La idea presentada por el desarrollador y divulgador Javi López en X (antes Twitter) ha generado un notable revuelo en el sector tecnológico. Según López, en un futuro próximo, todo el software se ejecutará directamente en la capa de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), eliminando la necesidad de código intermedio y transformándolo en una commodity similar a la electricidad.
Este concepto sugiere una revolución en el desarrollo de software, desplazando el foco hacia interfaces de lenguaje natural. Herramientas como Claude, Grok o ChatGPT ya permiten a los programadores crear aplicaciones de manera conversacional. Sin embargo, López señala que la verdadera transformación será la desaparición de las capas de código actuales, donde la lógica de negocio, persistencia de datos y presentación visual ocurrirán dentro del propio modelo sin backend en lenguajes como Python.
La implicación más importante de esta visión es la reconfiguración de la cadena de valor del software. Las actuales capas tecnológicas podrían fusionarse en un LLM unificado, concentrando el valor económico en un pequeño grupo de proveedores de LLMs multimodales y operadores de infraestructura de cómputo masivo. Este escenario podría resultar en un mercado altamente concentrado.
López compara esta transición con la electrificación, en la cual la competencia se centró en ofrecer energía fiable y económica, no en quienes fabricaban los dispositivos consumidores de dicha energía. De manera similar, el software podría convertirse en un servicio basado en capacidad, evaluado principalmente por precio y eficiencia. La innovación se enfocaría en mejorar los modelos y la infraestructura que los soporta.
Los desafíos técnicos no son menores. Los LLMs actuales carecen de determinismo y memoria persistente, lo que limita su capacidad para aplicaciones coherentes. Sin embargo, López opina que el avance en el entrenamiento con datos sintéticos superará estas barreras, permitiendo que los modelos aprendan de aplicaciones completas generadas y registradas en entornos controlados.
El impacto en el empleo tecnológico sería considerable. Los desarrolladores se centrarían más en diseñar interacciones en lugar de escribir código, y la demanda se orientaría hacia expertos en optimización de modelos e infraestructura. No obstante, esta dependencia de un grupo reducido de proveedores podría aumentar el riesgo de concentración de poder económico y político.
Desde una perspectiva de inversión, López identifica dos áreas clave: compañías líderes en el desarrollo de LLMs multimodales y operadores de infraestructura crítica, como centros de datos y fabricantes de hardware especializado. Estas entidades serían fundamentales para la ejecución masiva de LLMs, con empresas como NVIDIA o AMD en un papel estratégico.
Sin embargo, este cambio no está exento de riesgos. Las limitaciones energéticas, la disponibilidad de hardware y las posibles intervenciones regulatorias podrían afectar su desarrollo. Además, algunas empresas podrían resistirse a ceder el control de su lógica de negocio.
Las señales a observar incluyen el desarrollo de LLMs multimodales avanzados, la consolidación de la infraestructura necesaria, casos de uso en sectores críticos y una reducción significativa en los costos de operación de los modelos. Según López, aunque el cambio es inminente, su impacto total está aún por definirse.
Este potencial cambio de paradigma trasladaría el valor del software a un puñado de plataformas de IA, concentrando el crecimiento en el desarrollo de LLMs líderes y su infraestructura, lo que podría redefinir la economía digital tal y como la conocemos.
