La imprenta del software ya está aquí
Diario de Innovación #347
Hay algo profundamente extraño pasando ahora mismo.
El creador de Claude Code no ha escrito una sola línea de código en todo 2026.
Ni una.
Y no estamos hablando de un manager alejado de la tecnología.
Estamos hablando de Boris Cherny.
El tipo que creó Claude Code dentro de Anthropic.
Un ingeniero que literalmente escribió libros sobre programación.
Y ahora programa desde el móvil.
Lanzando decenas de PRs al día.
A veces cientos.
No usando autocomplete.
No corrigiendo código.
Simplemente coordinando agentes.
Y creo que mucha gente todavía no ha entendido lo que significa esto.
Porque seguimos pensando la IA como una herramienta que “ayuda” a programar.
Pero la tesis de Boris no le va gustar a mucha gente. La programación, al menos como la hemos entendido durante décadas, empieza a estar resuelta.
No toda.
No en todos los contextos.
No en todos los lenguajes.
Pero sí una enorme parte del trabajo cotidiano que antes justificaba equipos enteros.
Y aquí es donde se empieza a poner feo el panorama.
Porque cuando el coste de producir software cae de forma radical, el valor deja de estar en escribir código.
Pasa a estar en entender problemas.
En conectar disciplinas.
En saber qué construir.
En tener criterio.
Hay una parte de la entrevista que me pareció especialmente importante.
Boris dice que el mejor programa de contabilidad probablemente ya no será desarrollado por un ingeniero.
Será un contable.
Porque el cuello de botella deja de ser programar.
Y pasa a ser entender profundamente el dominio.
Y creo que esto conecta con algo mucho más grande que el propio software.
Durante años aprendimos que el conocimiento técnico era escaso.
Que había “traductores” entre negocio y tecnología.
Que solo unos pocos podían construir.
Pero quizá estamos entrando en una etapa donde construir deja de ser el privilegio.
Igual que leer y escribir dejaron de serlo tras la imprenta.
De hecho, Boris usa exactamente esa analogía.
La imprenta no eliminó a los escritores.
Multiplicó el número de personas capaces de escribir.
Y probablemente esto haga lo mismo con el software.
No desaparecerán los ingenieros.
Pero sí cambiará radicalmente qué significa ser uno.
Y aquí aparece otra idea importante de la entrevista, los loops.
No los prompts.
No pedirle algo puntual a un modelo.
Sino crear sistemas que trabajan continuamente por ti.
Agentes que revisan PRs.
Que arreglan tests.
Que monitorizan sistemas.
Que agrupan feedback.
Que se coordinan entre ellos.
Software que ya no espera instrucciones constantes.
Software que empieza a operar.
Y honestamente…
Creo que muchas empresas todavía están discutiendo si permiten usar ChatGPT en el portátil corporativo, mientras otras organizaciones ya funcionan como pequeñas colonias de agentes autónomos.
Anthropic, según cuenta Boris, ya no escribe SQL manualmente.
Ni gran parte del código.
Los agentes hablan entre ellos por Slack.
Se coordinan.
Iteran.
Se supervisan.
La tecnología empieza a parecerse menos a una herramienta y más a una organización virtual paralela.
Y eso cambia completamente cómo entendemos el trabajo del conocimiento.
Porque quizá el futuro no sea “todo el mundo aprendiendo a programar”. Quizá el futuro sea, todo el mundo aprendiendo a dirigir sistemas que programan.
Y ahí la diferencia ya no será técnica.
Será estratégica.
Quién sabe formular problemas.
Quién sabe validar resultados.
Quién sabe combinar contexto humano con capacidad computacional.
Quién sabe construir criterio.
Porque cuando crear software se vuelve casi gratis…
La escasez se desplaza.
Y las nuevas ventajas competitivas empiezan a ser otras: marca, distribución, datos, network effects, comunidad, velocidad organizativa…
No escribir código.
Entender qué merece la pena construir.
Y quizá por eso esta entrevista me parece tan importante.
No porque explique cómo usar Claude Code.
Sino porque enseña algo mucho más relevante:
Estamos dejando atrás la era donde el software era un producto artesanal construido línea a línea.
Y entrando en otra donde el software empieza a comportarse como literatura tras la imprenta: abundante, barato, democratizado y producido a una velocidad imposible de absorber.
La pregunta ya no es quién sabe programar.
La pregunta es: ¿qué ocurrirá cuando programar deje de ser una barrera de entrada?
🚨 SPOLIER: esta publicación no trata de hipótesis, sino de hechos reales.
🌍 El eco del mercado
🚀 xAI ya no compite solo por modelos: compite por convertirse en infraestructura. La integración entre xAI y SpaceX empieza a mostrar una tesis mucho más ambiciosa: controlar compute, energía, conectividad y despliegue físico de IA bajo una misma estructura. Más que un laboratorio de modelos, xAI empieza a parecer una neocloud vertical integrada. ELon quiere crear su propio moat independientemente del modelo. Para ello quiere controlar la cadena completa: chips, energía, centros de datos, satélites y distribución global.
⚡ Microsoft descubre el límite incómodo de la IA: la energía. El crecimiento explosivo de centros de datos para IA empieza a tensionar los compromisos climáticos de Microsoft. La compañía reconoce que mantener simultáneamente expansión IA y objetivos net-zero será mucho más complejo de lo previsto.
🌬️ TSMC sale a buscar viento para seguir fabricando chips. TSMC está incrementando sus acuerdos energéticos renovables, especialmente eólicos, para sostener el crecimiento brutal de producción asociado a la IA. Y es que fabricar chips empieza a parecerse más a gestionar una utility que a una cadena de suministro de tecnológica.
🏗️ La IA ya consume más capital que las mayores apuestas industriales de la historia. El gasto global en infraestructura IA empieza a superar referencias históricas como Apollo, el Manhattan Project o la ISS. El ritmo de inversión ya no encaja dentro de un ciclo tecnológico tradicional.
🧠 Cinco arquitectos explican dónde se rompe realmente la economía de la IA. Varias voces clave del ecosistema coinciden en algo: el problema ya no es entrenar modelos. El cuello de botella está en inferencia, costes operativos y distribución. El propio mercado empieza a girar desde “quién tiene el modelo más listo” hacia “quién puede operar IA a escala rentable”.
🐉 Moonshot AI confirma que China no piensa abandonar la carrera. La startup china Moonshot AI levanta 2.000 millones de dólares y alcanza una valoración de 20.000 millones en plena desaceleración del venture capital global.
🛑 Google cierra Project Mariner antes de despegar. Google ha decidido cancelar Project Mariner, uno de sus proyectos relacionados con automatización avanzada y agentes. Solo hay dos factores limitantes para cualquiera en esta tierra, el capital y el tiempo. Incluso los gigantes empiezan a podar iniciativas IA que no muestran retorno claro o diferenciación real.
🧩 OpenAI lleva Codex directamente al navegador. OpenAI lanza un plugin de Codex para Chrome con el objetivo de integrar generación y automatización de código directamente en el flujo diario del desarrollador.
💸 Snap rompe con Perplexity pese al boom de los buscadores IA. Snap cancela un acuerdo multimillonario con Perplexity, mostrando que el entusiasmo por los nuevos buscadores IA todavía no garantiza modelos de negocio sostenibles.
🔓 El ‘vibe coding’ empieza a abrir agujeros de seguridad reales. Aplicaciones generadas mediante herramientas low-code y asistentes IA están exponiendo datos personales y corporativos por errores básicos de arquitectura y permisos.
🔥 Palo Alto alerta de una vulnerabilidad crítica en firewalls. Una nueva vulnerabilidad crítica afecta a firewalls ampliamente desplegados en entornos corporativos y ya se están observando intentos activos de explotación.
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: Si te interesa esta idea de cómo cambia el valor cuando una tecnología se democratiza, te recomiendo El Individuo Soberano. Muchas de las dinámicas que describían para internet empiezan a verse ahora con la IA.
PD2: The Beginning of Infinity tiene una idea brillante: el progreso ocurre cuando el conocimiento se vuelve fácil de copiar pero difícil de crear. La IA está alterando justo esa frontera.
PD3: En La Ola que Viene hay una tesis muy relacionada con todo esto: cuando el coste de crear capacidad tecnológica cae drásticamente, las estructuras sociales y organizativas tardan años en adaptarse.
PD4: Y si quieres entender por qué Boris menciona constantemente “network effects”, “switching costs” y “cornered resources”, merece mucho la pena leer 7 Powers. Probablemente sea uno de los mejores marcos estratégicos para entender qué empresas sobrevivirán en un mundo donde construir software ya no sea una ventaja diferencial.
PD5: Aquí tienes la charla completa.