Durante años, la tecnología dejó lugar para quienes aprendían por su cuenta, rompían cosas, leían documentación y construían criterio fuera de los caminos formales. Con la IA y el vibe coding, esa frontera se vuelve más borrosa: cada vez más personas pueden crear prototipos sin saber programar en profundidad. El desafío no es defender el diploma ni romantizar al autodidacta, sino entender qué tipo de aprendizaje nos permite tocar los problemas con las manos y no quedarnos solo con lo que parece conocimiento.
Un ingeniero de Google contó cómo logró construir en tres meses un proyecto que venía postergando hacía ocho años. La IA fue clave para destrabarlo, pero también lo llevó a tirar un mes entero de trabajo y empezar de nuevo. Al mismo tiempo, varias empresas empiezan a medir productividad por tokens consumidos, como si quemar más IA fuera igual a trabajar mejor. El problema no es la IA: el problema es olvidar que el software necesita criterio, arquitectura, contexto y alguien que se haga cargo de las decisiones difíciles.
Arranca 2026 y los números son contundentes: la mayoría de los proyectos agénticos no llega a producción, y los analistas coinciden en que el problema no es la tecnología sino la forma en que la usamos. Lo curioso es que esto ya lo habíamos pensado acá, en un blog de reflexión, hace más de un año. No para decir ’te lo dije’, sino para preguntarnos algo más útil: si el camino se veía venir, ¿cómo lo torcemos para aprovechar de verdad lo que estos agentes pueden dar?
Si 2024 fue el año en que la IA dejó de ser novedad y empezó a pedir madurez, 2025 fue el año en que se volvió plural: muchos modelos, muchos orígenes, muchas geografías, muchos precios. Y esa abundancia cambió el problema. Cuando hay tanto para elegir, el diferencial deja de ser el acceso a la mejor herramienta y pasa a ser el criterio para usarla. Un balance del año mirando el mundo, y mirándonos a nosotros desde el sur.
La deuda técnica no se elimina, se administra. Y administrarla bien es parte del oficio de cualquiera que lidere tecnología. Quiero pensarla en sus tres formas —la que se ve, la que se esconde y la que heredamos— y en la conversación más difícil de todas: explicarle al negocio por qué a veces hay que frenar para pagar algo que no se ve.
En marzo escribí sobre el vibe coding en pleno auge. Cuatro meses después, con el ruido más bajo, se puede empezar a separar lo que era hype de lo que era señal. La idea perdurable: las modas técnicas no son ni la revolución que prometen ni el fraude que denuncian sus críticos; dejan un residuo útil cuando una tiene la paciencia de esperar a que baje la espuma.
En la carrera por usar el modelo de IA más potente, solemos olvidar una pregunta sencilla: ¿lo necesitábamos? Elegir el modelo adecuado para cada tarea, en lugar del más grande por defecto, no es solo ahorrar dinero. Es una forma de responsabilidad técnica que tiene consecuencias económicas, operativas y ambientales. La eficiencia dejó de ser un lujo de optimización para volverse parte del criterio.