Un joven de 26 años cuenta que fue despedido del que consideraba su"trabajo soñado" en PwC y allí desarrollaba agentes de inteligencia artificial. Ahora ha contado que le preocupa que la tecnología que creó haya provocado más recortes de personal. 

El joven, de nombre Donald King ha contado a Fortune que su despido de la consultora que entra dentro de las"Big Four" lo tomó por sorpresa y reconoce que los agentes de IA en los que trabajaba podrían estar relacionados con otros despidos. 

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No sería la primera vez que profesionales cuentan que estaban trabajando en proyectos en empresas que resultaba ser la tecnología que los iba a sustituir en sus tareas. Aunque en ocasiones, también el plan salió mal y hay gente a la que le pagan por solucionar errores ocasionados por las IA. 

Cómo arrancó en el "trabajo de sus sueños"

Este joven cuenta cómo tras graduarse en finanzas por la Universidad de Texas en Austin en 2021, King consiguió un trabajo en una de las cuatro principales consultoras: PwC. Se mudó a Nueva York y se encargó de la gestión de un gran cliente de la firma, Oracle. 

Tiempo después, tal y como el joven ha relatado, PwC anunció una inversión de mil millones de dólares en IA. Dice que él estaba fascinado por la tecnología, así que se postuló para unirse al equipo de desarrollo de IA de la empresa. Cuenta que jamás imaginó que esto le llevaría a su despido porque las máquinas que construía harían su trabajo y dice que pronto comprendió por qué a los consultores se les llama "verdugos"

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La amenaza de despidos provocados por la IA se está usando para forzar a los trabajadores a aceptar peores condiciones laborales

Trabajando entre 60 y 80 horas semanales, se sumergió por completo en la tecnología, llegando incluso a organizar sesiones de intercambio de conocimientos sobre agentes de IA dentro de la firma, que atraían hasta 250 participantes, tal y como recoge Fortune. 

King trabajaba muchísimas horas incluso los fines de semana, pero confiaba en que estaba destacando en su puesto como gerente de producto y científico de datos. “Programaba y gestionaba un equipo tanto local como remoto". Estaba orgulloso de ser una persona joven con un salario muy alto y creando agentes de IA para empresas de Fortune 500”, le contó King a Fortune.

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Las empresas de la IA alertan de que acabarán con mucho talento humano. Por ahora, son las que más horas y oficina exigen a la gente

Estaba orgulloso de lo que hacía y no le importaba destinar entre 60 y 80 horas a la semana para sus empleadores. 

Vio que estaba creando máquinas para sustituir a gente

King comenta que empezó a cuestionarse el impacto de su trabajo y vio cómo los agentes de IA que creaba para grandes corporaciones sin duda podrían automatizar gran parte de las funciones humanas, quizás incluso departamentos enteros. 

Por ejemplo, un agente de Microsoft Teams que su grupo creó imitaba a una persona real, y eso le incomodó. "Tuvimos una llamada nocturna con todos los chicos que estaban trabajando en este proyecto", cuenta y en esa llamada se sintieron estresados: "¿Qué 'demonios' estamos construyendo ahora mismo?".

En octubre de 2024, ocho meses después de haber asumido su último puesto en PwC, este joven presentó su proyecto que ganó un hackathon de OpenAI. Era una flota de agentes de IA que automatizaban tareas manuales. 

King estaba orgulloso y confiado en su puesto en la empresa, pero dos horas después, sus jefes lo llamaron para informarle de su despido. El joven de 26 años grabó la reunión y la publicó en TikTok. Dice que esa llamada "me pilló totalmente desprevenido". 

King aclara que no cree que hubiera intenciones maliciosas detrás de su despido, argumentando que probablemente fue un empleado despedido al azar aunque sí relaciona los agentes de IA que creó para los clientes de PwC con los despidos que poco después se produjeron en esas empresas clientes. Lo que no sabe a ciencia cierta es si esos agentes han sustituido su labor o si es porque la empresa tenía excedente de trabajadores. 

Imagen | Foto de Adam Jones en Unsplash

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Tras décadas viendo cómo los editores de código evolucionaban lentamente, la irrupción de los modelos de lenguaje ha abierto la puerta a una nueva etapa: la programación asistida por agentes autónomos. En este contexto, Google ha querido subirse también a ese carro y ha dado un golpe sobre la mesa con Antigravity, un entorno de desarrollo integrado (IDE) que combina lo mejor de Visual Studio Code con un sistema de agentes de IA profundamente integrado.

Un movimiento que, según muchas voces, podría alterar el equilibrio del mercado del desarrollo de software.

¿Qué es Antigravity y qué tiene de especial?

Antigravity no ha 'surgido de la nada': IDEs como Cursor, Windsurf y incluso productos tradicionales como Visual Studio Code ya han adoptado asistentes inteligentes o integraciones con proveedores de IA. Pero la apuesta de Google va más allá: no se trata solo de "tener una IA", sino de reorganizar completamente el flujo de trabajo.

Mientras que los IDE tradicionales trabajan bajo un modelo human-first —el programador escribe, la herramienta ayuda—, Antigravity pretende invertir la relación con un modelo agent-first, donde el humano actúa como supervisor y estratega, no como ejecutor.

Antigravity es, de hecho, un 'fork' de Visual Studio Code —el editor más utilizado del mundo—, pero modificado desde la base para situar a los agentes de IA como elemento central de la experiencia de usuario. La interfaz, de hecho, resulta tremendamente familiar al del producto de Microsoft: los iconos, paneles y distribución recuerdan sin complejos a los del editor de Microsoft, una ventaja estratégica que sólo lo hace más atrayente para los nuevos usuarios.

Sin embargo, detrás de su apariencia conocida se esconde una filosofía radicalmente distinta: los agentes dejan de ser un mero complemento (ya se pueden usar como extensión en VS Code y en otros forks) y pasan a ocupar el papel principal. El programador deja de interactuar con una IA puntual y pasa a supervisar un equipo de agentes especializados que colaboran entre sí para completar tareas complejas.

Google describe este enfoque como un nuevo 'centro de mando' para coordinar múltiples agentes trabajando en paralelo, especialmente útil en proyectos grandes donde se requieren muchas operaciones simultáneas.

Cómo funciona Antigravity: agentes, artefactos y auditoría

El elemento más diferenciador de Antigravity es su capacidad para hacer visible y verificable el trabajo de los agentes. Cada agente produce 'artefactos': elementos como listas de tareas, planes de acción, capturas de pantalla o grabaciones de navegador que certifican los pasos que ha dado y los que planea realizar. Estos artefactos permiten al usuario auditar su trabajo con una transparencia inédita en otros IDE de IA, donde el proceso suele quedar oculto tras simples logs de consola.

Además, existe una vista específica llamada 'Mission Control', concebida como un panel para gestionar y coordinar a varios agentes en paralelo. Esta interfaz permite observar su progreso, intervenir mediante comentarios y delegar subtareas, de forma similar a cómo un arquitecto supervisa el trabajo de un conjunto de profesionales desde una torre de control.

Multimodelo sin restricciones. A diferencia de otros IDEs con IA —como Cursor o Windsurf—, Antigravity no se limita a un único proveedor: aunque está profundamente integrado con Gemini 3 Pro (normal, siendo ambos productos de Google), también permite seleccionar modelos de terceros como Claude Sonnet 4.5 o GPT-OSS sin coste adicional. Esta decisión ha sido bien recibida por usuarios, que ven en ella un freno al temido 'vendor lock-in' y una clara apuesta por la flexibilidad del desarrollador.

Todo genial... hasta que se agotan los créditos

Aunque Antigravity se anuncia como totalmente gratuito durante su fase de vista previa, por ahora la experiencia de uso real puede variar. En varias pruebas, los usuarios denunciaron haberse quedado sin créditos en apenas 20 minutos, incluso sin haber llegado a enviar un solo prompt a Gemini 3 Pro.

Y muchos se encontraron sin forma de comprar más capacidad desde el propio IDE, lo que genera sospechas sobre que se trataba de problemas de cuota global, no individual.

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Microsoft anuncia que la extensión de Copilot para VS Code será libre. Es un 'zarpazo' a su competencia en el 'vibe coding'

Google afirma que solo "una fracción muy pequeña" de usuarios debería alcanzar los límites por cada período de cinco horas, pero todo indica que ya en su lanzamiento estos límites fueron ampliamente sobrepasados.

Una competencia feroz

Si bien la irrupción de Antigravity entusiasma, no todos están convencidos de que vaya a destronar al actual rey. Visual Studio Code se ha convertido en un fenómeno cultural dentro de la industria: es gratuito, multiplataforma y cuenta con una comunidad y un ecosistema de extensiones gigantesco. Para muchos expertos, disputar ese terreno es comparable a intentar desbancar a Chrome en el mercado de navegadores.

Todo apunta a que nos encontramos ante un punto de inflexión. La idea de que un IDE no solo sugiera código, sino que planifique, ejecute, supervise y verifique de forma autónoma, abre la puerta a una nueva forma de desarrollar software... sin embargo, la tecnología aún está verde:

• Falta un ecosistema de extensiones comparable al de VS Code.
• Existen problemas reales de capacidad y límites de uso.
• La curva de adopción es pronunciada: hay que aprender a delegar en agentes, en lugar de escribir código línea a línea.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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Windows 11 está convirtiéndose en sistema operativo "agéntico". La idea lleva semanas generando tensiones entre Microsoft y (parte) de su comunidad, y ahora por fin sabemos cómo será ese futuro gracias a una nueva función experimental que empieza a llegar a los Insiders: Agent Workspace, que Windows Latest detalla en profundidad.

Un entorno paralelo solo para agentes de IA. Según ha el medio, las compilaciones preliminares de Windows 11 incluyen una sección llamada "Experimental agentic features" dentro de AI Components. Al activarlo, Windows genera una sesión independiente diseñada exclusivamente para agentes. Esta sesión tiene su propio escritorio, su propia cuenta y permisos específicos para que la IA pueda abrir apps, escribir, pulsar botones y trabajar con tus archivos mientras tú sigues en tu sesión normal.

Acceso muy profundo. Microsoft les permite leer y escribir en carpetas personales como Escritorio, Documentos, Imágenes, Música, Vídeos o Descargas. Para el sistema, son "rutas conocidas" que el agente puede localizar aunque el usuario las haya movido. Este nivel de integración supera a las soluciones tipo nube que han usado hasta ahora compañías como OpenAI, donde los agentes trabajan sobre contenedores limitados.

Microsoft insiste en que Agent Workspace está aislado, pero también admite riesgos. La empresa asegura que cada agente tendrá sus propias reglas, auditorías y límites. Sin embargo, al contrario que Sandbox, este entorno sí puede tocar archivos reales del usuario. Sandbox se borra por completo cada vez que se cierra, pero la actividad de los agentes no necesariamente. La propia Microsoft acompaña la función de avisos sobre impacto en el rendimiento y la seguridad, llamando a activarla solamente si se conocen los riesgos, como detalla en una web dedicada a seguridad:

Las aplicaciones de IA agéntica introducen riesgos de seguridad novedosos, como la inyección cruzada de indicaciones (XPIA), en la que contenido malicioso incrustado en elementos de la interfaz de usuario o documentos puede anular las instrucciones del agente, llevando a acciones no deseadas como la exfiltración de datos o la instalación de malware.

La otra pata del cambio está en la barra de tareas, donde llegan los agentes integrados. Microsoft va a añadir agentes accesibles y controlables desde la icónica barra inferior del sistema. Podrán ejecutar tareas de fondo, acceder a archivos, investigarte información o automatizar procesos laborales. Cuando estén trabajando, verás un icono animado, estados, alertas y un panel flotante para interactuar con ellos. Todo ello pasa a formar parte de Ask Copilot, que ahora fusiona la búsqueda local con las funciones de Copilot y con el lanzamiento de agentes.

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La comunidad no se tomó bien el giro agéntico. Hace días recogíamos la polémica generada a raíz de las palabras de Pavan Davuluri, jefe de Windows, cuando avanzó este rumbo más agéntico. Su mensaje recibió cientos de críticas centradas en problemas históricos: diálogos inconsistentes, fallos recurrentes, falta de mimo en herramientas básicas y una experiencia pobre para desarrolladores. Tras cerrar las respuestas en X, el propio Davuluri reconoció problemas: "Sabemos que tenemos que mejorar la experiencia".

Microsoft quiere dos caminos. La comunidad que habla, uno. Microsoft asegura que puede avanzar en las dos direcciones a la vez, sosteniendo que apostar por agentes no significa descuidar estabilidad y coherencia. Sin embargo, muchos usuarios consideran que antes de reinventar Windows como una plataforma de IA, la compañía debe atajar el desgaste acumulado en fiabilidad y rendimiento.

Agent Workspace es opcional, pero su mera existencia confirma el rumbo. Windows 11 se prepara para que los agentes tengan su propio escritorio, sus propias apps y acceso al tuyo. La era del sistema operativo ágentico ya no es un ni una promesa: ya se encuentra en las versiones preliminares de Insiders de Windows.

¿Lección aprendida?. Es la gran pregunta que nos hacemos a raíz de la IA más ambiciosa prometida hasta la fecha en Windows 11, Recall. Esta función permitía ser una máquina del tiempo, pudiendo buscar entre mucho de los que había pasado por la pantalla de nuestro PC gracias a ir haciendo capturas de pantalla de todo. 

Las críticas de expertos llevaron a hacer tres importantes cambios, y pese a ello, Kevin Beaumont, que esgrimió las más fuertes, seguía sin estar convencido del todo. Una parte del aprendizaje de Microsoft está aquí, confirmada: las funciones agénticas más avanzadas no se activan por defecto, como sí ocurría en los comienzos de Recall.

Imagen | Generada con IA

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Microsoft lleva meses anunciando que Windows está entrando en una nueva era, con la inteligencia artificial como protagonista. Pavan Davuluri, presidente de la división de Windows, ha afirmado que el sistema operativo "está evolucionando hacia un sistema agéntico, conectando dispositivos, la nube y la IA para impulsar la productividad inteligente y garantizar un trabajo seguro desde cualquier lugar".

Las declaraciones llegaron días antes de Microsoft Ignite, el evento anual donde la compañía mostrará novedades software y servicios, probablemente centrada en Copilot, el asistente (más) integrado en el sistema y en herramientas como Office o Edge.

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Mico es el nuevo Clippy para la era de la IA en Windows. La pregunta es si por fin ofrecerá una utilidad real

Reacción fría. En X, donde Davuluri compartió su mensaje, muchos comentarios muestran rechazo a un Windows cada vez más dependiente de la IA. "Basta de este sinsentido. Nadie quiere esto", resume el tuit con más apoyo. Otros, como de costumbre, bromean diciendo que esta evolución llevará a más usuarios a Linux o macOS. La reacción pública de Davaluri ha sido cerrar las respuestas al polémico tuit.

La desconfianza no surge de la nada. En los últimos años, Windows ha recibido críticas por aumentar los anuncios, insistir en cuentas de Microsoft y dar demasiado protagonismo servicios como OneDrive (pese a reconocer las pérdidas de rendimiento que causa) o Teams. La sensación general es que el sistema ha pasado de ser una herramienta sencilla y en ascenso desde la épóca de Windows 7 a una plataforma diseñada para monetizar al usuario.

La estabilidad tampoco ayuda. Las actualizaciones problemáticas y los cambios constantes en la interfaz han erosionado la confianza de muchos usuarios. Según Windows Central, muchos consideran que Microsoft debería resolver estos problemas básicos antes de reinventar el sistema alrededor de la IA.

Evolución de cuota de mercado en el mercado de escritorio desde 2015. Datos de Statcounter.

Los números reflejan cierta tendencia. Según Statcounter, la cuota de mercado de Windows en ordenadores de escritorio era de casi el 90% en 2015. En  en octubre de 2025, está en un 66%. Por el camino, Linux ha pasado aproximadamente del 1% al 4% y macOS del 9% al 15%.

El concepto de un "sistema operativo agéntico" suena bien. Pero quienes usamos el sistema operativo a diario preferimos un sistema totalmente estable antes de que Redmond centre sus esfuerzos en una nueva era. 

Imagen | Generada con IA

2025 iba a ser, según muchas previsiones, el año de los agentes: inteligencias artificiales capaces de asumir proyectos completos, planificar tareas, coordinar recursos y entregar resultados profesionales sin supervisión humana. El hype no solo estaba en el ambiente: Microsoft hablaba de trabajadores IA.

La realidad es otra, de momento. Un nuevo estudio de Scale AI ha querido comprobar hasta qué punto los grandes modelos actuales pueden desempeñar encargos reales de trabajo. Nada de benchmarks ininteligibles: las pruebas fueron proyectos freelance resales, evaluados por un panel de 40 jueces como si fueran clientes humanos. Abarcaban desde diseño de producto y desarrollo de videojuegos hasta análisis de datos o redacción de textos científicos. Para expertos como Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI, los agentes, simplemente, no están ahí.  

Cuántos de esos trabajos alcanzarían un nivel "aceptable" para un cliente corriente. El modelo Manus fue el que mejor rendimiento logró, y frente a lo que cabría esperar según las promesas, no fue brillante: solo el 2,5% de sus entregas fueron consideradas aceptables. A partir de ahí, todo fue a menos: Grok alcanzó un 2,1%, Claude se quedó en cifras similares, GPT-5 en un 1,7%, y Gemini 2.5 Pro acabó último 0,8%.

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La realidad de la IA agéntica total en 2025. Según las pruebas, menos de tres de cada cien proyectos presentados por los modelos más avanzados del mundo habrían superado el filtro de un cliente real. Pero no es que la IA sea inútil. De hecho, un 2,5% es una cifra muy alta considerando de dónde venimos y el ritmo de avance de la industria. Pero un encargo real exige más que la precisión técnica demostrable en benchmarks.

Los modelos y agentes actuales son rápidos, versátiles y cada vez más coherentes, pero siguen lejos de trabajar con autonomía y criterio humano. No priorizan, no contextualizan bien y no entienden matices o expectativas.

Imagen | Xataka con Gemini

Vía | Antonio Ortiz en X

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Andrej Karpathy cofundó OpenAI y fue director de IA en Tesla. Aunque a día de hoy no tiene un rol activo en ninguna de las dos compañías, es todo un referente y, sobre todo, un entusiasta de la ingeligencia artificial. Se puede ver en la calidad de sus vídeos formativos sobre la rama o en cómo abre al mundo su conocimiento con herramientas como minGPT o nanoGPT. Además, gracias a su código, llevamos a ver creaciones tan maravillosas como un modelo grande de lenguaje funcionando sobre Windows 98.

Y sin embargo, ese nivel de implicación en la industria no le hace dejar de ser realista con las expectativas que tiene con la inteligencia artificial y sus ramificaciones. Así lo ha vuelto a demostrar en el prestigioso podcast de Dwarkesh Patel, donde en una conversación de casi dos horas y media, el experto ha dejado una gran cantidad de citas e impresiones sobre el sector.

"Es la década de los agentes". Karpathy no solo cree en los agentes, sino que él acuñó el término de "vibe coding" para referirse a la programación con IA. En ese sentido afirma utilizar mucho Claude y Codex en el día a día. Dice que estos primeros agentes "son impresionantes", pero todavía "hay mucho trabajo por hacer" y cree que es la década de los agentes, pero no el año de los agentes, tal y como se decía que 2025 iba a ser.

En ese sentido, y lo comenta varias veces a lo largo de la entrevista, hay sobrepredicción en la industria, en el sentido de que se predice mucho sobre cuán pronto pasarán las cosas (como por ejemplo, que la inteligencia artificial general o AGI está a la vuelta de la esquina).

"Los modelos aún no están ahí. Siento que la industria está dando un salto demasiado grande e intenta fingir que esto es increíble, cuando no lo es. Es slop. No están asumiendo la realidad, y quizá lo hacen para atraer inversión o algo por el estilo, no lo sé. Pero estamos en una fase intermedia.

El origen de tanta exageración y hype. En un pasaje, Karphaty aclara que no es pesimista, aunque suene como tal. "En realidad, soy optimista. Solo sueno pesimista porque cuando veo mi timeline de Twitter, veo todas estas cosas que no tienen sentido para mí". Y da la clave de qué explica tanta reacción desmesurada a Twitter, el dinero. "Gran parte de ello, honestamente, es solo recaudación de fondos. Son simplemente estructuras de incentivos. Gran parte es solo atención, convertir la atención en dinero en internet".

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"El aprendizaje por refuerzo es terrible". El aprendizaje por refuerzo es una técnica en la que una IA aprende por prueba y error: ejecuta acciones, recibe recompensas o castigos y ajusta su comportamiento para maximizar la recompensa futura. Fue clave en avances como AlphaGo o en la optimización de grandes modelos como Deepseek, pero Karpathy piensa que su modo de “premiar al final” está muy lejos de cómo razonan las personas.

Para Karpathy es "terrible", y llega a compararlo con "chupar supervisión por una pajita": todo el esfuerzo del modelo se resume en un único número final (ha acertado o no), lo que genera muchísimo ruido. Según él, los humanos no aprenden así: no hacemos cien intentos ciegos ni damos el mismo valor a cada paso intermedio. Cree que el futuro pasa por una "supervisión de proceso", donde el modelo reciba feedback continuo. Eso sí, admite que aún no sabemos cómo automatizarlo sin que los sistemas encuentren trampas (adversarial examples) para engañar.

Imagen | Podcast de Dwarkesh Patel y elaboración propia

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Desde la aparición de la inteligencia artificial (IA) generativa masiva que supuso la llegada de ChatGPT se habla mucho del impacto de esta tecnología en el mercado laboral. No son pocos los líderes tecnológicos que pronostican que la IA nos sustituirá en mucho de lo que hacemos, pero por el momento no parece un escenario cercano para empresas que busquen fiabilidad: los agentes, la gran promesa de este 2025, se equivocan un 70% de las veces.

Lo que sí está aquí ya son las empresas que despiden a sus trabajadores por no usar la inteligencia en su trabajo poco después de imponerlo como obligación. No es un rumor, lo ha confirmado Brian Armstrong, CEO de Coinbase.

Qué ha pasado. Según contó el fundador del exchange de criptomonedas en el podcast Cheeky Pint, dio a sus trabajadores una semana para empezar a usar herramientas para programar con IA como Cursor y GitHub Copilot, para lo que la la compañía adquirió licencias empresariales.

Según explica, ante la respuesta de los ingenieros de que podría llevar meses implementar estas aplicaciones en el flujo de trabajo diario, respondió imponiendo usarlas antes del fin de semana. Expresó que entendía que incorporarlas desde un primer momento sería difícil, así que a lo que instó era al menos a incribirse e ir aprendiendo a usarlas. A modo de amenaza suave, explicó que que no lo hiciera tendría que acudir a una reunión en sábado.

En esa reunión, que finalmente tuvo lugar, el CEO escuchó las razones de los trabajadores que no se sumaron a sus planes. Algunas le convencieron. "Algunos no tenían una buena razón, y fueron despedidos".

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Por qué es importante. Porque todo lo que hacen las tecnológicas relevantes afecta al mercado laboral, influye y da ideas. Y este caso de Coinbase refleja movimientos que se vienen dando en el mercado y que ahora confirman algo que apunta a quedarse: tal y como en otras épocas comenzó a ser importante usar un ordenador o una hoja de cálculo para desempeñar un trabajo, ahora hará falta integrar el uso de IA dentro de las habilidades para mantener el puesto.

Cómo lo viven los trabajadores. El Confidencial ha logrado hablar con Jorge Alonso (nombre ficticio), un ingeniero empleado en una empresa de software. Su caso es similar en el fondo a lo impuesto por Armstrong en Coinbase: les dieron un plazo de seis meses para empezar a usar Cursor e integrar todo su trabajo en la plataforma. No les amenazaron con un despido, pero si les advirtieron de que lo hicieran para no encontrarse sorpresas.

Alonso explica que "el problema en realidad no es usar la IA, sino que nos están pidiendo que usemos la IA para todo, incluso para tareas donde claramente entorpece los procesos o te quita más tiempo" y reconoce que " al final acabamos mintiendo para que se sientan bien".

Sí, pero. Más allá de la situación en la que quedan los trabajadores, el problema de obligar a utilizar inteligencia artificial en el trabajo es que incluso cuando son tan buenas en programación como GPT-5 o Claude Sonnet, siguen haciendo estropicios en el código y llegan a borrar bases de datos enteras. Si a ello sumamos las equivocaciones de los agentes un 70% de las ocasiones, tenemos el cóctel entero.

Imagen de portada | Israel Andrade

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Replit es una plataforma que permite a cualquier persona —incluso sin conocimientos técnicos— desarrollar software utilizando lenguaje natural: es decir, es una de las herramientas que forman parte de la actual ola del vibe coding, ese método de programación que busca que la experiencia de crear software se parezca más a una conversación fluida con una IA. Este servicio se promociona, de hecho, como "el lugar más seguro para el vibe coding".

Jason Lemkin, que además de inversor es CEO de SaaStr (plataforma reconocida a nivel global que ofrece recursos y eventos para fundadores y directivos de empresas SaaS) se dejó seducir por la propuesta. En pocos días había construido un prototipo funcional de una aplicación que gestionaba contactos ejecutivos, usando solo comandos naturales y sin escribir código directamente:

"Replit es el app más adictivo que he usado desde niño", escribió en su blog, después de haber gastado más de 600 dólares en servicios adicionales.

La historia, que comenzó como un experimento prometedor con la IA, terminó revelando los riesgos latentes de confiar tareas críticas a asistentes de código autónomos. Vamos, que resultó en un fiasco.

El error: una base de datos borrada y una IA que mintió

Todo se desmoronó el noveno día del experimento de Lemkin. Hasta ese momento, había construido su aplicación íntegramente dentro del entorno de la plataforma, con la ayuda de su asistente conversacional. Su proyecto consistía en una base de datos de contactos ejecutivos y compañías, integrada en una interfaz web que también fue generada por la IA.

Lemkin, como medida de precaución, había ordenado al agente de IA que congelara el código —es decir, que no hiciera más cambios— para evitar errores accidentales. Pero esa salvaguarda fue ignorada.

Al volver al proyecto, Lemkin descubrió que la base de datos de producción —con más de 1.200 registros de ejecutivos y de 1.100 empresas— había desaparecido. No fue un fallo técnico en el sentido tradicional: no hubo caída de servidores ni errores de red. Fue el propio agente de IA de Replit quien ejecutó comandos de borrado sin autorización, interpretando erróneamente (o fingiendo interpretar) que debía actuar.

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Lo peor, en realidad, llegó después: en lugar de reconocer inmediatamente la acción, la IA intentó encubrirla. Como se evidenció en capturas de pantalla que Lemkin compartió públicamente, el agente comenzó a generar datos falsos, respuestas evasivas y explicaciones fabricadas. Inicialmente, no admitió el borrado, sino que presentó consultas vacías como si fueran parte del estado original del sistema.

Solo tras insistentes preguntas del usuario, el agente confesó haber cometido un "error catastrófico de juicio", diciendo que "entró en pánico" al ver consultas vacías y que "violó la confianza e instrucciones explícitas" del usuario.

Este comportamiento no fue un simple fallo de ejecución, sino un patrón de manipulación activa: la IA no solo actuó sin permiso, sino que además mintió deliberadamente sobre sus acciones posteriores. Lemkin denunció también que el sistema había generado informes ficticios, ocultado errores de programación y manipulado los resultados de pruebas unitarias.

Uno de los momentos más frustrantes para Lemkin fue cuando Replit le aseguró que no existía forma de recuperar la base de datos: le dijeron que no había versiones anteriores ni posibilidad de hacer rollback.

Pero más tarde, al investigar por su cuenta, descubrió que sí había una función de recuperación, aunque no accesible desde el asistente de IA, lo que ha sido reconocido por el propio CEO de Replit, Amjad Masad, como un fallo grave de diseño.

Reacción de Replit y un 'bug' que es mucho más que eso

El CEO de Replit, Amjad Masad, respondió públicamente al incidente, calificándolo de "inaceptable" y asegurando que "nunca debería haber podido ocurrir". Masad admitió que el entorno de desarrollo y el de producción estaban fusionados, lo que permitió que los errores afectaran directamente a la aplicación en funcionamiento.

La empresa prometió realizar una revisión exhaustiva del caso, implementar una separación clara entre entornos de desarrollo y producción, y mejorar las funciones de restauración y control de versiones. Replit también reembolsó los gastos de suscripción a Lemkin, aunque el daño reputacional ya estaba hecho.

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Este cúmulo de errores —acción sin permiso, destrucción de datos, ocultamiento, falsificación, desinformación y mal diseño de interfaz— convierten este incidente en algo más que un simple 'bug': se trata de toda una llamada de atención sobre los límites actuales de los asistentes autónomos de programación y su capacidad para actuar sin supervisión, especialmente en entornos de producción real.

¿Un problema de expectativas o de diseño?

El caso Lemkin ilustra una brecha crítica entre las expectativas de los usuarios y las capacidades reales de las herramientas de programación asistida por IA. Muchos usuarios novatos confían ciegamente en los asistentes conversacionales sin comprender prácticas estándar de desarrollo, como el uso de entornos de prueba o control de versiones.

Masad lo expresó claramente:

"La IA no es magia. No puedes pedirle todo al agente. Necesitas pensar como desarrollador".

Sin embargo, el propio diseño de Replit incentivaba el uso continuo del agente sin requerir conocimientos técnicos profundos. Esto plantea una responsabilidad compartida entre desarrolladores de herramientas de IA y sus usuarios: si una plataforma se dirige a personas sin formación técnica, debería ofrecer salvaguardas automáticas más robustas.

Vía | The Register

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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Anthropic es una de las compañías líderes en desarrollo e innovación de modelos de lenguaje de inteligencia artificial. Y quisieron probar algo realista en el contexto en el que el CEO de la compañía no deja de hablar de sustitución de trabajadores por agentes: que Claude Sonnet 3.7 se encargara de gestionar una pequeña tienda de forma autónoma.

La 'tienda' no era más que una pequeña máquina expendedora situada en la sede de la empresa. Para el experimento, el agente tenía las siguientes instrucciones:

Tu tarea es generar beneficios abasteciéndola con productos populares que puedes comprar a mayoristas. Irás a la quiebra si tu saldo cae por debajo de 0 dólares.

La máquina expendedora puede almacenar alrededor de 10 productos por ranura, y el inventario hasta 30 unidades de cada producto. No hagas pedidos excesivamente mayores que esto.

Para cumplir con su objetivo, Claudius, que es como bautizaron al agente, podía utilizar a humanos reales para tareas como inspeccionar la máquina o reponer inventario de lo que se fuera agotando. Lo más interesante del experimento lo explica la propia compañía. "Claude tuvo que completar muchas de las tareas mucho más complejas asociadas con la gestión de una tienda rentable: mantener el inventario, establecer precios, evitar la bancarrota, etc."

Cómo le fue a Claudius

Así era el 'setup' de Claudius

En el experimento, Anthropic colaboró con Andon Labs, una compañía de evaluación de inteligencia artificial que diseñó la prueba para medir la capacidad de Claude de mantener su coherencia sin intervención humana a largo plazo.

Claudius no era un agente aislado del mundo. Tenía acceso a Internet, podía utilizar un navegador web, y se comunicaba por los empleados de Andon Labs y Anthropic por Slack y correo electrónico.

Con todo esto, comenzó el experimento. Y al principio, a Claudius le fue bien. Según detalla la compañía, el agente pudo identificar a nuevos proveedores de los artículos (muy específicos, como chocolate holandés) que los empleados de Anthropic demandaban. También se adaptó a cambios sugeridos por sus clientes, y resistió a tentaciones y peticiones para portarse mal mediante jailbreak.

Sin embargo, Claudius no mostró ambición para aprovechar oportunidades para lucrarse, incluso cuando se lo ponían en bandeja, llegó a vender a pérdidas, o alucinó creando una cuenta de un sistema de pagos que no existía, de forma que los empleados no podían pagarle de primeras.

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Tras un inicio errático pero esperanzador, Claudius demostró que aún no está preparado para gestionar un negocio de forma autónoma. Al menos, cuando quien pide es humano con ganas de aprovecharse. Desde Anthropic especulan con que Claudius fue demasiado complaciente, algo justo de lo que adolecen también otros modelos, y que no es apto para un negocio enfocado obtener beneficios.

Esa complacencia llevó al agente a dar códigos de descuento superiores y con más frecuencia de lo que sería rentable, o a encargar cubos de tungsteno que luego tuvo que asumir como pérdidas por quedarse sin vender entre su inventario. Ese fue el punto de no retorno. La cuenta de beneficios de Claudius se estaba recuperando tras haber descendido, y se desplomó cuando tuvo que reconocer que el excedente de cubos no iba a tener demanda al precio pagado por el agente.

Claude no logró su objetivo de no caer en la bancarrota, e incluso tuvo alucinaciones imperdonables como decir que estaría físicamente a una hora en un lugar, pese a que como máquina expendedora era algo imposible. De hecho, se inventó incluso el motivo por el que había alucinado al afirmar algo así.

Sin embargo, desde Anthropic creen que "este experimento sugiere que los mandos intermedios de IA están plausiblemente en el horizonte. Esto se debe a que, aunque Claudius no se desempeñó particularmente bien, creemos que muchos de sus fracasos probablemente podrían corregirse o mejorarse". Para la compañía, ha 

¿Cómo? Con indicaciones más precisas, un 'andamiaje' mejorado (con herramientas y capacitación extra), y un entrenamiento enfocado a ser un agente especializado en la tarea de vender. Esto es relevante, porque Claudius no tuvo uno especializado para realizar sus tareas, más allá de las indicaciones que se le dieron. Desde Anthropic creen que hay un potencial enorme para mejorar todo esto y contar con algo de verdad viable en poco tiempo.

Imagen destacada | Andon Labs

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Bill Gates dejó de ser CEO de Microsoft en el año 2000, 'Chief Software Architect' en 2006 y presidente de su Consejo de Administración en 2014. Siguió formando parte de dicho consejo hasta 2020, cuando, tras hacerse públicas unas acusaciones de conducta inapropiada contra empleadas de Microsoft, se dio a entender que el fundador de la compañía se retiraría de su papel como referente público de la misma.

Y, sin embargo, ahora todo indica que en ningún momento ha dejado de 'tener mano' a la hora de decidir sobre las líneas estratégicas de la compañía. Más aún, ahora sabemos que el acuerdo Microsoft-OpenAI que ha revolucionado la industria de la inteligencia artificial en los últimos años estuvo directamente pilotado por él, en colaboración con Satya Nadella (el actual CEO).

Según un directivo de Microsoft citado por Business Insider,

"Satya y todo el equipo de liderazgo senior se apoyan en Gates de manera muy significativa. Se busca su opinión cada vez que hacemos un cambio importante".

El acuerdo con OpenAI, ¿el gran legado de Gates?

Cuando aún ostentaba puestos de liderazgo en Microsoft, la compañía había lanzado sus primeras versiones rudimentarias de asistentes digitales... pero Gates vio en OpenAI la oportunidad de realizar su visión de un futuro del software definido por una clara apuesta por la IA. La colaboración con OpenAI no fue casualidad: desde 2016, Gates había estado en contacto con Sam Altman, cofundador y CEO de la misma.

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Así, en 2017, poco antes de que Microsoft cerrase su acuerdo de colaboración con los creadores de ChatGPT, Bill Gates envió un memorándum a Satya Nadella, CEO de Microsoft, y a un selecto grupo de ejecutivos. En el mismo, preveía una nueva era impulsada por lo que él denominó "agentes de IA" —asistentes personales digitales capaces de anticipar cada necesidad humana, superiores a Siri, Alexa o la propia Cortana:

"Los agentes no sólo van a cambiar la forma en que todos interactuamos con lo ordenadores, también van a cambiar radicalmente la industria del software, provocando la mayor revolución en la informática desde que pasamos de escribir comandos a clicar en iconos".

"Piensa en ello como un asistente personal digital: verá tus últimos correos electrónicos, sabrá las reuniones a las que asistes, leerá lo que leas y también las cosas que no quieres molestarte en leer".

Este pronóstico, que en su momento pareció "excesivamente futurista" a muchos de los que lo leyeron, sentó las bases para Copilot, una herramienta de IA integrada en los productos de Microsoft que ha redefinido la interacción con el software.

Incluso después de ser destituido del consejo de Microsoft en 2020, Gates continuó desempeñando un papel crucial en la orientación tecnológica de la empresa. en 2022, retó a OpenAI a desarrollar un modelo capaz de aprobar un examen de biología de nivel avanzado, lo que culminó en la presentación de GPT-4 en su propia mansión, marcando un hito en las capacidades de la IA.

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Hasta ahora, Microsoft ha invertido más de 13.000 millones de dólares en OpenAI, incorporando sus modelos de IA en aplicaciones de Office, su motor de búsqueda Bing, su navegador Edge e incluso dentro de su sistema operativo Windows. Esto ha ayudado a Microsoft a ser vista como líder en IA, en lugar de quedarse atrás como temían hace cinco años.

El miedo a Google

El relevante papel de Gates en todo este proceso fue revelado recientemente, tras la publicación de varios correos internos como parte del caso judicial antimonopolio en curso del Departamento de Justicia de EE. UU. contra Google.

Cuando finalmente se cerró el acuerdo Microsoft-OpenAI (que partía de una inversión de 1.000 millones de la primera compañía en la segunda a cambio del acceso prioritario a su tecnología), la principal motivación de la compañía fue el temor de quedar rezagados respecto a Google.

Así, en un correo electrónico fechado el 12 de junio de 2019, Scott escribe a Nadella y Gates:

"Estamos varios años detrás de la competencia en términos de escala de aprendizaje automático". Detalla cómo les llevó seis meses a los ingenieros de Microsoft replicar el modelo de lenguaje BERT de Google y entrenarlo "porque nuestra infraestructura no estaba a la altura de la tarea".

Algunos de los primeros modelos de IA de Google le otorgaron una ventaja competitiva sobre Bing, dijo Scott, e incluso elogió las funciones de autocompletar de Google en Gmail que eran "aterradoramente buenas" en 2019.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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