La industria pronosticó que en 2025 estas tecnologías programarían casi todo. La IA ni estaba ni se le esperaba

Cuando los gurús tecnológicos auguraban el futuro de la programación hace escasamente unos primaveras, casi todas las miradas apuntaban a una dirección: las plataformas low-code y no-code serían las protagonistas indiscutibles del expansión de software.

Lo que pocos vieron venir fue que las herramientas de inteligencia fabricado generativa revolucionarían completamente el tablero de muestrario, pavimentando el camino alrededor de lo que hoy conocemos como 'vibe coding'.

Las grandes promesas del low-code

En 2020, la consultora Gartner lanzó una predicción en uno de sus informes: "para 2025, el 65% del expansión de aplicaciones se realizaría mediante herramientas low-code y no-code". Plataformas como Bubble o Retool, que permiten crear aplicaciones con mínimos conocimientos de programación, parecían destinadas a democratizar el expansión de software.

Interfaz de Bubble para programación no code. Imagen: Bubble

Un informe de Red Hat de febrero de 2018 respaldaba esta visión, asegurando que "las soluciones low-code/no-code tienen el potencial de ceñir el tiempo de expansión en un 90%". Lo cierto es que hasta hace unos primaveras, las plataformas de low-code o no-code, eran tendencia correcto a que permitían programar sin escasamente pobreza de conocimientos técnicos.

El repaso estadístico sobre low code que la plataforma G2.com mostró en 2021 se sumó al optimismo con otra indagación: "El 80% de los encuestados cree que usar low-code puede liberar tiempo a los desarrolladores para trabajar en proyectos de longevo nivel". Democratizar el expansión de software mientras los programadores profesionales se centraban en desafíos más complejos parecía ser una de las metas.

La IA adelanta por la derecha

Sin retención, en 2025, la efectividad contradice rotundamente aquellas predicciones. Gergely Orosz, obligado ingeniero de software y autor, decidió comprobar qué había ocurrido con aquellas ambiciosas proyecciones. La encuesta que lanzó en X hace unos días arrojó resultados esclarecedores: de 1.491 profesionales, escasamente un 6,6% afirmó estar utilizando principalmente soluciones low-code, mientras que un abrumador 85,7% negó emplearlas.

¿Qué ha pasado entonces? La respuesta tiene un claro protagonista: la inteligencia fabricado.

Mientras los analistas se centraban en las bondades del low-code, la inteligencia fabricado se desarrollaba a pasos agigantados en un segundo plano. Hoy por hoy, las herramientas basadas en inteligencia fabricado generativa han sido adoptadas por millones de personas, entre ellas programadores. Según la encuesta de Stack Overflow de 2024, el 76% de los desarrolladores estaban utilizando o planeaban utilizar herramientas de IA en su proceso de expansión ese año, un incremento respecto al 70% del año antecedente.

Lo más significativo es que el 62% ya estaban utilizando activamente estas herramientas, frente al 44% del año antecedente. Este crecimiento es una prueba de lo mucho que ha calado la IA en los procesos de expansión.

Eso sí, las plataformas de no code no se han quedado detrás y, algunas plataformas conocidas como Bubble ya han implementado sistemas basados en modelos de lengua de IA para programar sin la pobreza de conocimientos técnicos. De esta modo, se podría opinar que la IA incluso ha transformado el no code.

El auge del 'vibe coding'

En este nuevo panorama ha emergido el concepto de 'vibe coding', un enfoque donde los desarrolladores describen "la esencia" de lo que quieren crear, y las herramientas de IA generan el código correspondiente. Este método ha demostrado ser más intuitivo y adaptable que las plataformas tradicionales de low-code para aquellos que no disponen de conocimientos técnicos, ya que a menudo este tipo de plataformas quedan limitadas por sus propios frameworks predefinidos.

A diferencia del low-code, que requiere adaptarse a un entorno específico con sus propias limitaciones, el vibe coding permite a los programadores proseguir su flujo de trabajo habitual mientras la IA actúa como un asistente ultra-capacitado que entiende tanto el lengua natural como las intenciones del desarrollador.

A pesar de sus bondades, el vibe coding incluso tiene su parte negativa. Y es que aunque puede simplificar la rápida procreación de código, éste puede zanjar siendo difícil de proseguir, contener errores o vulnerabilidades de seguridad, y no siempre sigue las mejores prácticas de expansión. Adicionalmente, subordinarse excesivamente de estas herramientas puede prohibir el educación de los propios desarrolladores y dificultar la resolución de problemas complejos sin intervención humana. De ahí la importancia de que los desarrolladores sepan determinar y emplazar los errores que la IA pueda producir y aplicar correcciones en saco a su conocimiento técnico.

Lo irónico es que la IA parece estar cumpliendo mejor que el low-code la promesa de democratizar la programación. Mientras que las plataformas no-code siguen requiriendo memorizar sus entornos específicos, las herramientas de IA permiten a personas sin formación técnica vanguardia especificar en lengua natural lo que necesitan.

Para algunos desarrolladores profesionales, la IA se ha convertido en un potenciador de productividad. Si perfectamente podemos aparecer a augurar el calibre que pueden suponer este tipo de herramientas en un futuro, todo indica que aún no hemos rasgado siquiera la superficie, pero incluso será importante determinar sus implicaciones negativas a medio y extenso plazo.

Imagen de portada | Marc Mintel

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