- Con el avance de las herramientas de programación con IA, la producción de software está pasando de un modelo artesanal a una etapa industrial automatizada, haciendo posibles la reducción de costos y la producción a gran escala
- Como efecto secundario de la industrialización, está surgiendo una nueva categoría llamada software desechable, es decir, software generado sin expectativas de propiedad, mantenimiento ni comprensión a largo plazo
- Según la paradoja de Jevons, las mejoras en eficiencia terminan aumentando el consumo total, y se espera el mismo fenómeno en la producción de software
- Así como la industrialización agrícola produjo alimentos ultraprocesados y una crisis de obesidad en lugar de abundancia, la industrialización del software también podría generar presiones económicas hacia la producción masiva de baja calidad
- El desarrollo tecnológico ocurre mediante la interacción entre industrialización e innovación, y la pregunta central termina siendo: "¿Quién mantendrá el software que nadie posee?"
La transición del software hacia la industrialización
- Históricamente, el software se parecía más a una artesanía, ya que su costo de producción estaba determinado por el costo laboral de personal especializado de alta cualificación
- La industrialización busca reducir la dependencia del trabajo humano mediante la automatización, logrando al mismo tiempo reducción de costos y elasticidad en la escala de producción
- El papel de las personas se reduce a la supervisión, el control de calidad y la optimización de procesos industriales
- Efectos primarios y secundarios de la industrialización
- Efectos primarios: disrupción de las cadenas de suministro de productos de alta calidad, desintermediación del trabajo, caída de las barreras de entrada, mayor competencia y aceleración del ritmo de cambio
- Estos efectos ya empiezan a aparecer en la industria tradicional del software
- Efectos secundarios: ahora se vuelve posible un nuevo modelo de producción masiva de productos de baja calidad y bajo costo
- Industrialización de la impresión → aparición de las novelas de género en formato de bolsillo
- Industrialización de la agricultura → aparición de la comida chatarra ultraprocesada
- Industrialización de los sensores de imagen digital → aparición del video generado por usuarios
- En software, la industrialización de la producción da lugar al software desechable (Disposable Software)
- Software desechable: software generado sin expectativas sostenidas de propiedad, mantenimiento ni comprensión a largo plazo
- Sus defensores lo llaman 'vibe-coded software', mientras que sus críticos lo describen como 'AI slop'
- La facilidad de reproducirlo reduce el valor económico de cada resultado de software
- La falta de valor hace fácil descartar esta tendencia como una moda pasajera, pero eso sería una mala lectura
La paradoja de Jevons y lo adictivo del slop
- Paradoja de Jevons (Jevons paradox): teoría económica según la cual, en el siglo XIX, las mejoras en la eficiencia del consumo de carbón redujeron costos, aumentaron la demanda y terminaron elevando el consumo total
- Hoy se observa el mismo fenómeno en el cómputo de IA: cuanto más eficiente es un modelo al predecir tokens, más se dispara la demanda y aumenta el consumo total
- La historia respalda que, también en el desarrollo de software, reducir el costo del esfuerzo puede llevar a un mayor consumo y una mayor producción
- Lecciones de la industrialización agrícola
- A comienzos del siglo XX se esperaba que los avances científicos erradicaran el hambre y abrieran una era de abundancia alimentaria, pero en 2025 318 millones de personas siguen en situación de hambre aguda
- La tasa de obesidad entre los adultos en Estados Unidos alcanza el 40%, mientras la crisis de diabetes se agrava
- Aunque se reconoce ampliamente que los alimentos ultraprocesados son dañinos, la mayoría de los estadounidenses los consume a diario
- Los sistemas industriales generan de forma sostenida presiones económicas hacia el exceso y los bienes de baja calidad
- Cuando el costo de producción cae lo suficiente, el producto basura es el que maximiza volumen, margen y alcance
- Se espera que el apetito por el AI slop sea igual de difícil de saciar
- Así como los smartphones democratizaron la captura de fotos, video y audio, si el software se democratiza podría generarse, compartirse y desecharse software creado por usuarios a escala de redes sociales
- Los ciclos de retroalimentación entre novedad y recompensa podrían provocar una explosión en la producción de software que haga parecer anticuado el desarrollo de las últimas cinco décadas
¿Puede sobrevivir el software tradicional?
- Así como los alimentos ultraprocesados no son la única opción, existe y sigue creciendo la demanda de producción alimentaria saludable y sostenible
- Podría surgir un movimiento de "software orgánico"
- Ejemplo de la industria textil: antes de la industrialización, la ropa se producía con artesanos, gremios, trabajo manual, recursos locales y conocimientos acumulados durante años
- Después de la industrialización: transporte intercontinental de materias primas, producción masiva en fábricas, ensamblaje mecanizado y moda rápida, desechable y explotadora
- Sin embargo, la ropa artesanal desde trajes a medida hasta bufandas tejidas a mano sigue existiendo
- Por muchas razones: ajuste personalizado, señalización de estatus, durabilidad del producto o el placer de la artesanía como hobby
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La particularidad del software: bien intangible e innovación
- Si el software fuera un producto físico, el software escrito por humanos podría haber quedado relegado a un nicho, como la moda de lujo o los tejidos artesanales
- Pero el software es un bien intangible (intangible good) y, a diferencia de otros ámbitos industrializados, tiene por naturaleza una larga historia de reutilización de componentes
- La innovación no se limita a versiones mejores o más baratas de los productos existentes, sino que incluye la expansión del propio espacio de soluciones
- De forma similar a cómo la máquina de vapor permitió piezas mecánicas reutilizables, eso permitió líneas de producción, y esas líneas de producción hicieron posible el automóvil
- El mecanismo del avance técnico en el desarrollo de software no incluye solo industrialización, sino también innovación
- La investigación y desarrollo es costosa, pero es la única vía que genera un valor mayor con el tiempo
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Diferencia entre innovación e industrialización
- Innovación: no se centra en replicar con más eficiencia lo que ya existe hoy
- Encuentra y resuelve nuevos problemas, construye sobre lo anterior y ofrece capacidades que antes no podían existir
- La industrialización viene después para aportar escala y mercantilización, creando la base sobre la que se construye la siguiente ronda de innovación
- La interacción entre estas dos fuerzas es el "progreso"
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Los grandes modelos de lenguaje: el momento de la máquina de vapor del software
- Los LLM son el momento de la máquina de vapor del software
- Reducen drásticamente el costo de una clase de trabajo que antes dependía por completo de mano de obra humana escasa, y permiten una aceleración extraordinaria del output
- La máquina de vapor tampoco apareció en el vacío: los molinos de viento y los molinos de agua precedieron a las turbinas por siglos
- La mecanización no empezó con el carbón y el acero, sino que llegó a un punto de inflexión donde automatización, escala y capital se combinaron para impulsar una transformación económica
- El software también lleva mucho tiempo industrializándose:
- componentes reutilizables (código open source)
- portabilidad (contenedores, cloud)
- democratización (herramientas low-code/no-code)
- interoperabilidad (estándares de API, gestores de paquetes)
El ciclo interminable del progreso
- Estamos entrando en una revolución industrial del software, pero no se trata de un momento de ruptura, sino de una enorme aceleración
- La industrialización no reemplaza el avance tecnológico, pero sí acelera enormemente tanto la absorción de nuevas ideas como la mercantilización de nuevas capacidades
- La innovación se libera más rápido a medida que cae más rápido el costo de construir sobre nuevas tecnologías
- El ciclo del progreso continúa, pero en la era de la automatización masiva la rueda gira más rápido que nunca
La pregunta clave: ecosistema y mantenimiento
- La pregunta abierta no es si el software industrial dominará, sino qué le hará ese dominio al ecosistema que lo rodea
- Las revoluciones industriales anteriores externalizaron costos hacia entornos que parecían infinitos, pero al final no lo eran
- El ecosistema del software no es distinto: cadenas de dependencias, carga de mantenimiento y superficies de seguridad que se multiplican con la escala del output
- La deuda técnica es la contaminación del mundo digital, invisible hasta que asfixia a los sistemas que dependen de ella
- En la era de la automatización masiva, el problema más difícil quizá no sea producir, sino la administración responsable (stewardship)
- Pregunta central: "¿Quién mantiene el software que nadie posee?"
1 comentarios
Comentarios de Hacker News
Este artículo confunde construir (build) software con escribir (writing) software
Ya existe software barato y producido en masa para hacer casi cualquier cosa
El papel del desarrollador es crear nuevos planos, como un arquitecto o un ingeniero de diseño
Ese tipo de diseño requiere sentido estético y comprensión del contexto, y los LLM no ayudan mucho en esa parte
Aprender ruso no te convierte en Tolstói
Cuando un arquitecto hace un plano, este se convierte en un edificio físico, pero cuando un desarrollador escribe código, eso mismo ya es una máquina funcional
Este concepto también se explica en este video de YouTube
Dibujar una arquitectura en UML no significa que ya construiste una máquina real
La idea central del texto es que la mayor parte del software ya no será producto de artesanía, sino un bien industrializado y producido en masa
Aun así, seguirá existiendo software excelente
El software incluye diseño, exploración de casos límite e implementación real
Es decir, el diseño es apenas un tercio de todo el proceso
Un buen ingeniero puede mitigar eso, pero hay límites
Al final, con procesos mal pensados, es inevitable producir código parecido a desecho industrial
Lo que generan los LLM no son “obras maestras de la literatura rusa”, sino código al nivel de comentarios para una red social rusa
Los LLM son excelentes para producir software barato y de baja calidad
Gracias a eso ahora es fácil crear scripts simples que antes no valía la pena hacer,
pero al mismo tiempo también existe el efecto secundario de una avalancha de contenido basura
Pensar mediante analogías suena convincente, pero en la práctica es débil
Los bienes físicos y el software tienen una estructura de costo marginal completamente distinta
Los bienes físicos tienen un costo por unidad mayor que 0, mientras que los bienes digitales tienen costo marginal 0
Como la mayor parte del software ya es gratis o muy barato, la idea de una “industrialización de bajo costo” no encaja
Aunque la IA reduzca los costos de desarrollo, la estructura del mercado no cambiará demasiado
Además, los consumidores suelen ser más sensibles al precio que a la calidad
Los juegos móviles gratuitos superaron a los juegos de pago justamente por eso
Hace poco trabajé en un proyecto personal casi terminado con LLM
Hice un sitio web sobre la historia de un pueblo, pero fue difícil controlar cómo el modelo se iba yendo en una dirección extraña
La velocidad aumentó, pero todavía hacía falta alguien en el papel de capitán
Si pasas de un capitán y 100 remeros a un capitán y una máquina de vapor, surge la pregunta de adónde va a ir toda esa otra gente
La idea de que la industrialización baja la calidad es errónea
Los sistemas de producción en masa pueden incluso mejorar de forma extrema el control de calidad
En muchos casos, un auto de producción masiva de gama media puede ser mejor que uno hecho artesanalmente
Como pasa con el pan artesanal o los muebles hechos a mano, también existen productos artesanales muy superiores a los producidos en masa
Pero tienen poca viabilidad comercial
Es decir, la industrialización no reemplaza todas las franjas de calidad
La mayoría de los autos de lujo todavía se fabrican de forma artesanal
Como desarrollador con 30 años de experiencia, la mayor parte del código que escribí terminó en el basurero
Sigo haciendo procesamiento de datos, análisis de logs y modelado, y ni siquiera con la llegada de la IA ha cambiado lo esencial
Solo que ahora el resultado tiene un color un poco más “llamativo”
La mayoría terminó cancelado o quedó como prototipo
Como la relación entre la ropa hecha a mano y la moda rápida, la relación entre el desarrollo tradicional y el código generado por IA también se parece a eso
Por eso creo que hay que buscar significado emocional fuera del trabajo, en cosas como los viajes, la familia o el arte
Últimamente está aumentando mucho el software personal hecho con vibe coding
Los side projects de Simon Willison son un buen ejemplo
Parece que en el futuro habrá más forks para una sola persona
Pero lograr que eso llegue upstream toma mucho tiempo
Automatizar el entorno de compilación con Nix lo volvió mucho más cómodo
Me gustaría que Nix se usara más, aunque también hay preocupaciones sobre una monocultura
Un aspecto importante del software es el costo de aprendizaje para el usuario
El software propietario obliga a los usuarios a adaptarse a nuevas versiones,
mientras que el open source ofrece interfaces estables que reducen el costo de reaprendizaje
Ejemplos: programas como mutt, vim y talon
Windows, por ejemplo, ofreció APIs estables, y también hay muchos casos de software open source con cambios incompatibles frecuentes
Es la reserva de conocimiento colectivo que una organización comparte sobre una herramienta o método concreto
Los cambios de interfaz innecesarios agotan ese knowledge pool, así que conservarlo se vuelve una ventaja competitiva en el mercado
La revolución industrial del software ya empezó con la aparición de los lenguajes de alto nivel
Ese fue el momento en que se pudo dejar de usar ensamblador y pasar a lenguajes más altos
Open source, cloud, low-code/no-code y la estandarización de APIs ya vienen impulsando esa industrialización
El paso de la entrada con tarjetas perforadas a los entornos de desarrollo interactivos fue la verdadera revolución
Todo el avance hasta ahora ha sido solo una mejora de velocidad, y en adelante vendrán cambios mayores
Yo también comparto la visión del autor
La mayor parte del software es innecesariamente compleja, y yo solo quiero herramientas que resuelvan mis problemas
Por ejemplo, hice con LLM una herramienta que sube archivos de audio, los divide por escenas y los sincroniza con imágenes para crear un video
Tiene bugs y le faltan funciones, pero es suficiente para resolver mi problema
Al final, yo no necesito software, sino el resultado final (el video)
Creo que en el próximo proyecto podré hacer una versión mejor
La era del software industrializado ya comenzó, y tenemos que adaptarnos
Ese tipo de sistemas no puede reemplazarse simplemente con código, y además ya existen alternativas gratuitas
Ensambladores, compiladores, garbage collection y lenguajes de alto nivel también fueron al final herramientas que elevaron la montaña de complejidad
Los LLM son iguales: solo permiten apilar esa montaña más rápido, no reducir la complejidad
Solo aceleran la velocidad de desarrollo