Como mantenedor de código abierto, ya estoy viendo un cambio en la forma en que se gestionan los proyectos. Cada vez aparecen más pull requests generadas por LLMs, acumulándose en una cola interminable de PRs por revisar. Esto me hace pensar en el futuro de los proyectos de código abierto y su sostenibilidad.
El código abierto siempre ha sido más que solo código. Es un movimiento o una filosofía basada en la reciprocidad humana, la contribución voluntaria y la atribución. Pero incluso antes de la IA, la carga de mantener software de código abierto no remunerado ya era alta. En la era de la IA, los incentivos a largo plazo que sostenían este ecosistema se están erosionando.
Estamos empezando a ver señales concretas de este cambio.
En una discusión reciente en GitHub sobre el proyecto Tailwind CSS, su fundador Adam Wathan explicó que el 75% de su equipo de ingeniería había sido despedido, citando explícitamente "el brutal impacto que la IA ha tenido en nuestro negocio".
Este es el canario en la mina de carbón, y me hace creer que la IA remodelará significativamente el panorama del código abierto.
Como mencioné, el código abierto se construyó sobre la reciprocidad humana, las normas de atribución y los incentivos de mantenimiento a largo plazo. El entrenamiento de los LLMs rompió ese contrato social sin infringir técnicamente las licencias en su fase de entrenamiento. Es extracción sin reposición. El ambiente se parece más al de la United Fruit Company que al de la colaboración: el valor se cosecha a escala, pero poco regresa a las comunidades que lo produjeron.
El código abierto siempre se ha tratado de atribución y reconocimiento, no solo de crédito; es una reputación, una señal para la contratación y una justificación para la financiación. Cuando la IA produce clases de utilidad como las de Tailwind o patrones de React sin nombrar la fuente, despoja al código abierto de su motor de desarrollo profesional y financiación. El código sobrevive, pero los mecanismos sociales y económicos que lo rodean se debilitan.
La IA reduce el valor del conocimiento sobre los frameworks, mercantiliza el "código pegamento" y desplaza el valor de las bibliotecas hacia la distribución, el alojamiento y la integración. Las empresas de código abierto que dependían de la documentación y los ejemplos van a sufrir. Por el contrario, las empresas de código abierto que monetizan la infraestructura, los servicios alojados o los datos son mucho más resilientes.
Mantener proyectos de código abierto se está volviendo más difícil: PRs densas y largas acompañadas de un comentario de una sola línea. Esto crea una carga masiva de revisión de código para los mantenedores. Nos dirigimos hacia un código generado por IA, problemas clasificados por IA y PRs revisadas por IA, con los mantenedores humanos actuando como árbitros finales.
O, como dice Cory Doctorow en su publicación, nos convertimos en un "sumidero de responsabilidad". El trabajo del ingeniero no será realmente supervisar el trabajo de la IA; será asumir la culpa por los errores de la IA.
Quizás haya un camino más optimista. La IA podría reducir la barrera de entrada, permitiendo que cualquiera con una idea la haga realidad. Eventualmente, podría automatizar el "trabajo pesado" de las actualizaciones de dependencias y los parches de CVE. Sin embargo, hasta que no resolvamos el problema del ruido, el panorama sigue siendo sombrío. Como señaló Daniel Stenberg (creador de curl), el proyecto curl está siendo efectivamente "atacado por DDoS" con informes de errores generados por IA, lo que hace que el trabajo de los creadores humanos sea menos sostenible que nunca.
Que creo que va a pasar
Los grandes proyectos de código abierto, especialmente aquellos respaldados por empresas como Kubernetes, Linux, Postgres o Grafana, no desaparecerán. Son demasiado complejos, asentados e institucionales. Se volverán aún más críticos. Sin embargo, los proyectos pequeños, especialmente los no remunerados o aquellos basados en la creación de código repetitivo, la documentación y las convenciones, son los que corren mayor riesgo.
Creo que más proyectos se volverán de código cerrado. Para mantener una ventaja competitiva, las empresas decidirán no compartir su código para entrenar un LLM. Veremos más licencias tipo SSPL, cláusulas de "no entrenamiento" y restricciones similares.
Para nosotros, los mantenedores, la gobernanza se endurecerá. Preveo reglas de "divulgación de código generado por IA", plantillas de PR más estrictas o incluso prohibiciones explícitas de pull requests generadas por LLMs.
La IA no matará el código abierto, pero romperá su modelo de incentivos. El código abierto sobrevivirá, pero con menos mantenedores aficionados, más proyectos respaldados por fundaciones, más control corporativo y más automatización en la gobernanza.
Malos tiempos para los idealistas.
juanac 
Torrezzno 
sadcruel 
