El software dejó de ser caro: Sridhar Vembu

El software dejó de ser caro.
Y cuando el software deja de ser caro, toda la industria tecnológica cambia

Durante décadas la industria tecnológica giró alrededor de una limitación: el tiempo humano necesario para escribir código. El precio de ese tiempo determinaba la innovación posible. Pero en 2026 apareció un tipo de inteligencia artificial capaz de intentar, fallar y corregirse sola hasta lograr un resultado. No es solo velocidad: es la desaparición de una barrera histórica. Y cuando desaparece una barrera histórica, todo el mercado se reorganiza.

Este no es un avance de software.
Es un cambio en el costo de pensar.

La invitación llegó desde la oficina de relaciones públicas de Zoho en Colombia.
No era para un evento presencial ni para una rueda de prensa tradicional.
Era para ver una transmisión.

En Bogotá era en la tarde. En Nueva Delhi eran las tres de la madrugada.

Encendí la pantalla sabiendo que iba a escuchar a alguien importante en el mundo del software, pero no esperaba que la historia empezara con una disculpa.

Sridhar Vembu apareció conectado de forma remota y dijo que no podía estar físicamente en el escenario. Venía de asistir al India AI Impact Summit 2026, un encuentro gigantesco sobre inteligencia artificial. La cena oficial había terminado apenas horas antes y había sido organizada por el primer ministro de la India, junto a jefes de Estado y líderes tecnológicos.

No era una presentación ensayada. Era una conversación después de un día demasiado largo.

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Quién estaba hablando

Para entender la importancia de lo que diría, primero había que entender quién era.

Sridhar Vembu no es un divulgador ni un influencer tecnológico.
Es ingeniero, doctor en física por la Universidad de Princeton y fundador de Zoho, una empresa global que fabrica programas que usan empresas en todo el mundo para vender, organizar clientes o llevar contabilidad.

Es decir: su negocio depende directamente del software. Si el software cambia, su empresa cambia.

Por eso su charla no era sobre tendencias culturales. Era sobre trabajo real.

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Durante años aprender a programar era aprender a ejecutar instrucciones.
Ahora será aprender a decidir instrucciones.
El valor profesional empieza a moverse del teclado al criterio.

El experimento del programa que debía tardar meses

Vembu empezó contando algo muy concreto. Su equipo necesitaba crear un compilador.

Para explicarlo sin tecnicismos: un compilador es un traductor.
Los humanos escriben instrucciones en un lenguaje que entienden los programadores, pero el computador habla otro idioma. El compilador traduce entre ambos.

Normalmente construir ese traductor tarda meses porque debe ser preciso: un pequeño error puede impedir que todo funcione.

Esta vez hicieron algo distinto.

Escribieron unas doscientas líneas explicando cómo debía funcionar el lenguaje y entregaron ese documento a una inteligencia artificial junto con un ejemplo de cien líneas. Dos ingenieros trabajaron guiándola durante dos días.

El programa terminó funcionando.

No perfecto, aclaró. Pero funcionando.

Y añadió algo importante: el año anterior no habría sido posible.

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La diferencia: la IA ya no solo responde

Durante años, la inteligencia artificial funcionaba como un asistente: uno preguntaba algo y recibía una respuesta.

Ahora funciona de otra manera.

En vez de pedirle información, se le da un objetivo.

Por ejemplo: “Construye este programa”.

Entonces la máquina hace lo que haría una persona trabajando: crea archivos, intenta ejecutarlos, ve errores, corrige y vuelve a intentar.

Para que niñas y niños lo entiendan:
es como cuando alguien arma un rompecabezas. Primero pone piezas al azar, luego mira qué no encaja, corrige y sigue hasta que la imagen aparece.

Eso es lo que la inteligencia artificial ahora puede hacer miles de veces por minuto.

A esto se le llama modo agente.

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Cómo se evita que haga trampa

Vembu explicó algo curioso.

Antes de dejar trabajar a la IA, se crean pruebas que no puede modificar.
Si pudiera cambiarlas, aprobaría el examen cambiando las preguntas.

Así que la máquina debe adaptarse al problema real.

Este detalle es importante porque muestra que la inteligencia artificial no es magia: funciona gracias a ensayo y error acelerado.

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El efecto inmediato: todo se vuelve más rápido

Una función real dentro de su empresa tardó semanas en lugar de meses.

Hoy calcula que el trabajo es dos o tres veces más rápido.
Cree que puede llegar a diez.

Cuando algo tarda menos en producirse, deja de ser escaso.

Y cuando deja de ser escaso, cambia su valor.

El software empieza a ser abundante.

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¿Entonces desaparecen los programadores?

No.

Pero cambia su papel. Antes un programador escribía cada instrucción. Ahora decide qué construir y revisa que funcione. Es como un arquitecto: no pone cada ladrillo, pero diseña la casa y verifica que no se caiga. La habilidad importante pasa a ser entender problemas humanos.

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La pregunta inevitable

Si la máquina hace más trabajo, ¿habrá menos empleo? La historia tecnológica muestra algo curioso: cuando algo se vuelve más barato, se usa más.

Cuando las hojas de cálculo aparecieron, parecía que sobrarían contadores. En realidad aparecieron más empresas capaces de llevar cuentas. Si crear software cuesta menos, más empresas podrán resolver problemas.

Pero esta vez hay algo nuevo. La inteligencia artificial también aprende de otras inteligencias artificiales.

Puede mejorar herramientas que luego mejoran otras herramientas. Es la primera tecnología que participa en su propia mejora.

Por eso nadie puede predecir completamente el resultado.

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El software dejó de ser caro.
Y cuando pensar deja de ser caro, el trabajo humano no desaparece: cambia de lugar.

La inteligencia artificial no será exclusiva

Otra idea importante: ninguna empresa tendrá ventaja permanente solo por tener IA.

Los sistemas se copian, se estudian y se abaratan.

El valor no estará en poseer la tecnología, sino en usarla para ayudar mejor a las personas.

Por eso trabajos como educación, salud o atención al cliente pueden volverse más importantes: ahí importa entender a alguien, no solo ejecutar instrucciones.

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Del software al mundo real

Vembu también habló de sensores, baterías y hardware.

La explicación era sencilla: la información puede copiarse infinitamente, pero los objetos físicos no.

La inteligencia artificial barata puede ayudar a mejorar máquinas, transporte o energía. Por eso muchas empresas tecnológicas miran ahora el mundo físico.

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Escucharlo desde Bogotá

Mientras lo escuchaba desde Colombia, el contraste era evidente: era por la tarde aquí, madrugada allá. Pero el tema era el mismo para todos.

No se trataba de que las máquinas piensen como humanos.

Se trataba de que ahora trabajan lo suficiente como para cambiar qué significa trabajar.

La conclusión no fue dramática.

Fue más inquietante: la inteligencia artificial no está reemplazando decisiones humanas, está reemplazando la parte repetitiva del trabajo.

Y cuando ejecutar deja de ser difícil, la parte difícil pasa a ser decidir qué vale la pena hacer.

Por ahora, esa decisión sigue siendo nuestra.