Andrej Karpathy, mi padre y mantenerme al día

Para los que están en el tema, Andrej Karpathy no necesita presentación. Para los que no: Karpathy está entre lo mejor del mundo en IA. Cofundó OpenAI y dirigió AI y AutoPilot Vision en Tesla. También es un maestro explicando, y hace videos muy buenos y accesibles en YouTube con títulos como “Let’s build GPT: from scratch, in code, spelled out”. Últimamente está sobre todo enfocado en todo lo relacionado con los LLMs, y es el creador del término ‘Vibe coding’, que significa ‘programar solo con prompts’. Le dices a un LLM como ChatGPT o Claude lo que quieres, y el LLM lo hace por ti. Un método genial para que cualquiera, también los no programadores, pueda hacer software para las cosas específicas que quiere resolver. Accesible, online.

Pero ahora la razón por la que escribo esto. Ayer apareció el video de abajo, y te recomiendo tomarte media hora para verlo. O quizás dos, porque la densidad de información es enorme, y Andrej habla por defecto al doble de velocidad.

Hay un montón de hilos de los que tirar, como el hecho de que dijo: I’ve never felt this much behind as a programmer. Sí, en serio, Karpathy dijo eso. Pero aquí quiero sacar un ejemplo específico con el que yo también me topé ayer.

Andrej dice: Software 1.0 = programas las reglas, escribir software clásico. Software 2.0 = programas el algoritmo + modelo, y gracias a la IA/Machine Learning el software aprende por sí mismo lo que tiene que hacer para llegar al resultado correcto. Software 3.0 = el LLM hace el trabajo por ti: Tú das el prompt, y el LLM hace código o incluso lo ejecuta directamente.

MenuGen, de app a un solo prompt de LLM

Andrej menciona el ejemplo de una carta de restaurante. Cuando recibes una carta en un restaurante normalmente no conoces parte de los platos. Para esto hizo una app, con vibe coding: Subes una foto, y la app genera imágenes de los platos y te las muestra. ¡Útil! Pero mira su post de MenuGen, y asómbrate con todos los líos de integración. Base de datos, Stripe Payments, conectar APIs. Todo un asunto, con código solo no llegas, algo sobre lo que ya escribí antes.

Pero desde hace poco esos LLMs son tan capaces que ahora puedes dar un prompt: “Gemini, mira esta carta, y con NanoBanana haz imágenes de todos los platos, y muéstralas junto a los platos en la carta.”. Y voilà: tienes tu resultado. ¿Toda la app? Ya no hace falta.

Mi propio momento MenuGen

Mi padre está muy metido en la sostenibilidad, tiene 10 paneles solares, y me preguntó si valdría la pena tener una batería doméstica. Pues, quería profundizar en eso. Hice una web app, donde a partir de su consumo y la radiación solar que medí con mi propia estación meteorológica podía hacer una simulación real del ahorro que puedes conseguir con una batería. Para distintas baterías, calculado el tiempo de retorno, ganancia después de 10 años, gráficos por día si querías revisarlo, un trabajo bonito. Una de las cosas que le pedí fue un volcado de su contador inteligente P1, que afortunadamente tenía, para poder incluir su consumo eléctrico exacto por hora en mis simulaciones.

Le compartí algunas capturas, y le dije: Si quieres empezar simple puedes tomar la Zendure SolarFlow 800 Plus, inicio barato, retorno rápido. Si quieres ir a algo más grande puedes tomar la Voltdeer SR5000; necesita su propio circuito, más cara de comprar pero al final rinde más.

Pero qué hizo mi padre: Le dio el mismo volcado P1 a Claude, y simplemente le pidió a Claude: Haz un análisis de mi consumo eléctrico y calcula cuánto me daría una batería doméstica; tengo 3 kWp de paneles solares, suerte. Y con eso Claude hizo todo un reporte, con conclusiones. La recomendación final: Toma una Zendure SolarFlow 800 Plus.

Y entonces puedo decir: Sí pero mis números eran más precisos (creo que es cierto). Sí pero muestro mucho más para dar seguridad (creo que también es cierto). Sí pero.. pero ya… unos pocos prompts vs unas horas escribiendo código, con exactamente la misma conclusión. Mientras yo estaba depurando, mi padre estaba en su casita de playa en Texel.

Llevo unos días dándole vueltas, qué significa esto exactamente, y dónde está mi sensación de incomodidad.

Cuando miro mi teléfono veo 3 categorías de apps. El grupo más grande son apps con un servicio o contenido único detrás. Servicios de bancos, AH, navegación, tiendas online. Y contenido del NRC, NYT, NOS, Netflix. No son realmente reemplazables. El grupo más usado son las apps sociales: Signal, WhatsApp, Bluesky, etc. Difíciles de reemplazar, aunque en mi propia familia veo que mi propia app de compartir fotos Acini se usa mucho, y ahora se publica más contenido que el que jamás pasó por WhatsApp. Compartir una foto a veces es más agradable que iniciar un chat. Así que un micro éxito. La tercera categoría: apps más pequeñas con un solo propósito. Apps como Tessie, Justwatch, Vivino por ejemplo.

Las apps en esa última categoría son, en mi opinión, muertos vivientes. Procesan sobre todo datos que vienen de otro lado, y eso un LLM lo hace muy bien. Mi análisis de datos para mi padre es un buen ejemplo. Porque es pan comido (para mí al menos) montar un análisis así por ti mismo o, en lugar de eso (como hizo él), saltarte toda esa fase con unos pocos prompts. Y eso también es un gran enriquecimiento: Cada uno con su propia solución, exactamente como la quiere. Mil flores.

Pero para los pequeños desarrolladores o tiendas es la muerte. Y también para mucho software open source: ¿Por qué compartiría mi repo, o contribuiría a un proyecto existente, si cada uno puede materializar su propia idea, gracias a los LLMs que han sido alimentados con esos mismos proyectos de software? So long, and thanks for all the fish. El código ya no es escaso. El cambio económico está entonces en que el valor va hacia los proveedores de LLMs. A mi padre le basta con su suscripción Claude Pro, así que veinte euros al mes para Anthropic. Y yo hago lo mismo.

Mi padre cerró nuestro chat ayer con “hay que mantenerse al día, ¿eh?, con todas las posibilidades”. Creo que se refería a sí mismo. Pero se sintió como si me lo estuviera diciendo a mí.