- La forma de elegir y usar apps genéricas desde las tiendas de aplicaciones tradicionales se está volviendo cada vez más una idea del pasado, y estamos pasando a una era en la que los agentes con LLM generan apps personalizadas al instante para cada usuario
- Karpathy compartió el caso de haber completado en una hora, mediante vibe coding, un dashboard personalizado para ejercicio cardiovascular
- Hizo ingeniería inversa de la API en la nube de una caminadora y procesó los datos para construir una interfaz web, pero todavía fue necesario corregir bugs como conversiones de unidades y coincidencias del calendario
- La industria debería reorganizarse alrededor de API/CLI AI-native que los agentes puedan usar directamente, en lugar de frontends para personas, pero el 99% de los productos aún no está preparado
- En última instancia, se apunta a un futuro donde con solo decir "haz el seguimiento de mi ejercicio cardiovascular" la app quede lista en menos de 1 minuto, para lo cual se necesitan contexto personal, una biblioteca de habilidades e infraestructura de automatización
Un caso concreto de software personalizado
- Como últimamente había descuidado un poco el ejercicio cardiovascular, decidió diseñar un experimento de 8 semanas para bajar la frecuencia cardiaca en reposo (Resting Heart Rate) de 50 a 45
- Estableció como medios principales una meta semanal de minutos totales de cardio en Zone 2 y una sesión semanal de HIIT
- Para darle seguimiento, creó un dashboard personalizado con vibe coding, lo que tomó alrededor de 1 hora
- Claude hizo ingeniería inversa de la API en la nube de la caminadora Woodway para extraer los datos en bruto y luego procesarlos, filtrarlos, depurarlos y hasta construir el frontend web de la UI
- La experiencia no fue completamente fluida, y todavía fue necesario detectar y pedir correcciones de bugs como la confusión entre sistema métrico y sistema imperial, o errores al hacer coincidir día de la semana y fecha en el calendario
Los límites del modelo de app store
- No existe una app dedicada para este tipo de tarea en una app store, y tampoco hace falta que exista: un agente con LLM puede generarla en segundos con unas 300 líneas de código
- La idea misma de buscar, descargar y usar una app como "rastreador de experimento cardiovascular" es inadecuada y anticuada
- El concepto de elegir desde una larga cola de apps discretas en una app store encaja cada vez menos en una era donde los agentes con LLM pueden improvisar apps exclusivas para cada usuario al momento
Reconfiguración de la industria: sensores y actuadores AI-native
- La industria debería reorganizarse como un conjunto de servicios de sensores y actuadores con ergonomía nativa para agentes (agent native ergonomics)
- La caminadora Woodway funciona como un sensor que convierte estado físico en información digital, pero hoy mantiene un frontend pensado para humanos, por lo que el agente con LLM tiene que hacer ingeniería inversa
- Dispositivos como las caminadoras deberían ofrecer una forma basada en API/CLI que los agentes puedan usar directamente
- Actualmente, el 99% de los productos y servicios no ofrece una CLI AI-native; todavía mantienen documentos .html/.css y dan instrucciones del tipo abre esta URL en la página web y haz clic aquí
- Incluso en 2026, se sigue exigiendo a las personas que actúen como computadoras; esta transición avanza muy lentamente en toda la industria, lo que resulta decepcionante y también hace que la perspectiva del timeline se vea más lenta
De 1 hora a 1 minuto: visión de futuro
- Es impresionante que una tarea que hace 2 años habría tomado unas 10 horas ahora se haya reducido a 1 hora
- Pero lo más interesante es pensar qué hace falta para que este trabajo se complete en menos de 1 minuto
- Lo ideal sería decir "ayúdame a seguir mi ejercicio cardiovascular durante las próximas 8 semanas" y, tras unas preguntas y respuestas simples, la app quede lista de inmediato
- Para lograrlo, la IA tendría que contar ya con un rico contexto personal, recopilar los datos adicionales que hagan falta, consultar y buscar una biblioteca de habilidades relacionada, y administrar todas las pequeñas apps y automatizaciones del usuario
Conclusión clave
- El propio concepto de app store como lista de apps discretas para elegir se está volviendo cada vez más anticuado
- El futuro apunta a servicios compuestos por sensores y actuadores AI-native, orquestados mediante LLM glue, y combinados en apps efímeras altamente personalizadas
- Sin embargo, ese futuro aún no ha llegado
3 comentarios
No porque se pueda hacer cualquier cosa significa que haya que hacer cualquier cosa, ni que en la práctica eso sea realmente posible. La gente entiende menos de lo que parece lo que realmente quiere. Y los efectos de red se están volviendo aún más fuertes...
Aunque es una conversación distinta a la de este tipo de web apps, ayer dejé algo en Twitter...
https://x.com/xguru/status/2024314395040551306?s=20
¿No será que la fuente de ingresos de App Store/Google Play ahora pase a ser la “cuota de registro del programa de desarrolladores”?
En Google pagas una sola vez $25 y es de por vida, pero en Apple hay que pagar $99 cada año. (Como siempre, Google no sabe ganar dinero...)
Últimamente las ventas de las apps de pago en la App Store están cayendo cada vez más, así que dicen que ahora basta con vender muchas menos que antes para entrar en los rankings de las más vendidas.
Las apps gratuitas con funciones ligeras de verdad se están quedando sin espacio, y como en las apps de pago con muchas funciones en realidad solo necesito unas cuantas, terminaré implementando y usando solo esas; por eso, también creo que el mercado mismo de las app stores podría irse contrayendo poco a poco.
También sería un tema de investigación interesante ver si, a medida que la long tail del mercado se convierte en una súper laaaarga long tail, el mercado termina muriendo o más bien creciendo.