Hay buena vibra, pero no hay dinero: tu software gratuito favorito podría quedarse en el olvido.

La inteligencia artificial generativa está cambiando rápidamente la forma de crear software, pero esta ola tecnológica puede tener un efecto adverso. Investigadores europeos concluyeron que el llamado «vibe-coding», en el que el código se genera masivamente mediante asistentes de IA, puede socavar con bastante rapidez el ecosistema del software de código abierto.

Se trata de un enfoque en el que el desarrollador formula la tarea y un gran modelo de lenguaje entrega por sí mismo fragmentos de programas listos e incluso aplicaciones completas. Como resultado, incluso personas con conocimientos técnicos básicos pueden crear rápidamente servicios e instrumentos sin comprender siempre por completo su funcionamiento interno. Estos sistemas se apoyan en un enorme conjunto de bibliotecas abiertas, bases de datos y trabajos de la comunidad que se han ido formando durante décadas.

Los proyectos de código abierto se sostienen por la participación de las personas. Los usuarios ayudan a los desarrolladores con dinero, tiempo y conocimientos, encuentran errores y mantienen las bibliotecas en funcionamiento. Además, muchos autores no ganan dinero por el código en sí, sino por la implicación de la audiencia. Esto incluye visitas a la documentación, preguntas en foros, debates, informes de errores y actividad pública. A través de esa implicación llegan encargos, ofertas de empleo y consultorías pagadas. Los autores del estudio consideran que los nuevos «vibe-programadores» prácticamente no devuelven nada a la comunidad, aunque usan activamente sus resultados, y la IA se convierte en una capa entre el usuario y el proyecto que corta la retroalimentación directa.

En el trabajo científico titulado «Vibe Coding Kills Open Source», los autores analizaron la situación desde un punto de vista económico y se preguntaron sobre la viabilidad del software de código abierto en las nuevas condiciones. Su conclusión es negativa. En el modelo tradicional de monetización, donde el mantenimiento depende de la implicación directa de los usuarios, la transición masiva a la generación de código mediante sistemas de inteligencia artificial reduce los ingresos de quienes acompañan los proyectos y disminuye el número de paquetes mantenidos. Los mecanismos de crecimiento que antes aceleraban el desarrollo empiezan a acelerar el declive. Si los ingresos se construyen únicamente sobre la participación de los usuarios, con el tiempo esto conduce a una reducción en el número de proyectos nuevos, a una menor diversidad y a una caída de la calidad media de las soluciones, incluso si la productividad del desarrollo crece formalmente.

Los investigadores describen por separado la diferencia entre el efecto a corto plazo y a largo plazo. En la primera etapa la IA ayuda a los propios desarrolladores y acelera su trabajo, lo que aumenta la calidad y el número de proyectos. Pero cuando la IA empieza a ser utilizada masivamente por usuarios finales y por empresas, el canal de retroalimentación y monetización comienza a deteriorarse, y la tendencia se invierte.

Los signos de esto ya se ven en la práctica. Tras la proliferación de asistentes de IA, la actividad en plataformas técnicas de preguntas y respuestas ha disminuido notablemente. En varias bibliotecas populares aumenta el número de descargas, pero baja la cantidad de discusiones y las visitas a la documentación. En uno de los casos, el autor de una herramienta informó de una caída de los ingresos de casi el 80% en el contexto del aumento de la popularidad de la propia tecnología.

Un ejemplo ilustrativo lo aportó la empresa Tailwind Labs, que desarrolla un popular conjunto de herramientas de código abierto para el diseño de sitios web. Recientemente redujeron tres cuartas partes del equipo de ingeniería, aunque el proyecto se volvió aún más popular. El director de la empresa informó que la afluencia a la documentación cayó aproximadamente un 40% en comparación con principios de 2023. Es a través de la documentación que los usuarios conocen los productos de pago. Sin clientes, la empresa no puede financiar el mantenimiento de la plataforma.

Uno de los autores del estudio, el economista Miklós Koren de la Universidad Centroeuropea en Viena, opina que casos como ese se volverán típicos. Según él, la comodidad de la generación automática de código es demasiado grande como para que los usuarios piensen en contribuir al ecosistema. Admitió que él mismo usa este enfoque y a veces trabaja con lenguajes cuyo ecosistema conoce poco.

Los científicos subrayan que el coste de desarrollar software disminuye, pero la interacción de usuarios reales con los autores de las bibliotecas cae aún más rápido. Incluso una pequeña mejora en las capacidades de los modelos provoca una transición masiva a este modo de trabajo. Las empresas que crean sistemas de inteligencia artificial se orientan cada vez más hacia el negocio y los profesionales del trabajo intelectual, que antes solían ser patrocinadores frecuentes de proyectos abiertos.

Según los autores del trabajo, sin software de código abierto la «vibe-programación» tampoco podrá existir. No se puede simplemente congelar el estado actual de las bibliotecas. Hay que actualizar los proyectos, corregir errores y cerrar las vulnerabilidades. Si el ecosistema se destruye, también se verán perjudicadas las herramientas de generación de código.

Los investigadores proponen un nuevo modelo de financiación. Este contempla la redistribución de ingresos entre las empresas que desarrollan sistemas de inteligencia artificial y los autores de proyectos abiertos, en función del uso real de las bibliotecas. También se consideran subvenciones, apoyo corporativo y esquemas de pago por analogía con los servicios musicales. Técnicamente es factible, pero exige acuerdos a nivel de la industria.

Procesos similares ya ocurren en otros ámbitos. La enciclopedia en línea Wikipedia informó de un aumento abrupto del tráfico procedente de sistemas de inteligencia artificial que recopilan datos de forma masiva. Las personas que obtienen información a través de esos intermediarios visitan con menos frecuencia el sitio, editan menos artículos y no participan en la recaudación de donaciones.

El riesgo principal es que los proyectos pequeños y de nicho resulten los más perjudicados. Las grandes bibliotecas aún podrán encontrar patrocinadores, pero muchas de las herramientas hoy conocidas comenzaron en su día como iniciativas personales de desarrolladores individuales. Si esos autores dejan de recibir apoyo y se retiran, nuevas tecnologías fundamentales pueden simplemente no surgir. Esto es, según los autores del estudio, el principal riesgo oculto del auge del desarrollo con IA.