{"id":90301,"date":"2026-02-12T09:28:53","date_gmt":"2026-02-12T08:28:53","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/?p=90301"},"modified":"2026-02-12T09:28:56","modified_gmt":"2026-02-12T08:28:56","slug":"la-ia-sale-del-codigo-la-advertencia-de-matt-shumer-sobre-los-nuevos-objetivos-de-los-laboratorios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/es\/2026\/02\/12\/la-ia-sale-del-codigo-la-advertencia-de-matt-shumer-sobre-los-nuevos-objetivos-de-los-laboratorios\/","title":{"rendered":"La IA sale del c\u00f3digo: la advertencia de Matt Shumer sobre los nuevos objetivos de los laboratorios"},"content":{"rendered":"\n
Desde hace unas semanas, se est\u00e1 produciendo un eco inusual en Silicon Valley. La inteligencia artificial ya no se describe solo como una oportunidad econ\u00f3mica, sino como un riesgo existencial<\/a>. El mensaje viral publicado en X<\/a> por Matt Shumer, empresario y promotor activo de las tecnolog\u00edas de IA, se inscribe en esta l\u00ednea. Ampliamente difundido, comentado y criticado, su texto afirma que, para los ingenieros de software, la revoluci\u00f3n ya no es una proyecci\u00f3n te\u00f3rica futura, sino una realidad cotidiana. Presentada como dirigida a los \u00abprofanos\u00bb, esta tesis est\u00e1 formulada en un estilo deliberadamente alarmista y prescriptivo que ha suscitado acusaciones de alimentar el \u00aboverhype<\/em>\u00bb t\u00edpico de este sector.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, m\u00e1s all\u00e1 de la ret\u00f3rica, los diagn\u00f3sticos de Shumer remiten a din\u00e1micas estructurales muy reales dentro de la industria.<\/p>\n\n\n\n El primer punto de contexto crucial para comprender el alcance de este ensayo viral se refiere al papel singular del c\u00f3digo como \u00e1mbito piloto de la automatizaci\u00f3n cognitiva: la idea central del autor es que el hecho de que la revoluci\u00f3n de la IA haya afectado primero a los programadores no significa que no vaya a afectar de la misma manera a otras profesiones. A diferencia de sectores como el derecho o la medicina, el desarrollo de software se beneficia de una proximidad epist\u00e9mica entre los dise\u00f1adores de los modelos y el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n: los ingenieros que entrenan los sistemas son ellos mismos especialistas en c\u00f3digo. Esta situaci\u00f3n ha permitido establecer r\u00e1pidamente un denso bucle de retroalimentaci\u00f3n (feedback loop<\/em>) entre la producci\u00f3n de datos, la definici\u00f3n de los puntos de referencia y la mejora del rendimiento. Las tareas son objetivables \u2014compilaci\u00f3n, pruebas unitarias, revisi\u00f3n de pull requests<\/em>\u2014 y los conjuntos de datos abundantes, lo que facilita la industrializaci\u00f3n de la evaluaci\u00f3n. El auge de los benchmarks<\/em> derivados de situaciones reales de desarrollo ha contribuido as\u00ed a acelerar la iteraci\u00f3n de los modelos.<\/p>\n\n\n\n Los indicadores industriales citados por varios an\u00e1lisis sectoriales confirman este cambio. Boletines especializados como SemiAnalysis mencionan un r\u00e1pido aumento del n\u00famero de solicitudes de extracci\u00f3n redactadas en su mayor\u00eda por agentes como Claude Code. Este aumento se presenta como un punto de inflexi\u00f3n en la producci\u00f3n de software contempor\u00e1nea. Trabajos acad\u00e9micos recientes tambi\u00e9n subrayan que las contribuciones generadas por la IA pueden alcanzar altas tasas de aceptaci\u00f3n, siempre que se cuente con supervisi\u00f3n humana. <\/span>1<\/sup><\/a><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n Si bien la generalizaci\u00f3n de estos avances a todas las profesiones sigue siendo, evidentemente, especulativa y no es en absoluto autom\u00e1tica, los propios laboratorios ya han adoptado un enfoque m\u00e1s incremental: buscan reproducir, \u00e1mbito por \u00e1mbito, las condiciones que permitieron el \u00e9xito inicial del desarrollo de software. La aparici\u00f3n de puntos de referencia sectoriales \u2014ya se trate de evaluaciones econ\u00f3micas como GDPEval o de herramientas especializadas como Taubench \u2014, da testimonio de este intento de trasladar la l\u00f3gica del c\u00f3digo a actividades de gran valor estrat\u00e9gico, pero menos estructuradas en datos.<\/p>\n\n\n\n Esta ampliaci\u00f3n tambi\u00e9n pasa por una transformaci\u00f3n organizativa. Inspir\u00e1ndose en el modelo de \u00abforward deployed engineers<\/em>\u00bb popularizado por Palantir, los grandes laboratorios de IA despliegan ahora equipos t\u00e9cnicos directamente en las instalaciones de sus socios industriales y clientes. Su misi\u00f3n consiste en identificar casos de uso concretos, integrar los modelos en entornos reales y reconstruir bucles de retroalimentaci\u00f3n comparables a los que han permitido los r\u00e1pidos avances en el c\u00f3digo. El tema no es solo comercial: se trata de comprender qu\u00e9 conjuntos de datos recopilar, qu\u00e9 m\u00e9tricas definir y c\u00f3mo evaluar el rendimiento en \u00e1mbitos en los que la validaci\u00f3n automatizada es menos evidente.<\/p>\n\n\n\n Desde esta perspectiva, el texto de Shumer parece menos un an\u00e1lisis predictivo que el s\u00edntoma de un momento de transici\u00f3n en el ecosistema tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n Si bien el estilo elegido \u2014que combina observaciones emp\u00edricas, exhortaciones a la adaptaci\u00f3n y promesas de aceleraci\u00f3n\u2014 mantiene una ambig\u00fcedad, subraya una evoluci\u00f3n real \u2014la mayor\u00eda de los laboratorios de IA intentar\u00e1n replicar lo que ha sucedido con el c\u00f3digo en otros sectores\u2014 y pone de relieve una dificultad: cada vez es m\u00e1s dif\u00edcil para el p\u00fablico en general comprender realmente los saltos cualitativos de los modelos y traducir las cifras de los benchmarks<\/em> en ganancias reales de fiabilidad de los modelos.<\/p>\n\n\n\n Pi\u00e9nsenlo de nuevo: estamos en febrero de 2020.<\/p>\n\n\n\n Si prestabas atenci\u00f3n en ese momento, quiz\u00e1 notaste que algunas personas a tu alrededor hablaban de un virus que se estaba propagando en el extranjero. La mayor\u00eda de nosotros, al principio, no le prestamos atenci\u00f3n. Los mercados iban bien, tus hijos iban al colegio, t\u00fa ibas al restaurante, estrechabas manos, reservabas billetes de avi\u00f3n. En febrero de 2020, si alguien le hubiera dicho que estaba haciendo acopio de papel higi\u00e9nico, habr\u00edas pensado que pasaba demasiado tiempo delante de la pantalla. Luego, en unas tres semanas, el mundo entero cambi\u00f3. Tu oficina cerr\u00f3, tus hijos regresaron a casa y tu vida se reorganiz\u00f3 de una manera que no hubieras cre\u00eddo posible si te la hubieran descrito un mes antes.<\/p>\n\n\n\n Creo que estamos en la fase en la que \u00abtodo esto parece exagerado\u00bb de algo mucho, mucho m\u00e1s grande que el Covid.<\/p>\n\n\n\n He pasado seis a\u00f1os creando una start-up especializada en IA e invirtiendo en este campo. Vivo en este mundo. Y escribo las siguientes l\u00edneas para las personas de mi entorno que no viven en \u00e9l: mi familia, mis amigos, las personas que me importan y que me preguntan constantemente \u00ab\u00bfqu\u00e9 es la IA?\u00bb y obtienen una respuesta que no hace justicia a lo que realmente est\u00e1 sucediendo. Sigo d\u00e1ndoles la versi\u00f3n educada, la versi\u00f3n que se da diplom\u00e1ticamente en un c\u00f3ctel. Porque la versi\u00f3n honesta dar\u00eda la impresi\u00f3n de que he perdido la cabeza. Y durante un tiempo, me dije a m\u00ed mismo que esa era una raz\u00f3n suficiente para mantener en secreto lo que realmente est\u00e1 sucediendo.<\/p>\n\n\n\n Pero la brecha entre la versi\u00f3n socialmente aceptable de la IA y lo que realmente est\u00e1 sucediendo se ha vuelto demasiado grande.<\/p>\n\n\n\n Mis seres queridos merecen saber lo que va a pasar, aunque parezca una locura.<\/p>\n\n\n\n Quiero dejar claro desde el principio una cosa: aunque trabajo en el campo de la IA, no tengo pr\u00e1cticamente ninguna influencia sobre lo que va a suceder, al igual que la gran mayor\u00eda de los actores del sector. El futuro lo configuran un n\u00famero sorprendentemente reducido de personas: unos cientos de investigadores en un pu\u00f1ado de empresas. OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y algunas otras. Una sola sesi\u00f3n de entrenamiento, gestionada por un peque\u00f1o equipo durante unos meses, puede producir un sistema que modifique toda la trayectoria de la tecnolog\u00eda. La mayor\u00eda de los que trabajamos en el campo de la IA construimos sobre cimientos que no hemos puesto nosotros mismos. Observamos esta evoluci\u00f3n como ustedes. Solo que estamos lo suficientemente cerca del reactor como para sentir c\u00f3mo tiembla el suelo bajo nuestros pies.<\/p>\n\n\n\n Y ha llegado el momento. No en el sentido de \u00abdeber\u00edamos hablar de ello en alg\u00fan momento\u00bb, sino m\u00e1s bien: \u00abest\u00e1 sucediendo ahora mismo y necesito que lo entiendan\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Esto es lo que nadie fuera del peque\u00f1o mundo de las nuevas tecnolog\u00edas entiende todav\u00eda del todo: la raz\u00f3n por la que tanta gente del sector est\u00e1 dando la voz de alarma en este momento es porque a nosotros<\/em> ya nos ha pasado.<\/p>\n\n\n\n No hacemos predicciones. Les contamos lo que ya ha ocurrido en nuestro propio trabajo y les advertimos de que ustedes ser\u00e1n los siguientes.<\/p>\n\n\n\n Durante a\u00f1os, la IA no ha dejado de mejorar. Ha habido avances importantes aqu\u00ed y all\u00e1, pero cada avance importante estaba lo suficientemente espaciado como para que pudieran asimilarlo a medida que se produc\u00eda. Luego, en 2025, las nuevas t\u00e9cnicas de construcci\u00f3n de estos modelos permitieron acelerar considerablemente el ritmo de los avances. Y luego se aceler\u00f3 a\u00fan m\u00e1s. Y a\u00fan m\u00e1s. Cada nuevo modelo no solo era mejor que el anterior… Era mucho<\/em> mejor, y el tiempo entre el lanzamiento de los nuevos modelos era m\u00e1s corto.<\/p>\n\n\n\n Utilizaba cada vez m\u00e1s la IA y cada vez necesitaba menos usarla. La ve\u00eda gestionar tareas que, en mi opini\u00f3n, requer\u00edan mi experiencia.<\/p>\n\n\n\n Luego, el 5 de febrero, dos grandes laboratorios de IA publicaron nuevos modelos el mismo d\u00eda: GPT-5.3 Codex de OpenAI y Opus 4.6 de Anthropic, los creadores de Claude, uno de los principales competidores de ChatGPT. Y tuve una revelaci\u00f3n. No como un interruptor… M\u00e1s bien como cuando te das cuenta de que el agua ha subido a tu alrededor y ahora te llega al pecho.<\/p>\n\n\n\n Ya no soy necesario para el trabajo t\u00e9cnico propiamente dicho de mi empleo. Describo lo que quiero construir, en ingl\u00e9s corriente, y aparece. Es as\u00ed de sencillo. Cuando digo \u00abaparece\u00bb, no me refiero a un borrador que tengo que corregir. Me refiero al producto terminado. Le digo a la IA lo que quiero, me alejo de mi computadora durante cuatro horas y vuelvo para encontrar el trabajo terminado, bien hecho, mejor de lo que yo lo habr\u00eda hecho, sin necesidad de corregir nada. Hace unos meses, iba y ven\u00eda con la IA, la guiaba, hac\u00eda modificaciones. Ahora, simplemente describo el resultado y me voy.<\/p>\n\n\n\n Pondr\u00e9 un ejemplo para que entiendan c\u00f3mo funciona en la pr\u00e1ctica.<\/p>\n\n\n\n Le digo a la IA: \u00abQuiero crear esta aplicaci\u00f3n. Esto es lo que debe hacer, esto es lo que debe parecer en l\u00edneas generales. Determina el flujo de usuario, el dise\u00f1o, todo\u00bb. Y lo hace. Escribe decenas de miles de l\u00edneas de c\u00f3digo. Luego, y esta es la parte que habr\u00eda sido impensable hace un a\u00f1o, abre la aplicaci\u00f3n ella misma. Hace clic en los diferentes botones. Prueba las funciones. Utiliza la aplicaci\u00f3n como lo har\u00eda una persona. Si no le gusta el aspecto o el funcionamiento de un elemento, vuelve atr\u00e1s y lo modifica, por su cuenta. Repite el proceso, como har\u00eda un desarrollador, corrigiendo y perfeccionando hasta que queda satisfecha. Solo cuando decide que la aplicaci\u00f3n cumple con sus propios est\u00e1ndares, vuelve a m\u00ed y me dice: \u00abEst\u00e1 lista para ser probada\u00bb. Y cuando la pruebo, suele ser perfecta.<\/p>\n\n\n\n No exagero. As\u00ed fue mi lunes esta semana.<\/p>\n\n\n\n Pero lo que m\u00e1s me impresion\u00f3 fue el modelo que sali\u00f3 la semana pasada (GPT-5.3 Codex).<\/p>\n\n\n\n No se limitaba a ejecutar mis instrucciones. Tomaba decisiones inteligentes. Hab\u00eda algo en ese modelo que, por primera vez, se parec\u00eda al juicio. Al gusto. Esa inexplicable sensaci\u00f3n de saber cu\u00e1l es la decisi\u00f3n correcta, que la gente siempre ha dicho que la IA nunca tendr\u00eda. Este modelo la tiene, o al menos tiene algo tan parecido que la distinci\u00f3n empieza a perder importancia.<\/p>\n\n\n\n Siempre he sido uno de los primeros en adoptar las herramientas de IA. Pero estos \u00faltimos meses me han sorprendido.<\/p>\n\n\n\n Estos nuevos modelos de IA no son mejoras progresivas. Son algo completamente diferente.<\/p>\n\n\n\n Y aqu\u00ed est\u00e1 por qu\u00e9 te concierne, incluso si no trabajas en el campo de las nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n\n\n\n Los laboratorios de IA han tomado una decisi\u00f3n deliberada. Primero se han centrado en mejorar las capacidades de la IA para escribir c\u00f3digo… porque crear una IA requiere mucho c\u00f3digo. Si la IA es capaz de escribir ese c\u00f3digo, puede ayudar a crear la pr\u00f3xima versi\u00f3n de s\u00ed misma. Una versi\u00f3n m\u00e1s inteligente, que escribe un c\u00f3digo mejor, que crea una versi\u00f3n a\u00fan m\u00e1s inteligente. Hacer que la IA fuera eficaz en materia de codificaci\u00f3n era la estrategia que allanaba el camino para todo lo dem\u00e1s. Por eso empezaron por ah\u00ed.<\/p>\n\n\n\n Mi trabajo empez\u00f3 a cambiar antes que el suyo, no porque se centraran en los ingenieros inform\u00e1ticos, sino simplemente porque era un efecto secundario de su elecci\u00f3n inicial.<\/p>\n\n\n\n Ahora han alcanzado su objetivo. Y est\u00e1n pasando a todo lo dem\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n La experiencia que han vivido los trabajadores del sector tecnol\u00f3gico durante el \u00faltimo a\u00f1o, al ver c\u00f3mo la IA ha pasado de ser una \u00abherramienta \u00fatil\u00bb a \u00abalguien que hace mi trabajo mejor que yo\u00bb, es la experiencia que todo el mundo est\u00e1 a punto de vivir. Derecho, finanzas, medicina, contabilidad, consultor\u00eda, redacci\u00f3n, dise\u00f1o, an\u00e1lisis, servicio al cliente. No dentro de diez a\u00f1os. Las personas que desarrollan estos sistemas hablan de uno a cinco a\u00f1os. Algunos incluso hablan de menos. Y por lo que he visto en los \u00faltimos dos meses, creo que \u00abmenos\u00bb es m\u00e1s probable.<\/p>\n\n\n\n Este es el sesgo m\u00e1s criticable \u2014y criticado\u2014 del texto de Shumer. Si bien muchos modelos econ\u00f3micos sugieren que la automatizaci\u00f3n tendr\u00e1 efectos masivos en el empleo \u2014hip\u00f3tesis en la que tambi\u00e9n apuestan cada vez m\u00e1s empresas e inversionistas \u2014, no hay nada que permita inferir, como hace Shumer, que las profesiones que pone como ejemplo experimentar\u00e1n sin duda<\/em> una experiencia similar a la de los desarrolladores. Sin embargo, como indica el autor, los laboratorios de IA intentar\u00e1n replicar lo que se ha hecho con el desarrollo de software, centr\u00e1ndose en algunos \u00e1mbitos m\u00e1s espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n Lo escucho todo el tiempo. Lo entiendo, porque antes era cierto.<\/p>\n\n\n\n Si probaste ChatGPT en 2023 o principios de 2024 y pensaste \u00abse inventa cosas\u00bb o \u00abno es tan impresionante\u00bb, ten\u00edas raz\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Esas primeras versiones eran realmente limitadas. Alucinaban. Afirmaban con seguridad cosas que no ten\u00edan sentido.<\/p>\n\n\n\n Eso fue hace dos a\u00f1os. En t\u00e9rminos de IA, es historia antigua.<\/p>\n\n\n\n Los modelos disponibles hoy en d\u00eda son irreconocibles en comparaci\u00f3n con los que exist\u00edan hace seis meses.<\/p>\n\n\n\n El debate sobre si la IA \u00abrealmente mejora\u00bb o \u00abse topa con un muro\u00bb, que ha durado m\u00e1s de un a\u00f1o, ha terminado. Se acab\u00f3. Quienes siguen defendiendo esta tesis o bien nunca han utilizado los modelos actuales, o bien tienen inter\u00e9s en minimizar lo que est\u00e1 sucediendo, o bien eval\u00faan la situaci\u00f3n bas\u00e1ndose en una experiencia de 2024 que ya no es relevante. No lo digo por desd\u00e9n. Lo digo porque la brecha entre la percepci\u00f3n del p\u00fablico y la realidad actual es ahora enorme, y esa brecha es peligrosa: impide que la gente se prepare. <\/p>\n\n\n\n Parte del problema radica en que la mayor\u00eda de la gente utiliza la versi\u00f3n gratuita de las herramientas de IA. La versi\u00f3n gratuita lleva m\u00e1s de un a\u00f1o de retraso con respecto a la que tienen los usuarios de pago. Juzgar la IA bas\u00e1ndose en la versi\u00f3n gratuita de ChatGPT es como evaluar el estado de los smartphones en comparaci\u00f3n con los tel\u00e9fonos plegables. Las personas que pagan por las mejores herramientas y las utilizan a diario en su trabajo saben lo que les espera.<\/p>\n\n\n\n Pienso en un amigo abogado. No dejo de decirle que pruebe a utilizar la IA en su bufete, y \u00e9l siempre encuentra razones por las que no funcionar\u00e1. No est\u00e1 dise\u00f1ada para su especialidad, cometi\u00f3 un error cuando la prob\u00f3, no entiende los matices de su trabajo. Y lo entiendo. Pero algunos socios de grandes bufetes de abogados se han puesto en contacto conmigo para pedirme consejo, porque han probado las versiones actuales y ven ad\u00f3nde lleva esto. Uno de ellos, socio gerente de un gran bufete, pasa horas cada d\u00eda utilizando la IA. Me dijo que era como tener un equipo de socios a su disposici\u00f3n al instante. No lo utiliza porque sea un juguete. Lo utiliza porque funciona. Y me dijo algo que me llam\u00f3 la atenci\u00f3n: cada dos meses, mejora notablemente su rendimiento en el trabajo. Me dijo que, si sigue as\u00ed, espera que pronto sea capaz de hacer la mayor parte de lo que \u00e9l hace… y \u00e9l es un socio gerente con d\u00e9cadas de experiencia. No se asusta. Pero le presta especial atenci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Las personas que est\u00e1n a la vanguardia en su sector, las que llevan a cabo experimentos serios, no se lo toman a la ligera. Est\u00e1n impresionadas por lo que la IA ya es capaz de hacer. Y se posicionan en consecuencia.<\/p>\n\n\n\n Voy a intentar concretar el ritmo de estos avances. Porque creo que es la parte m\u00e1s dif\u00edcil de creer cuando no se sigue de cerca.<\/p>\n\n\n\n En 2022, la IA no era capaz de realizar c\u00e1lculos aritm\u00e9ticos b\u00e1sicos de forma fiable. Habr\u00eda afirmado con certeza que 7 \u00d7 8 = 54.<\/p>\n\n\n\n En 2023, era capaz de aprobar el examen de acceso a la abogac\u00eda.<\/p>\n\n\n\n En 2024, pod\u00eda escribir software funcional y explicar conceptos cient\u00edficos de nivel universitario.<\/p>\n\n\n\n A finales de 2025, algunos de los mejores ingenieros del mundo declararon que hab\u00edan confiado la mayor parte de su trabajo de codificaci\u00f3n a la IA.<\/p>\n\n\n\n El 5 de febrero de 2026 llegaron nuevos modelos, dando la impresi\u00f3n de que todo lo que les hab\u00eda precedido pertenec\u00eda a otra \u00e9poca.<\/p>\n\n\n\n Si no has probado la IA en los \u00faltimos meses, lo que existe hoy en d\u00eda te resultar\u00eda irreconocible.<\/p>\n\n\n\n METR mide este progreso utilizando datos. Realiza un seguimiento de la duraci\u00f3n de las tareas reales \u2014medida en funci\u00f3n del tiempo que le llevar\u00eda a un experto humano realizar la misma tarea\u2014 que un modelo puede completar con \u00e9xito de principio a fin sin ayuda humana. Hace aproximadamente un a\u00f1o, la respuesta era de unos diez minutos. Luego, una hora. Despu\u00e9s, varias horas. La medici\u00f3n m\u00e1s reciente (Claude Opus 4.5, un modelo de noviembre) mostr\u00f3 que la IA realizaba tareas que a un experto humano le llevar\u00edan casi cinco horas. Y esta cifra se duplica aproximadamente cada siete meses. Los datos recientes sugieren que podr\u00eda acelerarse hasta alcanzar los cuatro meses.<\/p>\n\n\n\n Pero incluso esta medici\u00f3n no se ha actualizado para incluir los modelos que acaban de salir esta semana. Seg\u00fan mi experiencia, el avance es extremadamente significativo. Espero que la pr\u00f3xima actualizaci\u00f3n del \u00edndice METR muestre otro gran avance.<\/p>\n\n\n\n Si prolongamos la tendencia, que se ha mantenido durante a\u00f1os sin signos de ralentizaci\u00f3n, podemos esperar que, en un a\u00f1o, la IA sea capaz de realizar de forma totalmente independiente tareas que a un humano le llevar\u00edan varios d\u00edas. En dos a\u00f1os, varias semanas. En tres a\u00f1os, proyectos de un mes de duraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nS\u00e9 que es real porque me ha pasado a m\u00ed<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\u00abPero prob\u00e9 la IA y no fue tan terrible\u00bb<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\u00bfA qu\u00e9 velocidad est\u00e1 evolucionando realmente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n