Las herramientas de programación impulsadas por inteligencia artificial prometían democratizar el desarrollo. Pero líderes del software abierto advierten que la explosión de código generado por IA está creando un nuevo problema: mantener la calidad y evitar el colapso de los proyectos.
Durante años, la industria tecnológica sostuvo una idea seductora: la inteligencia artificial convertiría el desarrollo de software en algo barato, rápido y accesible para todos. Algunos analistas incluso afirmaron que el llamado “vibe coding permitirá a startups replicar las funciones de complejas plataformas SaaS”.
Sin embargo, la realidad que empieza a emerger dentro del ecosistema open source muestra un panorama mucho más complejo.
Lejos de representar únicamente una revolución positiva, las herramientas de programación asistida por IA están generando un efecto inesperado: tanto progreso como fricción dentro de las comunidades que sostienen gran parte de la infraestructura digital mundial.
Más código, pero peor calidad
Los proyectos de código abierto fueron considerados los principales beneficiarios de la era del código barato. Al operar históricamente con escasez de recursos humanos, la automatización parecía una solución natural.
Pero ocurrió algo distinto.
Según expertos del sector, la facilidad para generar código mediante IA produjo una avalancha de contribuciones de baja calidad que amenaza con saturar los sistemas de revisión.
VideoLAN Organization, responsable del popular reproductor multimedia VLC media player, detectó rápidamente el fenómeno.
Su CEO, Jean-Baptiste Kempf, fue directo al describir la situación:
“Para las personas que son junior respecto al código de VLC, la calidad de las solicitudes de integración que vemos es abismal”.
Kempf no rechaza la inteligencia artificial, pero aclara que funciona mejor cuando está en manos experimentadas. Según explicó, los modelos pueden recibir todo el código base del proyecto y ayudar a portar el software a nuevos sistemas operativos, algo extremadamente útil para desarrolladores senior.
“El modelo es útil para gente con experiencia que escribe nuevo código, pero es difícil de gestionar para quienes no saben lo que están haciendo”, señaló.
Blender también siente el impacto
El problema no es aislado.
La Blender Foundation, responsable del software 3D open source Blender —mantenido como código abierto desde 2002— también reportó dificultades similares.
Su CEO, Francesco Siddi, explicó que las contribuciones asistidas por modelos de lenguaje suelen:
“hacer perder tiempo a los revisores y afectar su motivación”.
La fundación todavía evalúa una política oficial sobre herramientas de IA, pero por ahora adoptó una postura cautelosa: no están obligadas ni recomendadas para colaboradores o desarrolladores centrales.
Cuando la IA elimina la barrera de entrada
La magnitud del problema llevó incluso a replantear uno de los principios históricos del software abierto: la puerta abierta a cualquier contribuyente.
El desarrollador Mitchell Hashimoto lanzó recientemente un sistema para limitar contribuciones en GitHub únicamente a usuarios verificados.
Según explicó:
“La IA eliminó la barrera natural de entrada que permitía a los proyectos open source confiar por defecto”.
Un fenómeno similar ocurrió en programas de recompensas por fallas de seguridad. El creador del proyecto de transferencia de datos cURL, Daniel Stenberg, decidió suspender temporalmente su programa bug bounty tras recibir una avalancha de reportes generados por IA.
Stenberg describió la situación sin rodeos:
“Antes alguien invertía mucho tiempo en un reporte de seguridad. Había una fricción natural. Ahora no hay ningún esfuerzo. Se abrieron las compuertas”.
El verdadero problema: mantener el software
La discusión revela una tensión estructural entre empresas tecnológicas y comunidades open source.
Mientras compañías como Meta priorizan crear nuevos productos y funcionalidades, los proyectos abiertos dependen principalmente del mantenimiento, la estabilidad y la coherencia del ecosistema.
Kempf resumió la diferencia:
“En las grandes empresas te ascienden por escribir código, no por mantenerlo”.
El inversor especializado en software abierto Konstantin Vinogradov sostiene que la inteligencia artificial está acelerando un problema preexistente.
Según explicó:
“Tenemos bases de código que crecen exponencialmente junto con sus interdependencias, mientras que el número de mantenedores activos crece mucho más lento. Con la IA, ambas partes de la ecuación se aceleraron”.
El resultado es paradójico: crear software nunca fue tan fácil, pero administrarlo podría volverse cada vez más difícil.
La muerte del ingeniero todavía no llegó
Durante los últimos dos años surgieron predicciones sobre el supuesto fin del ingeniero de software humano. La experiencia del open source sugiere lo contrario.
La inteligencia artificial potencia a los mejores desarrolladores, pero no aumenta automáticamente la cantidad de ingenieros capaces de mantener sistemas complejos.
Como concluyó Vinogradov:
“La IA no incrementa el número de mantenedores calificados. Empodera a los buenos, pero los problemas fundamentales siguen ahí”.
La lección para la industria tecnológica es clara: la era del código generado por IA no elimina el trabajo humano, sino que redefine dónde está el verdadero valor.
Ya no se trata solo de escribir software.
Se trata de gestionar la complejidad creciente que la propia inteligencia artificial está ayudando a crear.
