningún máster o carrera universitaria puede igualar.

En concreto, este apunta directamente a profesiones que hasta hace poco parecían bastante seguras. Abogados, contables, responsables de marketing, gestores de proyectos o trabajadores administrativos entrarían dentro de esa primera gran ola de automatización.

Según Suleyman, esta tecnología está evolucionando tan rápido que pronto podrán hacer muchas tareas de nivel profesional. Predice que va a alcanzar un rendimiento de nivel humano en casi cualquier tarea.

El miedo a perder el trabajo ha entrado de lleno en las oficinas, pero no todos están de acuerdo

Hace unos meses, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, aseguró que aprender programación quizá ya no sea la mejor salida profesional para las nuevas generaciones. Este llegó incluso a recomendar campos como la biología, la agricultura o la educación.

Una visión parecida es la que tiene Matt Garman, CEO de Amazon Web Services, quien reconoció que dentro de pocos años gran parte de los desarrolladores podrían dejar de programar directamente.

Bill Gates, por su lado, también ha avisado en varias ocasiones que la inteligencia artificial reemplazará muchas tareas humanas, aunque cree que todavía existirán profesiones difíciles de sustituir. Gates considera que sectores como la energía, la biología o la programación avanzada seguirán necesitando personas durante bastante tiempo.

Sin embargo, siempre hay una cara B, otras voces que no pintan la situación de forma tan catastrófica. Hay algunos que afirman que, lejos de reducir el número de empleos, todo apunta a que muchos sectores, como por ejemplo la programación, están 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.

Por otro lado, Andrew Ng, una de las grandes mentes en el campo de la IA, ha querido dejar las cosas bastante claras con respecto a ese supuesto fin de los empleos. En una de sus newsletters quiso revelar la cara oculta de los recortes de personal y cómo esta tecnología se ha convertido en la excusa perfecta.

Para él, todo este miedo no solo es exagerado, sino que está siendo alimentado por las propias empresas que buscan una excusa perfecta para deshacerse de sus plantillas.

La realidad, según Ng, es mucho más básica y tiene poco que ver con el boom de la inteligencia artificial. Durante la pandemia, cuando el dinero fluía fácil gracias a los tipos de interés bajos y todo el mundo estaba encerrado en casa consumiendo internet, las grandes tecnológicas contrataron gente de forma desmesurada.

Ahora, que las cosas han cambiado y las economías han vuelto a la normalidad, afirmar haberse equivocado contratando a demasiada gente suena a una muy mala gestión.

En cambio, decir que están remodelando su estructura de empresa para acoger la IA y usarla como motor empresarial suena mejor. Es, tal y como afirma, el mejor marketing para llevar a cabo un despido masivo.

En concreto, se pone fin a uno de los grandes problemas si te dedicas a jugar a videojuegos donde cada milisegundo cuenta. En este caso, Nvidia cuenta con su tecnología Reflex y AMD con su sistema Anti-Lag 2; herramientas creadas para que el tiempo que pasa desde que pulsas el ratón hasta que la acción se refleja en la pantalla sea el menor posible.

El problema siempre ha sido que estos sistemas eran exclusivos: si tenías una tarjeta de Nvidia, no podías utilizar la tecnología de AMD, y viceversa.

Pues bien, el ecosistema de Linux acaba de eliminar por completo esta exclusividad gracias a un proyecto de código abierto. Se trata de low_latency_layer, una solución creada por Korthos Software que permite utilizar tanto Nvidia Reflex como AMD Anti-Lag 2 en cualquier tarjeta gráfica del mercado.

Esto significa que, por primera vez, puedes activar las mejoras de latencia de Nvidia teniendo una tarjeta gráfica de AMD, o aprovechar los algoritmos de AMD utilizando una gráfica integrada de Intel.

Lo más top de esto no es solo que funcione, sino el nivel de eficiencia que tiene. Los primeros análisis de rendimiento y pruebas de velocidad que se han publicado dejan ver que estas tecnologías de reducción de latencia están funcionando mejor bajo el sistema operativo Linux que en sus versiones nativas para Windows.

La gracias hay que dárselas al creador de esta capa de traducción de software: Nicolas James. En unas declaraciones al medio Phoronix, James explicó que inició este proyecto a principios de año debido a la frustración que sentía al ver el rendimiento de la implementación de Anti-Lag de AMD en Linux, donde veía problemas de estabilidad y ni siquiera reducía la latencia tanto como lo hacía en Windows.

Como usuario de Linux y aficionado a los shooters, quiso demostrar que ambos mundos eran compatibles

Probablemente te preguntes cómo ha conseguido esto. Primero, al estudiar cómo los videojuegos modernos se comunican con el motor gráfico Vulkan, vio que tanto Nvidia Reflex como AMD Anti-Lag 2 utilizan unos comandos estándar denominados extensiones de dispositivo.

El software que ha creado, low_latency_layer, actúa como un intermediario que intercepta estos comandos a mitad de camino y los traduce al momento para que cualquier tarjeta gráfica pueda procesarlos, independientemente del fabricante.

Para comprobar que todo esto realmente funcionaba, usó un monitor de alta gama con una tasa de refresco de 540 Hz y una herramienta física de medición conocida como Nvidia Reflex Analyzer; registró de forma manual los resultados de latencia en una base de datos tras varias pruebas de pulsación.

Con esto, perfectamente James pudo comprobar que funcionaba a la perfección en juegos como The Finals, Cyberpunk 2077, Resident Evil Requiem, Marvel Rivals y Counter-Strike 2.

Ahora que sabes que realmente funciona, como usuario de Linux puedes ponerlo en marcha. Eso sí, la instalación no se hace mediante un asistente automatizado, sino que necesitas utilizar la terminal de comandos para descargar los paquetes necesarios y compilar el proyecto. No obstante, Nicolas James ha publicado una guía de instrucciones detallada y clara en la página de GitHub del proyecto, para que cualquier usuario con nociones básicas pueda hacerlo sin mayores problemas.

Grok Build es un agente de IA especializado en programación, que funciona en el terminal (tecleando texto). Genera código de programación, pero no está pensado para el desarrollador estándar, sino para “la ingeniería de software profesional y tareas de codificación complejas".

Quizá por eso de momento solo está disponible en la suscripción Super Grok Heavy, que cuesta 300 dólares al mes…

Qué es Grok Build

Al estar pensado para los ingenieros de software, en lugar de los programadores convencionales, su diseño es un poco diferente al de la competencia.

Puede rellenar código o programar funciones concretas si quieres. Pero su fuerte es crear aplicaciones desde cero, o sistemas complejos. Para ello, antes de hacer nada, planifica lo que va a hacer y te lo explica.

De esta forma el ingeniero puede decidir si quiere aplicarlo, y también sabe lo que está haciendo, no va a ciegas.

Grok Build está basado en la IA Grok-4.3 beta, el modelo más grande de xAI, con dos millones de tokens. Así que puede manejar cientos de miles de líneas de código.

Paara cumplir con sus tareas emplea hasta 16 agentes de IA independientes, cada uno especializado en un área de programación. Es compatible con MCP y ACP, así que se puede integrar en nuestras propias herramientas, o en herramientas de terceros.

Grok Build ya está disponible en versión beta temprana para usuarios de Super Grok Build, aún le falta bastante. Lo tendrá difícil para competir con Claude Code, Codex, y muchos otros agentes de programación. Un mercado que ya comienza a estar saturado. Pero su especialización en ingeniería de software, puede ser su mejor baza. Tienes más información técnica en el blog de xAI.

Eso solo quiere decir una cosa: la industria ya está evolucionando y los desarrolladores empiezan a usar cada vez más inteligencia artificial. ¿Cómo no hacerlo? Herramientas para generar código con prompts como GitHub Copilot, ChatGPT o Claude, mejoran la productividad.

De hecho, muchas compañías ya están exigiendo su uso para aumentar la eficiencia de los equipos a nivel general. Sin embargo, aunque muchos acepten este nuevo método de trabajo, sigue habiendo preocupación por el impacto en el empleo tecnológico.

¿Elon Musk y Bill Gates tenían razón sobre el desempleo masivo? Aunque los modelos de IA faciliten muchas cosas, no implica necesariamente tranquilidad para quienes la utilizan.

La IA ya es la aliada de los programadores, pero todavía no es un reemplazo

El desarrollo asistido por IA ha crecido exponencialmente desde 2025 y ahora la mayoría de los programadores incorporan IA en sus trabajos. Aunque hay un grupo que se niega rotundamente a usar estas herramientas, la comunidad más grande ya las implementa en su día a día.

Seguro que has notado que estos asistentes virtuales se utilizan principalmente en tareas iniciales o básicas, como para crear fragmentos de código sencillo con el fin de ahorrarse el tener que escribir o ayudarte con información y encontrar errores comunes.

Esto explica por qué muchos funcionan como un apoyo y no como un reemplazo directo del programador. Opciones como Cursor, GitHub Copilot y similares sirven para mejorar la productividad y por eso el informe compartido por TechRadar da a entender que ya se trata de un recurso práctico y ha dejado de ser experimental.

El último análisis global de desarrolladores de C++ ha determinado que aproximadamente el 58% de programadores usa IA para escribir código básico, el 14% lo hace de manera esporádica y solo el 28% nunca la ha usado.

Esto quiere decir que la adopción va en aumento y no solo eso, sino que también existe un ecosistema que ya está definido, cosa que antes era poco probable ver ante las numerosas críticas y polémicas que se generaron alrededor de la inteligencia artificial hace un par de años.

Para ser más claros, GitHub Copilot se mantiene como la más usada en la industria con un 53%, Claude Code con el 44% y Codex de OpenAI se queda con un 14%. Es suficiente como para concretar que la parte más grande de profesionales está explorando acciones con este tipo de asistentes en sus proyectos.

No todos los programadores confían en la inteligencia artificial

Como se ha explicado, la inteligencia artificial está creciendo poco a poco y lo curioso es que a una parte de ella, muchos le tienen miedo, ya que los profesionales consideran errores, alucinaciones o cambios estructurales que podrían afectar sus códigos.

En pocas palabras, no se puede utilizar IA sin supervisión y muchos prefieren emplearla solo en puntos concretos de los proyectos o generar fragmentos cortos. Al mismo tiempo, se tiene en cuenta su uso para bocetos, pruebas o tareas básicas.

Detrás de todo esto, hay algo más y es el miedo a quedar desempleado, una de las cosas que muchos llevan consigo desde que esto de los asistentes virtuales explotó.

Expertos han advertido sobre la posibilidad de que estas herramientas "reemplacen" los puestos de trabajo de millones. De hecho, más del 78% de los desarrolladores expresa preocupación por la precisión del contenido generado por IA.

Entre las principales preocupaciones destacan la falta de contexto (51%), incorrectitud de respuestas (70%) y riesgos de privacidad de datos (50%).

A su vez, la IA sigue teniendo varias limitaciones importantes en tareas complejas, por lo que no es capaz de sustituir el criterio de un profesional humano. La supervisión permanecerá como un trabajo esencial, y probablemente lo seguirá siendo durante mucho tiempo.

Guste más o guste menos, la realidad es que chatbots de IA como ChatGPT, Claude, Cursor o GitHub Copilot han cambiado radicalmente la forma de trabajar de millones de programadores en todo el mundo. Pero quizá no para bien, según transmiten los propios expertos. ¿Llevarán razón quienes advierten que el uso cotidiano de la IA nos está volviendo más tontos?

La IA "no está volviendo más tontos"

La opinión de los expertos es contundente: depender tanto de la inteligencia artificial es algo que ya se empieza a notar y que está llevando a una pérdida clara de capacidades técnicas. Así lo han comunicado en unas recientes declaraciones recogidas por Futurism.

Antes escribían código desde cero, mientras que ahora en cambio simplemente describen lo que quieren y es la propia IA quien genera la solución. Su trabajo, por lo tanto, consiste más que nada en revisar, copiar o ajustar pequeños detalles. La pregunta es, ¿puede esta rutina de trabajo hacer que los propios programadores pierden sus habilidades? Algunos ingenieros creen que sí.

"Tuve algunos problemas porque olvidé cómo implementar una API de Laravel y me asusté muchísimo", comentó al portal 404 un ingeniero que pidió no revelas su identidad. "Estudié en la universidad para esto, llevo muchos años como ingeniero de software y siento como si hubiera retrocedido a antes de escribir mi primera línea de código".

Muchos especialistas apuntan en la misma dirección. La inteligencia artificial puede aumentar muchísimo la velocidad de trabajo, pero también puede provocar una reducción del análisis crítico cuando el usuario acepta respuestas automáticamente. Esto, en el mundo de la programación, resulta especialmente delicado.

Sobre todo porque las cosas a veces no son lo que parecen, como sostienen los propios ingenieros de software. Un fragmento de código puede parecer correcto y funcionar aparentemente bien, pero en el fondo contener errores de seguridad, problemas de rendimiento o vulnerabilidades. Por no hablar de decisiones técnicas que se terminan por revelar malas a largo plazo.

"Sin duda, me está volviendo más tonto", confesó el mismo desarrollador. Para entender la situación pone una analogía clara: cuando llegaron los teléfonos móviles, la gente dejó de memorizar los números de teléfonos como antes lo hacía. Puede parecer algo insignificante, pero cuando se trata de programación la cosa cambia. Incluso los expertos hablan de una "falsa sensación de seguridad".

Muchos ingenieros veteranos recuerdan que la programación no consiste solo en escribir código que funcione. Esta también implica entender por qué funciona, anticipar errores futuros, pensar en escalabilidad, optimizar rendimiento y mantener sistemas durante años. Funciones que no está del todo claro que la IA sea capaz de dominar. Al menos, por ahora.

Son las grandes plataformas para programadores, los lugares donde casi todo el mundo guarda su código. Sin embargo, depender de servicios que pertenecen a otros países ya no encaja tanto con la forma de tratar la privacidad y seguridad nacional de algunos países.

Esta necesidad de una soberanía digital real ha llevado al Ministerio del Interior (BZK) a poner en marcha la creación de su propia infraestructura nacional de programación.

Con el nuevo portal code.overheid.nl, los neerlandeses buscan no solo proteger su código, sino también garantizar que, si el dinero es público, el código resultante sea accesible, auditable y, sobre todo, se quede al 100% en territorio nacional bajo el control de sus propios organismos.

Para elegir la tecnología que daría vida a esta plataforma tan compleja, el equipo técnico designado ha ido evaluando las alternativas. GitHub, por supuesto, fue descartado casi de inmediato por ser software propietario. GitLab, aunque potente, también fue rechazado debido a su modelo de núcleo abierto, donde algunas funciones importantes están reservadas para versiones de pago.

Finalmente, la balanza se inclinó hacia Forgejo, una opción 100% libre, gobernada democráticamente por una organización sin ánimo de lucro y sin intereses comerciales ocultos. Lo que han hecho es, en vez de crear una plataforma desde cero, han cogido esta tecnología para implementarla en sus propios servidores.

El pasado 24 de abril de 2026 se produjo el lanzamiento controlado de la plataforma. Bajo figuras como Tom Ootes, el proyecto se ha planteado como un proceso que irá evolucionando y mejorar y no como un producto estático.

La pregunta del millón: ¿les saldrá bien la jugada ahora que prescinden de GitHub?

La gran duda ahora es si esa independencia que sin duda ganan les compensa el coste de salir por completo del ecosistema de programación más grande del mundo.

Lo cierto es que, a nivel técnico, Forgejo es un buen lugar de acogida. Un desarrollador que entra a trabajar para el gobierno no tiene que aprender nada nuevo; la interfaz, los comandos y la lógica son casi idénticos a GitHub.

Sin embargo, el mayor peligro de dejar GitHub no es técnico, es social. GitHub no es solo una herramienta, es una red social de programadores. Aquí, cualquier experto del mundo puede ver un fallo en tu código público y avisarte. Con esto, por así decirlo, Países Bajos se aísla en cierta forma del mundo y su creatividad. Sin embargo, parece que esto es precisamente lo que están buscando.

GitHub no está atravesando un buen momento: muchos desarrolladores comienzan a abandonar la plataforma

Lo cierto es que esta plataforma no está pasando por uno de sus mejores momentos. Hace ya unos días, saltó una gran bomba. Tal y como se ha podido saber, la plataforma de Microsoft, siguiendo un poco el hilo de Windows 11, está atravesando una etapa llena de problemas de estabilidad que están acabando con la paciencia de los usuarios.

Parece que la gota que ha colmado el vaso ha sido el adiós definitivo de Mitchell Hashimoto. Aunque puede que su nombre no te suene, es el creador de Ghostty, una de las aplicaciones de terminal más top de la actualidad, y fue el usuario número 1.299 en registrarse en GitHub en 2008. Como ves, una de las figuras más antiguas que ha visto crecer el sitio desde sus orígenes.

Sin embargo, todo tiene un límite. Hashimoto ha anunciado que se lleva sus proyectos grandes a otra parte porque ya no puede confiar en el servicio.

Como ha explicado Hashimoto, parece que no se ha ido por un fallo puntual, por muy desastroso que sea. Se habla de un gran cúmulo de errores.

El desarrollador decidió llevar un diario durante un mes, marcando con una X cada día que un fallo de GitHub le impedía trabajar. Casi todos los días tenían una marca. En su última entrada explicaba que no pudo revisar ni una sola línea de código durante dos horas porque el sistema de automatización (GitHub Actions) estaba caído.

Como él mismo dice, GitHub ya no es un lugar para el "trabajo serio" si te bloquea durante horas todos los días.

Con nombre Quasar Linux (QLNX), hablamos de un malware creado específicamente para cazar a desarrolladores, administradores de sistemas y expertos en el sector. Su objetivo es conseguir infiltrarse en sus cuentas.

El problema es que ya ha conseguido colarse en repositorios de código como npm, PyPI y GitHub, además de entornos de nube como AWS, Docker y Kubernetes.

De forma simple, si consiguen infectar el ordenador de un programador, pueden robar sus credenciales y publicar actualizaciones falsas en paquetes de software legítimos. Con esto, un solo desarrollador infectado puede acabar contagiando a miles de empresas.

Para conseguirlo, QLNX utiliza una técnica llamada compilación dinámica. Cuando el malware llega a tu PC, utiliza el compilador propio de Linux (gcc) para crear sus propias herramientas de espionaje ese ese mismo momento. Esto le permite crear puestas traseras y módulos que se integran perfectamente en tu sistema, ocultándose para que jamás sea descubierto.

Una vez que se instala, se convierte en un fantasma: se ejecuta solo en la memoria RAM, borra el archivo original del disco duro para que no quede rastro y limpia los registros del sistema. Incluso es capaz de cambiar su nombre en la lista de procesos para que, si miras el monitor de actividad, creas que es una tarea más del sistema.

Pero eso no es lo peor. Cuenta con un módulo dedicado solo para hacerse con credenciales: llaves SSH, contraseñas guardadas en el navegador, configuraciones de la nube y hasta lo que tengas copiado en el portapapeles.

Rizando el rizo, instala otro programa que, básicamente, cada vez que haces un login, le estás mandando tu contraseña directamente a los atacantes sin que aparezca ni un solo aviso.

Linux no levanta cabeza y Quasar Linux se junta con la vulnerabilidad Copy Fail

Lo cierto es que, pese a la velocidad del sistema para avisar y parchear este tipo de hackeos, se puede afirmar que vive una oleada de ataques que tienen como gran objetivo abrir de par en par las puertas de este sistema operativo.

Copy Fail, por ejemplo, es una vulnerabilidad descubierta que ha estado en el núcleo del sistema desde el año 2017. Se trata de un error en el código encargado de las plantillas criptográficas.

Si te preguntas cómo es que ha podido estar encondido tanto tiempo, la respuesta está en la inteligencia artificial. El investigador Taeyang Lee encontró este fallo con una herramienta de escaneo de código potenciada por IA llamada Xint Code y gracias a esa tecnología mapeando el código línea por línea se pudo encontrar. De otra forma, y teniendo en cuenta la antiguedad, resulta casi imposible para el ser humano.

Teniendo en cuenta su peligrosidad y pese a que rápidamente lanzaron parches para todo tipo de distros, la agencia CISA de Estados Unidos ha dado la voz de alarma: ya hay indicios de que este error (bautizado técnicamente como CVE-2026-31431) está siendo explotado en el mundo real.

Es por ese motivo que los expertos recomiendan, además de parchear, revisar los registros de actividad o logs en busca de comportamientos raros. Si ves procesos que no deberían tener permisos elevados haciendo cosas extrañas en la memoria, podrías haber sido una de las víctimas de estos primeros ataques.

Después de que el propio Clippy ya volviese a ser una realidad el año pasado como la mascota de la IA de Microsoft, Copilot, ahora es OpenAI la que ha decidido apostar por el lanzamiento de sus primeras mascotas digitales Codex pets.

Estas nuevas mascotas de IA ya están disponibles en Codex, la herramienta de programación para escribir código con la ayuda de la inteligencia artificial de los creadores de ChatGPT, como ha anunciado la cuenta para desarrolladores de OpenAI en X.

Qué son los Codex pets

Estas mascotas son en realidad un compañero que flota en la parte inferior de la pantalla mientras estás usando Codex, pero su utilidad es que se mantienen ahí incluso cuando la app está minimizada.

Son una forma de obtener información sobre los proyectos en los que la IA de Codex está trabajando a base de vibe coding, y para ello muestra burbujas con mensajes que alertan al usuario de diferentes cosas, como cuando una tarea se ha completado o cuando necesita su aprobación para continuar trabajando.

Si las notificaciones te llegan en medio de una tarea que no puedes parar, los Codex pets también permiten dar respuestas rápidas al agente de IA directamente a través de sus mensajes.

Cómo se activan

En la página de soporte de Codex, OpenAI explica que sus nuevos adorables acompañantes digitales son opcionales, ya que a diferencia de lo que pasaba con Clippy no vienen habilitados por defecto.

Para activarlos es necesario hacerlo desde los ajustes de la aplicación, en el apartado Apariencia y escribiendo después /pet. Hay un total de 8 diseños diferentes de mascotas con estilo pixel art.

No obstante, también se pueden personalizar más mediante el comando /hatch, con el que cualquier usuario puede pedir una mascota personalizada que se genera con IA a partir del prompt introducido. Estas también se pueden compartir con otros usuarios si se desea.

No han sido pocas las empresas que han anticipado la extinción –sin éxito– de este lenguaje común orientado a los negocios, que fue pensado para que los desarrolladores usaran un lenguaje de alto nivel, pero con una sintaxis similar al inglés.

Se creó en 1959 como una iniciativa del Departamento de Defensa de Estados Unidos, aunque este lo estandarizó apenas una década después para que los fabricantes de ordenadores lo ofrecieran también.

De hecho, su fiabilidad es tal que es la base de la programación de más del 40% de los sistemas online de los bancos, además de que se encarga de la gestión de prácticamente el conjunto de todas las transacciones en cajeros automáticos.

Según la revista International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, también alcanza aproximadamente un 80% del total de transacciones de tarjetas de crédito con pago en persona.

Todo ello hace de COBOL uno de los lenguajes de programación más desconocidos, pero uno de los más consagrados y del que depende prácticamente el sistema bancario a nivel mundial.

Las claves de COBOL, un lenguaje que se resiste a morir

En los años 50, los ordenadores podían llegar a ocupar fácilmente habitaciones completas, mientras que en su interior se solían utilizar lenguajes diferentes que dificultaban la integración de las mismas.

O lo que es lo mismo, los programadores tenían que desarrollar sus programas o aplicaciones para adaptarlos concretamente a cada lenguaje, con lo que esto conllevaba en tiempo y en gasto económico a largo plazo.

Ante dicha necesidad, COBOL apareció como un soplo de aire fresco, ya que se configuró como el lenguaje compartido por todas las máquinas, una idea mayormente propiciada por Grace Murray Hopper, científica computacional y oficial de la Marina de los Estados Unidos.

Con los años 70 asomando, el éxito de COBOL fue tal que prácticamente formaba la base de sistemas de bancos, empresas y organizaciones de todo tipo, logrando ser el lenguaje más usado del momento, como ocurre ahora con Python.

A día de hoy, a pesar de que este lenguaje continúa siendo bastante demandado, no se encuentra entre los más populares, siendo estos el mencionado Python, seguido de Java, JavaScript o C, entre otros.

Básicamente, COBOL ofrece la base de muchos sistemas heredados para numerosos servicios imprescindibles, gracias a sus ventajas, como la escalabilidad, la estabilidad o la interoperabilidad.

Y, más aún, Anthropic ya ha introducido una herramienta en Claude Code para que sea capaz de gestionar y analizar bases de código COBOL enormes, capacidades que pueden beneficiar tanto a IBM –que gestionar este lenguaje– y a los programadores.

En definitiva, COBOL ha logrado resistir al paso del tiempo y esquivar todas las balas que buscaban su defunción antes de tiempo y, de seguir por este camino, podría incluso ser el primer lenguaje en alcanzar su centenario.

Aunque para esto ya queda mucho tiempo, que la inteligencia artificial haya aprendido a manejar este lenguaje solo es un paso más en la resiliencia de COBOL, que ha sobrevivido a los más "populares" de cada época.

En efecto, Linus Torvalds sigue haciendo este barrido, pero darle paso a nuevas características y deshacerse de errores relacionados con la inteligencia artificial o compatibilidad de componentes antiguos.

Hace poco, el fundador de Phoronix, Michael Larabel, compartió que Linux está llegando a las 40 millones de líneas de código, una cifra realmente impresionante en comparación con otros sistemas.

La cuestión es que esa versión sigue generando más y más a pesar de que se están eliminando miles de líneas. De igual manera, las mencionadas modificaciones marcan un antes y un después en el mantenimiento del kernel, al menos para un pequeño grupo de usuarios.

Linux se desprende de miles de líneas de código obsoleto, pero no es suficiente

Como es de costumbre, se ha solicitado el cambio de eliminación de código antiguo en la reciente versión de Linux. Principalmente para deshacerse de extractos de subsistema de ISDN (Red Digital de Servicios Integrados) y controladores heredados.

Según comparten los expertos de Phoronix, la decisión se ha tomado debido a que hay una proliferación de informes de errores que han surgido por la IA, que ha puesto en evidencia partes problemáticas del código que ni siquiera están siendo utilizadas.

Especialmente se debe a la compatibilidad con hardware antiguo que siempre se ha mantenido a lo largo de los años, pero a costa de que haya más líneas de código de las que debería.

Esto se hizo por todo ese tiempo para cumplir con las exigencias de los desarrolladores y evitar transiciones drásticas con respecto a los controladores, aunque muchos de estos han quedado obsoletos y ya no tienen tanto sentido en la actualidad, mismo motivo por el cual Linus Torvalds ha decidido dejar atrás el Intel i486 desde los primeros cambios de la versión 7.1.

Los drivers en cuestión se vinculan con dispositivos como AMD Lance, 3Com 3c509, SMSC SMC9194 o Fujitsu FMVJ18X, los cuales dejaron de ser relevantes en la industria y el mercado general desde hace décadas y es muy complicado encontrar un ordenador hoy en día con esas características.

En total, se han borrado 138.161 líneas de código del kernel para liberar carga y optimizar el sistema con el fin de que tenga un mayor sentido práctico. De hecho, si te interesa indagar a fondo, puedes revisar los cambios desde el repositorio oficial.

Errores generados por IA aceleran la eliminación de código antiguo

Retomando lo que se comenta sobre la inteligencia artificial, es un factor indirecto que también está influyendo en este tipo de cambios por el ecosistema del pingüino Tux.

Esto va de la mano con otros múltiples errores que se han encontrado gracias a dicha herramienta en proyectos de otras compañías. En este caso, ha servido de mucho para generar reportes automatizados que funcionan para mejorar Linux, determinando puntos claves específicos.

Debido a que no vale la pena mantener el código que nadie usa porque se convierte en una carga más y suma la complejidad del kernel, es lo mejor que se puede hacer para facilitar el mantenimiento y dirigir el enfoque a tecnologías que sí son importantes en la actualidad.

Tal y como se ha podido saber, la plataforma de Microsoft, siguiendo un poco el hilo de Windows 11, está atravesando una etapa llena de problemas de estabilidad que están acabando con la paciencia de los usuarios.

Lo peor es que esto no solo se está quedando a nivel terrenal y ha escalado hasta las más altas esferas. Incluso OpenAI ha llegado a plantearse seriamente crear su propia versión o alternativa a GitHub para no estar relacionados.

Lo cierto es que resulta bastante absurdo que, en plena carrera por la IA, ni sus propios programadores puedan acceder al código. Los problemas y las quejas no han tardado en comenzar y parece que la gota que ha colmado el vaso ha sido el adiós definitivo de Mitchell Hashimoto.

Aunque puede que su nombre no te suene, es el creador de Ghostty, una de las aplicaciones de terminal más top de la actualidad, y fue el usuario número 1.299 en registrarse en GitHub en 2008. Como ves, una de las figuras más antiguas que ha visto crecer el sitio desde sus orígenes.

Sin embargo, todo tiene un límite. Hashimoto ha anunciado que se lleva sus proyectos grandes a otra parte porque ya no puede confiar en el servicio.

Como ha explicado Hashimoto, parece que no se ha ido por un fallo puntual, por muy desastroso que sea. Se habla de un gran cúmulo de errores.

El desarrollador decidió llevar un diario durante un mes, marcando con una X cada día que un fallo de GitHub le impedía trabajar. Casi todos los días tenían una marca. En su última entrada explicaba que no pudo revisar ni una sola línea de código durante dos horas porque el sistema de automatización (GitHub Actions) estaba caído.

Como él mismo dice, GitHub ya no es un lugar para el "trabajo serio" si te bloquea durante horas todos los días.

¿Qué está sucediendo en GitHub para dejar tirados a miles de desarrolladores?

El problema de fondo es que GitHub ya no es solo un espacio donde guardas archivos. Hoy en día, la mayoría de los desarrolladores usan sus herramientas internas para probar el código, desplegar aplicaciones y colaborar en equipo.

Cuando GitHub se cae, no solo no puedes entrar en la web, sino que se para toda la maquinaria de producción.

Esta situación, como era de esperar, está rompiendo la relación y el amor que Microsoft mantenía con la comunidad de código abierto. Al principio, muchos temían que la compra por parte de Microsoft arruinara GitHub, pero la realidad fue que durante un tiempo todo fue sin cambio alguno.

Sin embargo, ahora que la plataforma es más grande, parece que el mantenimiento se les está yendo de las manos. La sensación es que se han centrado tanto en meter nuevas funciones y en integrar la inteligencia artificial en cada rincón (exactamente como está ocurriendo con Windows 11) que se han olvidado de lo más básico.

Hashimoto ya lo ha dejado bastante claro. Aunque mantendrá sus proyectos pequeños allí por nostalgia, los más importantes, como Ghostty, se van de mudanza. Por supuesto, no es el único y cada vez más equipos de desarrollo están mirando de reojo alternativas como GitLab o incluso montarse sus propios servidores privados.

Pero, ¿qué hay detrás de todo el nuevo código del kernel de Linus Torvalds? Pocos se ponen a analizar a detalle la composición de dicho sistema operativo porque requiere de tiempo y un gran esfuerzo.

Si te has hecho esa pregunta, el experto Michael Larabel ya tiene una respuesta para ti. Tras una minuciosa evaluación, ha visto cómo decenas de millones de líneas de código mantienen el núcleo y es tan impresionante como preocupante.

¿El kernel de Linux podría colapsar en cualquier momento?

Si te interesa una distribuciones de Linux para principiantes, tal vez no sepas todo el desarrollo que ha habido detrás de este tipo de sistema operativo. Desde sus orígenes como código abierto, ha pasado por una gran variedad de cambios a nivel de programación.

En cada versión se han incorporado novedades que han mejorado la experiencia, tanto para los programadores como para usuarios convencionales, hasta el día de hoy, donde se considera como una excelente alternativa a Windows 11.

No obstante, este camino recorrido para lograr su evolución también ha acumulado código y no es una cifra tan fácil de digerir para algunos. ¿Has estado al día con las noticias de Linux 7.1? De ser así, probablemente ya sepas que es una de las versiones en donde más se han agregado y corregido cosas.

En este caso, Michael Larabel, fundador y editor principal de Phoronix, uno de los medios especializados en Linux, ha hablado de todo lo que hay detrás de esta actualización, sobre todo para responder la pregunta de si las recientes eliminaciones de código son suficientes para disminuir el tamaño total del repositorio.

Ese ha sido uno de los objetivos de la 7.1, optimizar este aspecto para darle paso a una nueva era. Lo curioso es que, a pesar de la limpieza masiva que se ha hecho, la cifra sigue siendo increíblemente elevada.

Según indica el especialista, 138.000 líneas de código relacionadas con ISDN, radioafición, controladores de red antiguos, varios drivers PCMCIA, arquitecturas Intel 486 y PCI obsoletos han sido borradas.

El problema es que no se ha reducido el número porque las nuevas incorporaciones tienen un ritmo mayor que está superando rápidamente las limpiezas.

"El repositorio Git para Linux v7.0 tenía 39.621.378 líneas, entre 4.991.874 líneas en blanco, 4.737.829 líneas de comentarios de código y luego 29.891.675 líneas de código detectado, medido por el cloc program". - Larabel.

Esto quiere decir que el Linux Git 7.1 asciende a 39.880.636 líneas, lo cual equivale a más de 259.000 líneas adicionales, en vez de tener menos después de la eliminación masiva. En otras palabras, lo viejo está siendo eliminado, pero lo nuevo requiere de más espacio.

Con esto también el kernel supera por primera vez el récord, sumando 5 millones de líneas en blanco y casi 4,8 millones de comentarios.

En total, son 39.621.378 líneas las que mantienen el kernel y eso hace que el proyecto se encuentre peligrosamente cerca de los 40 millones de líneas totales. La falta de control no es un problema, pero igual hay preocupaciones sobre la mantenibilidad, seguridad y la revisión del código.

Las nuevas líneas que están subiendo la cifra se deben a la incorporación de compatibilidad para hardware moderno y drivers gráficos.

Por ejemplo, el subsistema gráfico de AMD ha generado más de 113.000 líneas desde Linux 7.0, contando únicamente con la carpeta "drivers/gpu/drm/amd". Utilizando eso como referencia, se puede tener una idea de la complejidad de las recientes novedades y actualizaciones.

En arquitectura moderna, mejoras de seguridad y otros aspectos que están en los planes de Linus Torvalds, fácilmente para Linux 7.2, esas 40 millones de líneas de código podrían hacerse realidad.