Y la programación NO tiene nada que ver con eso.
OpenAI ha lanzado su nuevo modelo Astra.
Lo presentó con un anuncio de estética retro y muy centrado en las personas. En él se mostraba al modelo utilizando aplicaciones, incluso algunas tan complejas como Blender, y cambiando de contexto sobre la marcha para hacer cosas como pedir comida.
La presentación parecía sacada de una película sobre inteligencia artificial.
Y ya era hora.
Internet se llenó inmediatamente de anuncios diciendo que, finalmente, la AGI había llegado.
OpenAI necesitaba desesperadamente dirigirse a todo el mercado y no solamente a los desarrolladores.
Pero la parte de Astra relacionada con el desarrollo de software es mucho más interesante. Y ahí es donde quiero explicar por qué, de alguna manera, Astra acaba de matar al software y cómo, paradójicamente, también podría intentar revivirlo.
Sol, Astra
Sol era NUESTRA estrella.
Astra significa “todas las estrellas”.
Es difícil superar eso.
Per aspera, ad astra.
¡Hacia las estrellas!
Incluso los nombres sugieren que estamos hablando de otra magnitud.
Pero no se preocupen. Todavía pueden avanzar hacia una galaxia y después hacia algo todavía mayor.
¿GPT Universe, quizás?
El modelo destroza prácticamente todos los benchmarks y la gente comparte juegos 3D “impresionantes” programados con él en 30 minutos.
Pero esa no es la razón por la que el software se encuentra en una situación tan extraña.
En 2026 hemos llegado a un punto en el que tenemos más aplicaciones creadas que nunca y, al mismo tiempo, el mayor desinterés hacia el software nuevo.
El modelo SaaS basado en MRR está perdiendo fuerza a medida que cada vez más usuarios buscan alternativas de pago único.
En 2026, casi la mitad de los consumidores canceló al menos una suscripción.
En 2024 era aproximadamente un tercio.
El hogar promedio ahora administra 11 o más suscripciones y subestima su coste real aproximadamente 2,5 veces.
Mientras tanto, las compras únicas y las licencias de por vida pasaron de representar el 6,4 % al 10,3 % de los modelos de monetización de aplicaciones en apenas dos años.
Estamos en uno de los puntos más bajos.
¿La calidad se recuperará o continuará descendiendo?
No tengo idea.
Y luego tenemos el problema de la caída de calidad.
No estoy hablando de alguien que hace vibe coding un domingo por diversión.
Estoy hablando de grandes marcas, empresas respetadas, utilizando inteligencia artificial y entregando auténtica basura digital.
En algún momento, incluso el consumidor que no entiende de tecnología empieza a notar el deterioro.
Astra podría representar un punto de inflexión en todo esto, pero antes tenemos que revisar algunos ejemplos de cómo el software ha empezado a salir mal durante esta década.
SLOPware
El software se está convirtiendo progresivamente en slopware.
Poca supervisión.
Aceptar lo primero que entrega la inteligencia artificial simplemente porque parece suficientemente bueno.
Publicar más cosas, pero sin control, sin planificación y sin criterio.
Amazon
Amazon tuvo cuatro interrupciones de nivel Sev-1 en apenas una semana entre febrero y marzo de 2026.
Sus informes internos señalaban cambios de código “asistidos por IA” como una de las principales causas.
Una interrupción de seis horas les costó aproximadamente 6,3 millones de dólares en pedidos perdidos.
El problema se originó en un despliegue que llegó a producción sin aprobación y prácticamente sin documentación.
Sus propios informes internos describían literalmente estos cambios como modificaciones “asistidas por IA generativa” con un “alto radio de impacto”.
Microsoft
Microsoft quería convertir Windows en una especie de sistema operativo superpotenciado por inteligencia artificial.
El resultado vino acompañado de problemas molestos de rendimiento y una sensación general de falta de pulido.
Algo parecido a la época de Windows Vista.
Windows empieza a sentirse como una capa construida alrededor de funciones de inteligencia artificial que no siempre son necesarias, en lugar de sentirse simplemente como un buen sistema operativo.
Y en este caso ni siquiera estamos hablando necesariamente de inteligencia artificial escribiendo el código de Windows.
El problema tiene más que ver con construir toda la hoja de ruta del producto alrededor del entusiasmo generado por la IA, mientras que muchos usuarios normales utilizan la inteligencia artificial simplemente para buscar la mejor receta de tarta de queso.
Claude Code
Tres errores superpuestos provocaron que la calidad de las respuestas de Claude Code disminuyera durante aproximadamente seis semanas.
Usuarios avanzados cancelaron sus suscripciones.
Investigadores de seguridad publicaron análisis.
La gente se enfadó.
Sonos, antes de la IA
La reescritura de la aplicación de Sonos en 2024 llegó al mercado completamente rota.
Fueron necesarios aproximadamente doce meses de correcciones y decenas de millones de dólares para solucionar sus problemas.
Incluso acabaron reemplazando al CEO.
Muchos usuarios descontentos nunca regresaron a la marca.
Y esto demuestra algo importante:
La confianza no siempre regresa después de perderla debido a errores de baja calidad.
Instagram es un enorme desastre.
Un desastre asistido por inteligencia artificial, por supuesto.
Y ni siquiera estoy hablando de los miles de litigios que Meta tiene abiertos.
Aquí tenemos un ejemplo particularmente absurdo.
Durante siete semanas, atacantes aprovecharon el asistente de soporte con IA de Meta para secuestrar cuentas de Instagram.
El método prácticamente no requería conocimientos técnicos.
Siete semanas.
Básicamente, alguien podía abrir un chat con el bot, pedirle que añadiera una nueva dirección de correo electrónico a la cuenta de otra persona, recibir un código de verificación en su propio correo, devolverle ese código al bot y obtener un botón para “Restablecer contraseña”.
Eso, por sí solo, ya supone un problema enorme para la reputación de una marca.
Después puedes añadir una larga lista de errores de interfaz, molestias y problemas de estabilidad.
Meta realmente se ha convertido en una compañía donde la inteligencia artificial parece estar primero en prácticamente todo.
YouTube
Mira cómo se comporta YouTube en un ordenador.
Hay problemas que aparecieron hace aproximadamente seis meses y todavía no han sido corregidos.
Algunos ocurren alrededor de la mitad de las veces.
Y, por supuesto, innumerables startups también publican productos incompletos y rotos.
Pero eso siempre ha sido bastante habitual.
Abundancia → fatiga
El vibe coding provocó un aumento del 84 % en el número de nuevas aplicaciones enviadas a la App Store de Apple durante un único trimestre.
Fue el mayor incremento registrado en una década.
Los tiempos de revisión llegaron en algunos casos hasta los 30 días.
Apple también empezó a eliminar lo que podríamos llamar aplicaciones basura o slop apps.
La mayoría de las aplicaciones creadas durante esta ola consiguieron descargas de un solo dígito.
Puedes construirlo.
Pero eso no significa que a alguien le importe.
Una publicación de Reddit resumía perfectamente la situación:
Mis usuarios totales son, aproximadamente, mi esposa y un tipo de Finlandia que sospecho que la descargó por accidente.
Eso es lo que ocurre cuando la sobreabundancia se encuentra con la sobreestimulación.
La curva de vulnerabilidades
El proyecto Vibe Security Radar de Georgia Tech detectó que las vulnerabilidades de software causadas directamente por programación con inteligencia artificial generativa pasaron de 6 en enero a 15 en febrero y posteriormente a 35 en marzo de 2026.
Publicar tantas cosas tan rápidamente también significa abrir más agujeros en todas partes.
La filtración de Tea
Los chistes prácticamente se escriben solos.
¿Recuerdas Tea?
La aplicación de seguridad exclusiva para mujeres.
Su backend era básicamente una base de datos pública de Firebase sin autenticación.
Se filtraron más de 70.000 imágenes, incluyendo escaneos de pasaportes.
Se convirtió rápidamente en uno de los principales ejemplos utilizados para defender la idea de que:
“Vibe coding = software inseguro”.
Los modelos actuales han mejorado en este sentido.
Pero sabes lo que ocurre.
Tú lo sabes.
Yo lo sé.
Vivimos dentro de nuestra propia burbuja tecnológica.
Convencer nuevamente a la población general, incluyendo a personas afectadas por incidentes como el de Tea, de que pueden confiar en un producto creado mediante vibe coding puede llevar años.
Una vez que las personas empiezan a identificar patrones asociados con productos de baja calidad, comienzan a reconocer esos mismos patrones en muchas otras cosas.
En ocasiones, incluso cuando no están realmente ahí.
El dilema del virtuoso
También existe otro problema: la percepción del esfuerzo.
Imagina a Les Claypool tocando el bajo.
Probablemente sea uno de los mejores bajistas del mundo.
Y cuando lo ves tocar, entiendes rápidamente por qué.
Para una persona normal, lo que hace representa maestría.
Al mismo tiempo, para muchas personas, un DJ extremadamente habilidoso simplemente está “reproduciendo música desde unos vinilos”.
No significa que el DJ no tenga talento.
Puede tener un nivel de creatividad y habilidad musical equivalente al de un virtuoso.
Pero simplemente la cantidad de “tecnología” que existe dentro de su configuración cambia la manera en que muchas personas perciben y comparan a esos dos músicos.
Eso mismo está empezando a ocurrir con la programación y el diseño.
Con el arte ya ha sucedido.
La gente empieza a reconocer el slop.
Empieza a identificar cosas que parecen hechas con poco esfuerzo.
Y en ocasiones percibe falta de esfuerzo incluso cuando realmente hubo muchísimo trabajo detrás.
Entonces, ¿se acabó el software?
¿O simplemente estamos alcanzando el punto máximo de la curva de degradación del software?
Ad Astra
Los modelos están mejorando.
Las personas con experiencia están creando cosas extraordinarias.
Y no, no estoy hablando de clones de GTA 6 creados mediante vibe coding en 30 minutos.
Un gran videojuego no se construirá de esa manera.
Pero Astra ha avanzado un paso más.
Puede probar el frontend y realizar sus propias comprobaciones de control de calidad.
En teoría, eso significa interfaces con menos errores.
Mayor calidad tanto en backend como en frontend.
Mejor seguridad.
Una calidad de código impresionante.
Incluso algunos desarrolladores extremadamente experimentados están sorprendidos por lo que pueden hacer actualmente estos agentes.
Pero aquí aparece algo bastante trágico.
Modelos como Mythos y Astra podrían ser una solución que llega ligeramente tarde.
Sería como reemplazar a un mal actor dentro de una obra de teatro por uno extraordinario cuando el público ya abandonó el teatro después de dejar críticas de una estrella.
Bien.
Sí.
Estoy siendo dramático para que continúes leyendo.
Me descubriste.
Ahora podemos volver a hablar en serio.
Todavía existe una audiencia.
Nosotros, los que vivimos dentro del mundo tecnológico, somos una audiencia que no está dispuesta a abandonar.
Pero eso no es suficiente.
Los laboratorios que desarrollan los modelos de inteligencia artificial más avanzados ya se han dado cuenta.
Y probablemente no estén demasiado contentos con que Susan, una abuela de 80 años, no esté haciendo vibe coding para crear sus propias aplicaciones y gastando enormes cantidades de tokens.
¿Por qué sigue utilizando la inteligencia artificial simplemente para investigar recetas de tarta de queso?
Recuperar la confianza de las personas que no pertenecen al mundo tecnológico llevará tiempo.
¿Tenemos tiempo?
No tengo idea.
La inteligencia artificial ya está empezando a comerse al SaaS.
Quizás ni siquiera exista tiempo suficiente para arreglar el modelo SaaS antes de que eso ocurra.
Estoy en contra y a favor de la IA al mismo tiempo
No me malinterpretes.
Programar con inteligencia artificial puede ser fascinante si entiendes de arquitectura de software.
Definitivamente PUEDES construir cosas.
Para ti mismo.
O para otras personas.
El problema es que el SaaS, especialmente cuando depende de precios mensuales, también está atravesando un momento complicado.
Las personas buscan alternativas más económicas o productos que puedan comprar mediante un único pago.
Hiperpersonalización
Estoy escribiendo esto en un MacBook de 12 pulgadas de 2017.
Instalé Omarchy Linux y el ordenador ha recuperado una nueva vida.
Ahora también es “agéntico”, con inteligencia artificial profundamente integrada dentro del sistema operativo.
¿Por qué es importante?
El MacBook tiene un trackpad bastante grande situado muy cerca del teclado.
Los deslizamientos accidentales movían el cursor mientras escribía y, ocasionalmente, terminaba escribiendo en mitad de una frase anterior.
Era extremadamente molesto.
Así que le pedí al agente que ARREGLARA EL SISTEMA OPERATIVO.
Y lo hizo.
Se acabaron los movimientos accidentales.
También creé algunos plugins para el sistema operativo con el objetivo de mejorar todavía más mi flujo de trabajo.
¿Ves?
La inteligencia artificial no es necesariamente mala.
El problema es que como sociedad tendemos a concentrarnos principalmente en los malos ejemplos porque los seres humanos recordamos mejor ese tipo de historias.
Yo mismo he construido productos utilizando inteligencia artificial.
Y quizás simplemente he tenido suerte, o quizás mi experiencia en diseño me ha ayudado a conseguir que las cosas que he creado realmente cumplan sus objetivos.
Algunas han tenido cientos de usuarios.
Otras, miles.
Pero esa NO es la situación habitual.
Además, reconozco que me encuentro en una posición privilegiada debido al alcance que ya tengo.
Per aspera
¿Salvará Astra al software?
¿O quizás lo hará el siguiente paso?
¿Galaxy?
No lo sabemos.
Todo está acelerándose extremadamente rápido.
¿Por qué ahora todo ocurre tan rápido?
En cierta medida, porque los laboratorios de inteligencia artificial necesitan enormes cantidades de dinero.
Las GPU que utilizan actualmente están envejeciendo y eventualmente deberán ser reemplazadas.
Los inversores empiezan a desconfiar de ciertos modelos de financiación circular y de la posibilidad de que exista una burbuja.
Pero aquí y ahora tenemos más software que nunca.
Y gran parte de él es simplemente malo.
Incluso cuando viene de marcas respetadas.
Puede que sea demasiado tarde para que los modelos consigan revertir esta tendencia de desconfianza.
La gente seguirá necesitando software.
Pero el mayor cambio no está ocurriendo dentro del código.
Está ocurriendo en la percepción pública sobre el buen gusto, el esfuerzo dedicado a crear algo y la atención a los detalles.
Y todavía no estoy seguro de que podamos colocar un signo de igualdad entre un gran bajista y un gran DJ.
Al menos no en la mente del público.
Las personas seguirán considerando que la artesanía, el cuidado y el trabajo bien hecho son cosas por las que vale la pena pagar.
El vibe coding todavía no está asociado con esa idea de artesanía.
Quizás algún día los modelos consigan resolver también esa parte.
Hasta ahora, todavía no lo han hecho.
Gracias por leer Código en Casa.
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