La era dorada de Vibe Coding, la apertura de código está desapareciendo silenciosamente, mientras que la innovación y la colaboración en la comunidad están en declive. La tendencia hacia el código cerrado y las plataformas propietarias está reemplazando a los proyectos de código abierto que alguna vez impulsaron el crecimiento y la creatividad en el sector. Es momento de reflexionar sobre el valor del código abierto y cómo podemos revitalizar su espíritu en el futuro.

Autor: Yitao

Fuente: Geek Park

En el último año, Vibe Coding casi ha reescrito por completo la forma de programar.

Ya no necesitas escribir línea por línea el código tú mismo. Solo tienes que decirle a Cursor, Claude o Copilot: quiero una función, con qué stack tecnológico, que «se sienta como algún producto», y lo demás lo deja en manos de la IA.

Muchas personas que antes no podían escribir código, por primera vez han adquirido la capacidad de «crear algo». Desde una perspectiva personal, esto es casi la era dorada del desarrollo de software.

Pero hay una premisa que se pasa por alto: la IA no crea código de la nada, sino que invoca y combina los logros de la inteligencia humana existentes. Cuando dices “ayúdame a hacer un sitio web”, en realidad la IA está silenciosamente haciendo referencia a la lógica y estructura acumuladas en innumerables proyectos open source en GitHub.

La capacidad central de Vibe Coding se basa en el aprendizaje y la reorganización de estos repositorios de código abierto.

Recientemente, un equipo de investigación de la Universidad de Ciencias Económicas y Empresariales de China y del Kiel Institute for the World Economy publicó un artículo titulado 《Vibe Coding Kills Open Source》 (Vibe Coding mata el código abierto) (https://arxiv.org/pdf/2601.15494v1), que revela la crisis oculta detrás del auge de Vibe Coding.

El artículo señala una verdad:

Vibe Coding podría estar destruyendo fundamentalmente el ecosistema de código abierto que sustenta todo el mundo del software.

Desde agosto de 2022, la proporción de desarrolladores Python en EE. UU. que usan IA para programar ha aumentado significativamente

01 La “infraestructura invisible” del mundo digital

Para entender qué preocupa en este artículo, primero hay que aclarar qué es el software open source y qué papel juega en nuestra vida.

Muchos quizás no tengan una sensación concreta del software abierto, pero en realidad, casi todos los productos digitales que usamos a diario están construidos sobre software open source.

Cuando te despiertas por la mañana y tomas tu teléfono Android, el sistema operativo Linux que lo soporta es software open source;

Cuando abres WeChat para revisar tus chats, la base que almacena cada mensaje es SQLite, también open source;

Cuando en tu descanso ves TikTok o Bilibili, el decodificador y reproductor de videos en segundo plano es FFmpeg, también open source.

El software open source es como las alcantarillas de la era digital. Lo usas todos los días sin darte cuenta.

Solo cuando hay un problema, de repente te das cuenta de su importancia.

El fallo de Log4j en 2021 es un ejemplo típico. Log4j es el marco de registro más utilizado en el ecosistema Java, para registrar eventos e información durante la ejecución de aplicaciones.

La mayoría de los usuarios comunes ni siquiera han oído su nombre, pero desde los servidores en la nube de Apple y Google, hasta los sistemas gubernamentales en diferentes países, miles de millones de dispositivos en todo el mundo lo ejecutan en segundo plano.

A finales de 2021, explotó una vulnerabilidad llamada “Log4Shell”. Esta vulnerabilidad permitía a hackers controlar remotamente servidores en todo el mundo como si operaran su propia computadora. La infraestructura de internet quedó expuesta en un instante, y los equipos de seguridad globales tuvieron que hacer reparaciones de emergencia durante el fin de semana. La magnitud del impacto y la dificultad para arreglarlo la convirtieron en una de las crisis de seguridad más graves en la historia de internet.

Eso es la esencia del open source: no es un producto de una empresa, sino un bien público. Debido a que no tiene un carácter comercial, los mantenedores del código a menudo no pueden cobrar directamente por sus proyectos.

Su recompensa es indirecta: ganar reconocimiento a través del proyecto, conseguir un trabajo en grandes empresas; ofrecer servicios de consultoría y obtener ingresos; o depender de donaciones de la comunidad.

Este modelo ha funcionado durante décadas, basado en la «interacción directa». Cuando los usuarios usan el software, leen la documentación, reportan problemas, dan likes y recomiendan. Esa atención vuelve a los mantenedores, motivando su mantenimiento continuo.

Y esa es precisamente la conexión que Vibe Coding está cortando.

02 ¿Cómo está la IA «muriendo de hambre» al open source paso a paso?

Antes de la aparición de Vibe Coding, el modo de desarrollo era así: descargas un paquete open source, lees la documentación; si encuentras un bug, lo reportas en GitHub; si te gusta, le das una estrella para apoyar.

De esta forma, los mantenedores reciben atención, esa atención se convierte en ingresos, y se crea un ciclo cerrado.

Tras la llegada de Vibe Coding, solo necesitas decirle a la IA qué función quieres, y esta selecciona y combina automáticamente código abierto en segundo plano, generando una «implementación funcional».

El código funciona, pero no sabes exactamente qué librerías usó, ni siquiera revisas su documentación o comunidad.

El artículo llama a este cambio un efecto de «intermediación» — la atención y retroalimentación que antes transmitían los usuarios directamente a los mantenedores, ahora son capturadas en su conjunto por la capa intermedia de la IA.

¿Y qué pasa si esta mecánica continúa?

Los autores del artículo construyeron un modelo económico que simula el ecosistema open source. Comparan a los desarrolladores con emprendedores que deciden si «ingresar al mercado» en diferentes niveles de calidad, invirtiendo primero en desarrollo y luego decidiendo si compartir abiertamente según la retroalimentación del mercado. Los usuarios deben elegir entre innumerables paquetes y decidir si los usan directamente o a través de la «intermediación de IA».

El modelo revela dos fuerzas opuestas.

La primera es la mejora en eficiencia. La IA hace que el software sea más fácil de usar y reduce los costos de crear nuevas herramientas. Esto, en teoría, debería incentivar a más desarrolladores a participar y aumentar la oferta.

La segunda es la transferencia de demanda. Cuando los usuarios se vuelcan hacia la intermediación de IA, los mantenedores pierden ingresos directos por interacción, lo que reduce la recompensa para los desarrolladores.

Pero en una visión a largo plazo, si la segunda fuerza (transferencia de demanda) supera a la primera (mejora en eficiencia), el sistema tenderá a colapsar.

Se traduce en que la entrada de nuevos desarrolladores se vuelve más difícil, solo los proyectos de mayor calidad se comparten, los de calidad media desaparecen, y en última instancia, la cantidad y calidad media de los paquetes en el mercado disminuyen. Aunque los usuarios disfruten a corto plazo de la conveniencia de la IA, el bienestar a largo plazo se reduce, porque hay menos herramientas de alta calidad disponibles.

En resumen, la ecosistema entra en un ciclo vicioso. Y si la base del open source se vuelve más débil, también lo hará la capacidad de la IA.

Eso es lo que el artículo recalca una y otra vez: Vibe Coding aumenta la productividad a corto plazo, pero a largo plazo puede disminuir el nivel general del sistema.

Esta tendencia no es solo una hipótesis teórica, sino que ya está ocurriendo en la vida real.

Por ejemplo, el volumen de preguntas en Stack Overflow ha disminuido notablemente tras la popularización de la IA generativa. Muchas cuestiones que antes se discutían en comunidades públicas, ahora se trasladan a diálogos privados con IA.

Tras el lanzamiento de ChatGPT, la cantidad de preguntas en Stack Overflow empezó a disminuir significativamente Otra tendencia es que proyectos como Tailwind CSS, aunque siguen creciendo en descargas, muestran una caída en el acceso a la documentación y en ingresos comerciales.

El uso masivo de estos proyectos no se traduce en retornos significativos para los mantenedores.

03 ¿Cuándo aparecerá el Spotify de la programación?

Aunque Vibe Coding presenta estos problemas, la mejora en productividad que aporta es real, y nadie puede volver a un mundo sin IA en la programación.

El problema más profundo es que, cuando la IA se convierte en el nuevo intermediario, las viejas estructuras de incentivos ya no sirven.

En la estructura actual, las plataformas de IA obtienen un valor enorme del ecosistema open source, pero no necesitan pagar un costo equivalente para mantenerlo. Los usuarios pagan a la IA, esta ofrece conveniencia, pero los proyectos open source y sus mantenedores, en general, no reciben nada.

Los autores del artículo proponen:

Reestructurar la distribución de beneficios.

Al igual que plataformas de streaming como Spotify reparten ingresos con los artistas según las reproducciones, las plataformas de IA pueden rastrear qué proyectos open source usan y devolver una parte de los ingresos a los mantenedores en proporción.

Además de la repartición en la plataforma, fondos de fundaciones, patrocinios empresariales y fondos gubernamentales para infraestructura digital son medios importantes para compensar la pérdida de ingresos de los mantenedores.

Esto requiere un cambio de paradigma en la industria: pasar de ver el open source como un «recurso gratuito» a considerarlo una «infraestructura pública que requiere inversión y mantenimiento a largo plazo».

El software open source no desaparecerá; ya está profundamente integrado en el mundo digital y no puede ser reemplazado fácilmente.

Pero la era del open source sustentada en atención dispersa, reputación y idealismo quizás ya esté llegando a su límite.

Lo que trae Vibe Coding no es solo una experiencia de desarrollo más rápida, sino una prueba de resistencia sobre cómo se puede sostener «la tecnología pública» de manera continua.