Hubo un tiempo en el que, para comunicarnos con un ordenador, necesitábamos perforar tarjetas.
Después llegaron los terminales y las líneas de comandos. Había que memorizar instrucciones y escribirlas con una sintaxis precisa. Un carácter equivocado podía arruinarlo todo.
Más tarde aparecieron las interfaces gráficas. Ventanas, iconos, ratones y menús desplegables hicieron que millones de personas pudieran utilizar ordenadores sin conocer sus lenguajes internos.
Cada salto tuvo algo en común: redujo la distancia entre lo que queríamos hacer y lo que necesitábamos saber para conseguirlo.
Y ahora estamos viviendo el siguiente.
Por primera vez, podemos pedirle a una máquina lo que queremos utilizando nuestro propio lenguaje.
Sin aprender comandos. Sin memorizar sintaxis. Sin saber programar.
O, al menos, esa es la promesa.
En la keynote de Rails World 2026, David Heinemeier Hansson (DHH), creador de Ruby on Rails, explicó que prácticamente había dejado de escribir código profesional a mano.
Alguien que ha dedicado más de veinte años a desarrollar software ahora prefiere describir lo que necesita y dejar que los agentes de inteligencia artificial lo construyan.
Resulta especialmente significativo viniendo de alguien que ayudó a simplificar la programación para toda una generación de desarrolladores.
DHH no está renunciando a construir software.
Está cambiando el lenguaje con el que lo construye.
Y eso podría tener consecuencias mucho más profundas que la simple automatización de escribir código.
Durante décadas hemos aprendido a hablar el idioma de las máquinas. Ahora son ellas las que están aprendiendo a hablar el nuestro.
Alan Kay, uno de los pioneros de la informática personal y la programación orientada a objetos, defendió durante décadas la importancia de crear sistemas que amplificasen las capacidades humanas.
La historia del software puede entenderse precisamente como una sucesión de abstracciones.
Del lenguaje máquina al ensamblador. Del ensamblador a los lenguajes de alto nivel. De estos a los entornos visuales y las herramientas que ocultan cada vez más complejidad.
Ahora aparece una nueva posibilidad: que el lenguaje natural se convierta en una interfaz universal para interactuar con la tecnología.
No solo para programar.
También para consultar datos, diseñar aplicaciones, automatizar procesos o controlar sistemas.
Pero hay una diferencia importante.
Los lenguajes de programación tradicionales están diseñados para eliminar ambigüedades. El lenguaje humano está lleno de ellas.
Edsger Dijkstra, uno de los grandes pensadores de la informática, insistía en la importancia del rigor intelectual para desarrollar software fiable.
Y esa exigencia no desaparece porque dejemos de escribir código.
Simplemente cambia de lugar.
Saber pedir no es lo mismo que saber qué pedir
Durante los últimos años hemos hablado muchísimo de prompt engineering.
Cómo escribir instrucciones.
Qué palabras utilizar.
Cómo estructurar una petición para conseguir mejores resultados.
Pero sospecho que buena parte de esas técnicas serán transitorias.
A medida que los modelos mejoren, necesitarán menos instrucciones artificiales para comprender nuestras intenciones.
Lo verdaderamente importante será otra cosa.
Entender el problema que queremos resolver.
Conocer el negocio, las restricciones, los usuarios, las excepciones y las consecuencias de cada decisión.
Porque una IA puede generar una aplicación en segundos, pero eso no garantiza que sea la aplicación que necesitábamos.
Y aquí aparece una paradoja interesante.
Cuanto menos necesitemos conocer el lenguaje de las máquinas, más importante será comprender el mundo sobre el que queremos actuar.
Food for thought
Imaginemos que queremos desarrollar una aplicación para gestionar las vacaciones de una empresa.
Podemos pedirle a un agente: “Crea una aplicación para gestionar las vacaciones de los empleados”.
Probablemente obtengamos algo funcional.
Pero ¿qué ocurre con los festivos autonómicos? ¿Los convenios colectivos? ¿Las aprobaciones? ¿Los solapamientos entre compañeros? ¿Los permisos especiales?
El problema nunca fue únicamente escribir el código.
Era comprender todo aquello que el código debía resolver.
Y esa es precisamente la parte donde el conocimiento del dominio y la experiencia siguen marcando diferencias.
Quizá Donald Knuth, que dedicó buena parte de su vida a estudiar el arte de programar, reconocería aquí una transformación interesante: podemos cambiar radicalmente las herramientas sin eliminar la necesidad de comprender los algoritmos y problemas que hay detrás.
Durante décadas aprendimos lenguajes para explicarles a las máquinas cómo hacer las cosas. Ahora empezamos a utilizar nuestro propio lenguaje para explicarles qué queremos conseguir.
La barrera técnica se reduce. La responsabilidad de entender el problema permanece.
Y puede que ese sea el cambio más importante de todos.
Porque el próximo gran lenguaje de programación quizá no necesite compilador.
Pero seguirá necesitando algo que ninguna interfaz puede garantizar por nosotros: saber qué merece la pena construir.
🌍 El Eco del Mercado
🕷️ Agentes de IA comprometen más de cien webs por unos 5.000 dólares. Un atacante utilizó Cairn, DeepSeek y Claude Code para intentar acceder a más de 1.200 sitios, incluidos los de Deere, SharkNinja y Cummins. Cada intrusión exitosa habría requerido unas 23 horas de trabajo autónomo y alrededor de 50 dólares en tokens. www.reuters.com
🎮 Cuatro agentes de Gemini completan Minecraft sin intervención humana. Los agentes se repartieron tareas, intercambiaron información y derrotaron al enemigo final después de 27 horas de actividad. El experimento muestra su capacidad para coordinarse, aprender de errores y mantener objetivos prolongados, aunque necesitó 1.350 millones de tokens. www.engadget.com
🏭 Siemens quiere automatizar con IA hasta el 80 % de sus fábricas. La compañía trabaja con Nvidia en modelos y gemelos digitales para simular y optimizar procesos antes de trasladarlos a las plantas. Siemens invertirá 500 millones de euros en convertir su fábrica de Erlangen en escaparate de esta automatización. www.reuters.com
⚡ MiniMax promete triplicar la velocidad y reducir un 70 % el coste de su IA. La empresa china presenta M3.1 Flash, una actualización orientada a programación, ciberseguridad y tareas agénticas. Las mejoras anunciadas proceden del fabricante y aún necesitan evaluación independiente. www.reuters.com
🧩 Amazon facilita la migración de PyTorch desde Nvidia hasta Trainium. La nueva herramienta abierta TorchNeuron permite ejecutar código de PyTorch en los chips de Amazon mediante un cambio de configuración y sin reescribirlo. El objetivo es atacar la ventaja que el ecosistema CUDA aporta a Nvidia. www.reuters.com
🖥️ Nvidia introduce sus nuevas CPU en la nube de Modal. Modal incorporará los procesadores Vera para alojar agentes después de utilizar exclusivamente chips de Intel y AMD. Sus primeras pruebas atribuyen a la CPU de Nvidia el doble de trabajo realizado, aunque la startup mantendrá una infraestructura mixta. www.reuters.com
💰 Tenstorrent capta 1.500 millones y duplica su valoración. La compañía dirigida por Jim Keller alcanza una valoración de 6.200 millones de dólares y destinará los fondos a ampliar la producción de sus servidores Galaxy. Su propuesta emplea RISC-V para reducir la dependencia de arquitecturas propietarias. www.reuters.com
🇺🇸 Estados Unidos expulsa DeepSeek de los sistemas civiles federales. El Gobierno ordena retirar tanto los productos de DeepSeek como los servicios de terceros desarrollados con sus modelos por el riesgo de transferir información sensible a China. La prohibición obligará a identificar dependencias de IA que pueden permanecer ocultas dentro de otros productos. www.reuters.com
⚖️ Google no logra que el Supremo revise la protección de las patentes antiguas. El tribunal rechaza examinar su recurso contra la política que permite a la oficina de patentes evitar la revisión de títulos con más de seis años. La decisión dificulta que las tecnológicas invaliden administrativamente patentes por las que han sido demandadas. www.reuters.com
🛰️ Telefónica y otras tres operadoras exploran una puja conjunta por el espectro satelital europeo. Telefónica, Deutsche Telekom, Orange y Vodafone construirían en Europa la infraestructura terrestre y seleccionarían posteriormente un socio que aporte la constelación. La iniciativa busca mejorar la cobertura y conservar en el continente funciones esenciales de control. www.reuters.com
🤝 Anthropic reservará un 5 % de sus acciones para beneficio público. La participación se destinará a un nuevo fondo para financiar organizaciones, distribuciones directas e iniciativas relacionadas con el impacto laboral de la IA. El fondo podría recibir acciones adicionales conforme aumente la valoración de Anthropic. www.reuters.com
🏦 Santander y Nvidia llevan los agentes especializados a la banca. El acuerdo de tres años amplía el trabajo de Santander AI Lab y su plataforma Model Arena para evaluar y supervisar modelos y agentes bancarios. La colaboración abarcará atención al cliente, prevención del fraude y blanqueo, decisiones en tiempo real y un gemelo digital del banco; una prueba ya redujo los costes en más de un 50 %. santander.com
Déjame recordarte que si te gusta la tecnología, el podcast de Código Abierto también puede ser una buena opción.
Si algo de lo que has leído te ha removido, dímelo.
Ya sabes que estoy al otro lado si quieres comentar, discrepar o simplemente saludar.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1. Para seguir leyendo. Si el lenguaje natural está camino de convertirse en nuestra principal interfaz con las máquinas, merece la pena recuperar tres lecturas:
El diseño de las cosas cotidianas, de Don Norman, un clásico sobre cómo diseñar tecnología que se adapte a las personas y no al revés
Software Design for Flexibility, de Chris Hanson y Gerald Jay Sussman, sobre abstracción y sistemas capaces de evolucionar sin tener que reconstruirlos;
The Art of Doing Science and Engineering, de Richard Hamming, una reflexión sobre cómo pensar, aprender y resolver problemas complejos.
El verdadero progreso tecnológico no consiste solo en hacer más fáciles las herramientas, sino en ampliar nuestra capacidad para pensar y crear.
PD2. Hablar es el nuevo teclear. Si el lenguaje natural va a convertirse en nuestra principal interfaz con las máquinas, quizá el próximo accesorio imprescindible no sea un teclado, sino un micrófono. El DJI Mic Mini 2 es un pequeño micrófono inalámbrico de apenas 10 gramos, con cancelación de ruido y conexión a móviles y ordenadores.