Cada vez que un nuevo ciclo de IA alcanza su pico de expectativas, resurge la misma narrativa: que la tecnología está a punto de democratizar algo que hasta ahora estuvo reservado para unos pocos. En los años 90 fue el web design. En los 2010, la creación de apps. Hoy, la promesa es el software a medida para todos. Y como antes, hay razones para creer en ella… y razones serias para no hacerlo.
El CEO de 37signals (los creadores de Basecamp y HEY), Jason Fried, publicó esta semana una crítica directa: “A bespoke software revolution? I don’t buy it.” No es un escéptico del vibe coding ni del avance real de los LLMs. Es alguien que ha construido software empresarial durante décadas y que conoce de primera mano quién termina usando —y abandonando— los sistemas que se crean.
¿De qué se habla cuando se habla de software personalizado con IA?
La tesis optimista, impulsada por nombres como Sam Altman y amplificada por cada nuevo lanzamiento de Cursor, Replit o Claude Code, es más o menos esta: pronto, cualquier empresa podrá describir en lenguaje natural lo que necesita y obtendrá una aplicación funcional, diseñada específicamente para sus procesos, sin depender de consultoras costosas ni equipos internos de desarrollo. El mundo quiere 1.000 veces más software del que existe, y la IA va a fabricarlo.
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→ Inscríbete hoy 🚀No es una afirmación sin base. El vibe coding ya funciona. En descubre.ai hemos documentado cómo apps funcionales se construyen en 20 minutos partiendo de un documento de Word. Startups como Eragon ($12M recaudados) ya venden software empresarial que se opera con prompts. Los casos existen y son reales.
Pero Fried hace una pregunta que la industria evita responder: ¿quién es exactamente el “todos” en “todos podrán hacer software”?
El argumento de Jason: el problema no es la tecnología, es la demanda
“La firma contable de tres personas ahogada en papeleo de clientes no quiere un nuevo sistema para mantener. Quiere que el papeleo desaparezca.”
Esta es la distinción central de su argumento, y es más importante de lo que parece. El CEO de 37signals no niega que la IA construya software más rápido y más barato. Niega que eso cambie lo que la mayoría de empresas quiere de la tecnología. Quieren soluciones, no proyectos. Quieren resultados, no responsabilidades nuevas. Una excavadora más potente no convierte a un propietario en contratista: la mayoría de personas sigue prefiriendo contratar a alguien que haga el hoyo.
¿Quién está emocionado con el software a medida? Los que hacen software. Jason lo dice sin rodeos: “X está llena de personas que aman programar hablando de programar.” El sesgo de confirmación es enorme. La audiencia que consume este discurso es exactamente la misma que lo produce.
Esto no invalida la oportunidad, pero sí la delimita. El segmento que adoptará el software personalizado con IA no es “todo el mundo”: es el segmento que ya tenía alguna inclinación hacia la tecnología, los que ya eran dabblers antes de que la IA les diera superpoderes.
Lo que sí está cambiando (y es relevante para todos los demás)
Fried acierta en el diagnóstico sociológico pero puede estar subestimando cómo cambia la capa intermedia. No es que todos vayan a construir su propio software. Es que la barrera de entrada para los integradores, consultores y equipos tech internos cae dramáticamente. El perfil de quiénes construyen software se amplía hacia personas con menos formación formal en desarrollo, y eso sí cambia el mercado.
Como hemos analizado antes: todos somos AI engineers ahora, no porque todos programemos, sino porque la línea entre usuario avanzado y desarrollador se ha vuelto porosa. El CFO que antes pedía un reporte al equipo de datos ahora puede construirlo él mismo. El responsable de operaciones puede automatizar un proceso sin abrir un ticket. Eso es real.
El problema viene cuando ese cambio se extrapola a la empresa de 40 camiones que mencionaba Fried. Esa empresa no va a construir su TMS personalizado. Pero sí va a adoptar herramientas que ahora son más baratas porque alguien las construyó más rápido gracias a la IA. La revolución puede ser real sin que el usuario final la vea o la entienda.
La trampa del hype: el software mal construido como riesgo sistémico
Hay un riesgo que ninguno de los dos bandos menciona suficientemente: el software mediocre a escala. La IA permite construir más rápido, pero no garantiza que lo construido sea bueno, mantenible o seguro. En descubre.ai hemos cubierto el problema del código de IA que parece correcto pero no lo es: alucinaciones sutiles, bugs que no emergen hasta producción, deuda técnica invisible.
Si la promesa del software personalizado se cumple solo a medias —muchas más personas construyendo herramientas, pero sin la cultura de ingeniería que las mantiene— el resultado podría ser un ecosistema lleno de aplicaciones frágiles, difíciles de auditar y sin mantenimiento. Esto no es un argumento en contra de la democratización. Es un argumento a favor de pensar bien cómo se hace.
¿Qué dice la evidencia real?
Las herramientas de vibe coding tienen millones de usuarios. Replit, Lovable, Bolt, v0 no son experimentos marginales. Startups como nutrIA pasaron de hackathon a 3.000 suscriptores pagos construidas casi íntegramente con IA. El caso existen.
Pero también existe la otra cara: la mayoría de estos proyectos son B2C o tools personales. El software empresarial real —el que toca ERP, facturación, compliance, supply chain— sigue siendo caro, lento y complicado de implementar, con o sin IA. El porcentaje de proyectos de IA que fracasa sigue rondando el 80%, según múltiples estudios, y la razón suele ser organizacional, no técnica.
Por qué importa
El debate sobre si la IA democratiza el software personalizado no es solo académico. Tiene consecuencias concretas para cómo las empresas invierten, para qué tipo de talento contratan y qué expectativas tienen sobre qué puede resolver la tecnología.
Si la narrativa optimista domina sin matices, el riesgo es que empresas medianas inviertan en iniciativas de software a medida que nunca terminarán de funcionar, que consultoras oversell proyectos de IA que no tienen la infraestructura organizacional para sostener, y que founders construyan para una demanda que creen que existe porque su feed de X les dice que existe.
Jason no está equivocado cuando dice que la mayoría de la gente quiere que le hagan el hoyo, no la excavadora. La revolución del software personalizado va a ocurrir, pero probablemente para un segmento más acotado de lo que los optimistas prometen. Para el resto del mundo empresarial, la IA cambiará el software que usan sin que ellos lo noten: más barato en el backend, más rápido en el front, pero igualmente opaco.
Y eso también es una revolución. Solo que más aburrida de vender.
