Está el código libre un poco tenso con la inteligencia artificial (IA), puesto que su democratización está suponiendo grandes ventajas (muchas más contribuciones puesto que es casi gratis contribuir con IA), pero por otro lado se dificulta la tarea de evaluar y moderar esas contribuciones. Esto mismo explica en un excelente artículo el creador de Drupal, Dries Buytaert, en su blog personal, que es toda una referencia en cuanto a open source.
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La inteligencia artificial está reduciendo de forma drástica las barreras para contribuir al software de código abierto y esto a su vez está poniendo en problemas a los mantenedores de Drupal, quienes suelen estar ya exhaustos y ahora deben revisar un volumen creciente de aportes creados con IA y deben decidir si son seguros y valiosos. La presión está empezando a ser insostenible si no se cambia la forma de trabajar.
El caso del proyecto curl ilustra bien este fenómeno, siempre según Buytaert. Decidieron, por un lado, cerrar el programa de recompensas por errores tras comprobar que la mayoría de código que recibían provenía de la IA y no era de calidad. Cada revisión consumía horas de trabajo sin beneficios reales para el proyecto. Por otro lado, se está experimentando con la IA para encontrar casos de uso buenos para el proyecto y válidos.
La respuesta de curl no fue prohibir la IA, sino eliminar los incentivos que fomentaban envíos masivos de baja calidad. Algo similar ocurre en otros proyectos, como Drupal, donde el reconocimiento y la reputación pueden incentivar contribuciones que terminan sobrecargando a los mantenedores.
En Drupal, los mantenedores ya se sienten sobrecargados y observan con preocupación lo que sucede en otros ecosistemas. A esto se suman objeciones más profundas: el impacto ambiental de la IA, los dilemas éticos y legales sobre su entrenamiento, el riesgo de introducir vulnerabilidades y la desmoralización que produce ver trabajo cuidadoso inundado por aportes mediocres. Estas preocupaciones son legítimas para Dries.
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El liderazgo del proyecto se encuentra así un poco atrapado por dos corrientes inversas. Por un lado, si los mantenedores se queman o abandonan, el proyecto entra en riesgo existencial. Por otro, los usuarios y organizaciones que dependen de Drupal ven cómo otros CMS y DXP avanzan más rápido gracias a la adopción de IA y podrían acabar con el proyecto. El objetivo final sería proteger a los mantenedores y a su vez intentar usar la IA para conseguir mayor agilidad y avances.
La historia demuestra que esta tensión no es nueva. Lenguajes y tecnologías que redujeron barreras en el pasado, como PHP, atrajeron a muchos nuevos desarrolladores y también a código de baja calidad. La solución no fue rechazarlos, sino crear marcos, estándares y buenas prácticas. Buytaert observa paralelismos claros con la IA: el reto real es aprender a integrarla de forma responsable, cuando pruebe que es útil y escalable.
Casos recientes muestran que, en manos expertas, la IA puede descubrir vulnerabilidades profundas y aportar correcciones de alto valor, mientras que su uso sin conocimiento previo tiende a generar ruido y sobrecargar a los mantenedores. La propuesta final de Buytaert es avanzar con cautela, experimentar y actuar en función de evidencias y casos de uso reales de la IA, no con imposiciones. Propone experimentar de forma voluntaria, demostrar resultados reales antes de convertirlos en expectativas para otros y mantener siempre como principio rector la protección de los mantenedores. La IA puede ser parte del alivio y no solo del problema, pero solo si se adopta de manera gradual, honesta y centrada en la sostenibilidad humana del código abierto.
Puedes ampliar información en el blog de Dries Buytaert.
Más problemas generados por la IA
El problema de los mantenedores es serio y se produce en todos los proyectos. Aún no tenemos demasiadas noticias sobre cómo va a manejar esto WordPress cuando incluso Automattic ha lanzado una herramienta para crear plugins con IA: Telex.
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Hace unos días nos hicimos eco del problema de Tailwind, otro popular proyecto de código libre que tuvo que despedir a toda su plantilla porque los servicios de asesoramiento que prestaban ya los podía hacer todo el mundo con IA. El hecho de que el código libre ofrezca tanta información en abierto a los LLM supone un gran nuevo reto para el código libre, que debe buscar su supervivencia por otras vías que no sean específicamente las que cubren ya los chatbots de IA especializados en código.
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