El gusto es lo único que queda
A medida que los modelos de lenguaje grandes hacen barato generar código, prosa e interfaces, muchos ingenieros argumentan que el “gusto” —el juicio sobre qué merece construirse y cómo debería sentirse y comportarse— se está convirtiendo en el principal diferenciador humano. Los comentaristas debaten si esto es reconfortante o delirante: algunos ven el gusto, la experiencia y la mantenibilidad a largo plazo como el nuevo foso defensivo en un mundo de clonación rápida y software “vibe-coded”, mientras que otros sostienen que los mercados recompensan el material mediocre “suficientemente bueno” y que la propia IA acabará aprendiendo el gusto humano medio. Debajo de todo hay preocupaciones más amplias sobre la enshittificación, el declive del oficio y si la dependencia de la IA erosionará precisamente los músculos —juicio, rigor, creatividad— que produjeron buen software en primer lugar.
Qué es el “gusto” y por qué importa
- Muchos ven el “gusto” como un juicio comprimido e implícito, construido a partir de la fricción, la práctica y el disfrute en un oficio.
- Aparece en decisiones sobre arquitectura, UX, legibilidad y mantenibilidad a largo plazo, no solo en lo visual.
- Otros temen que el “gusto” sea vago, subjetivo y fácil de usar como excusa o como mecanismo de exclusión; ideas similares aparecen en la estética, la filosofía y las discusiones sobre “calidad”.
LLMs, programación y convergencia hacia la media
- Algunos temen que los LLMs normalicen un “gusto medio” y reduzcan la diversidad en estilos, lenguajes y arquitecturas.
- Otros sostienen que la mayor parte del software ya refleja un gusto medio; quienes tienen un gusto fuerte evitarán los LLMs o los orientarán de forma agresiva.
- Hay una distinción recurrente entre “vibe coding” (aceptar la salida sin escrutinio) y “ingeniería asistida por IA” (usar modelos bajo juicio humano).
Calidad, “AI slop” y mantenibilidad
- Varios comentarios reportan que el código y la documentación generados por IA son verbosos, genéricos y difíciles de razonar a escala, especialmente a lo largo de meses de evolución.
- Preocupa que el “funciona ahora” a corto plazo oculte costes a largo plazo: deuda técnica, agujeros de seguridad y cuellos de botella de rendimiento que solo aparecen tras carga real.
- Algunos argumentan que los LLMs ya se usan con eficacia para pruebas, refactorización y código pegamento, con humanos aportando gusto y revisión.
Dinámicas de mercado y económicas
- Debate sobre si el gusto realmente se recompensa: muchos usuarios y empresas aceptan software con fallos y mediocre si es barato y familiar.
- La idea de que la commoditización de “hacer” desplaza la escasez desde la creación hacia la adopción y el discernimiento; otros responden que el capital, la distribución y el contexto social importan más que el gusto.
- Se cuestiona si el “gusto” puede ser una ventaja defensiva si los competidores pueden copiar rápidamente funciones, patrones de UX e incluso el estilo general.
Simplicidad, fricción y oficio
- Varios defienden que “simple” es lo más difícil de lograr: simple de razonar y mantener, no solo simple de implementar.
- La fricción y el trabajo penoso se ven como el “currículo” que desarrolla el juicio; preocupa que saltarse el trabajo duro mediante LLMs atrofie estos músculos para la mayoría de las personas.
Meta: autoría de IA y detección
- Un gran subhilo debate si el artículo en sí fue escrito por un LLM; se invocan detectores y señales estilísticas en ambos bandos.
- Algunos encuentran la prosa obviamente “AI-slop”; otros insisten en que tiene ritmo humano y descartan los detectores como poco fiables.
- Esta disputa se convierte en un proxy de una ansiedad más amplia sobre distinguir la escritura humana de la de la máquina.