Elon Musk lo resumió hace poco en una frase que pasará a la historia: "Any input bitstream to any output bitstream." (Cualquier flujo de bits de entrada a cualquier flujo de bits de salida.)

La frase “cualquier flujo de bits de entrada a cualquier flujo de bits de salida” es una forma abstracta de describir lo que puede hacer un sistema computacional o un programa.

¿Qué significa “flujo de bits”?

Un flujo de bits es simplemente una secuencia de datos binarios (ceros y unos).
Puede representar cualquier cosa: texto, imágenes, sonidos, instrucciones, señales, etc.
En informática, todo se reduce a bits: lo que entra (input) y lo que sale (output).

🔁 ¿Qué implica la frase completa?

“Cualquier flujo de bits de entrada a cualquier flujo de bits de salida” significa que:

Un sistema puede recibir cualquier tipo de datos (entrada).
Y puede transformarlos en cualquier otro tipo de datos (salida).
Es una forma de decir que el sistema tiene capacidad universal de cómputo.

🧠 ¿Dónde se usa esta idea?

En teoría de la computación, se usa para definir lo que puede hacer una máquina de Turing: un modelo abstracto de computación que puede simular cualquier algoritmo.
En programación, es una forma de decir que un programa puede transformar datos arbitrarios: por ejemplo, convertir texto en imagen, audio en texto, o datos en decisiones.

📦 Ejemplos concretos

Entrada (flujo de bits)	Salida (flujo de bits)	Ejemplo práctico
Imagen JPG	Texto descriptivo	Reconocimiento de imágenes
Audio MP3	Texto transcrito	Reconocimiento de voz
Texto plano	Imagen SVG	Generación de gráficos
Datos de sensores	Señal de control	Automatización industrial

En resumen, esta frase encapsula la flexibilidad total de un sistema computacional: si puedes describir la transformación como una función entre bits, puedes implementarla. Es como decir “puedo convertir cualquier cosa en cualquier otra cosa, siempre que esté en forma digital

"El software será una commodity, como la electricidad, y se ejecutará directamente en la capa del LLM"

Esa frase es una predicción audaz y poderosa sobre el futuro del desarrollo de software, y tiene mucho sentido si observamos hacia dónde se dirige la tecnología. Vamos a desglosarla:

“El software será una commodity, como la electricidad…”

Commodity significa algo estandarizado, abundante y fácilmente accesible.
Así como hoy nadie construye su propia planta eléctrica para tener luz, la idea es que el software dejará de ser un producto artesanal y se convertirá en un recurso básico, disponible bajo demanda.
En lugar de desarrollar desde cero, simplemente se pedirá lo que se necesita (“quiero una app que haga X”) y se obtendrá al instante.

🔁 Implicación: El valor ya no estará en el código en sí, sino en la idea, el diseño, la experiencia de usuario, y los datos.

🧠 “…y se ejecutará directamente en la capa del LLM”

Aquí se habla de una nueva capa de cómputo: los modelos de lenguaje (LLMs) como plataforma de ejecución.
En lugar de desplegar software en servidores, contenedores o móviles, el LLM se convierte en el runtime.
Tú describes lo que quieres hacer (“analiza estos datos”, “construye una interfaz para reservar vuelos”) y el LLM interpreta y ejecuta esa intención en tiempo real.

🛠️ Ejemplo: En vez de programar una calculadora, simplemente dices “suma estos números y grafica el resultado” y el LLM lo hace, sin que tú veas ni una línea de código ni un entorno de ejecución.

🌐 ¿Qué cambia con esto?

Antes (modelo tradicional)	Futuro (LLM como capa de ejecución)
Escribes código	Describes lo que quieres en lenguaje natural
Compilas y despliegas	El LLM interpreta y ejecuta al instante
Necesitas infraestructura	Todo corre en la “nube cognitiva” del modelo
Software como producto	Software como servicio efímero, generado al vuelo

🚀 ¿Qué lo hace posible?

Modelos multimodales que entienden texto, imágenes, audio, código y más.
Agentes autónomos que pueden razonar, planificar y ejecutar tareas complejas.
Integración con herramientas (APIs, bases de datos, navegadores, etc.) que permiten al LLM actuar en el mundo real.

🧭 ¿Y el rol humano?

Cambia de programador a orquestador de intenciones.
El valor estará en saber qué pedir, cómo pedirlo y cómo validar lo que se obtiene.
La creatividad, el criterio y la ética serán más importantes que saber sintaxis.

Esta visión no está tan lejos. Ya estamos viendo prototipos de “software sin software”, donde el LLM es el sistema operativo, el intérprete y el asistente

El software (frontend, backend, infra, etc) se creará a golpe de mero lenguaje natural

No vamos a necesitar código en python, ni html, ni css, ni nada de nada! Todo, toda la capa de software, toda la lógica, toda la persistencia o memoria (llámalo si quieres bases de datos, pero será mucho más que eso), todo, se "ejecutará" directamente en el LLM.

A día de hoy, si por ejemplo queremos hacer un upscaler como Magnific, necesitamos: - La lógica del backend, lo que se ejecuta en el servidor (en nuestro caso en Python) - Una base de datos (por ejemplo Firebase, Postgres, Supabase, MySQL, etc). - La capa del frontend, lo que ve el usuario: HTML, CSS, JavaScript. - La capa de infra: GPUs en la nube donde se ejecuta la magia de ciertos workflows y llamamos mediante APIs.

¿Dónde está el programa que hace eso?" ¡Directamente en el LLM! De la misma manera que a día de hoy ya son capaces de por ejemplo recibir una imagen y a partir de ella generar un vídeo completo con física aceptable, también serán capaces de entender lo que a día de hoy llamamos "la lógica de negocio" de cualquier aplicación, por compleja que sea. "Cualquier flujo de bits de entrada a cualquier flujo de bits de salida." La lógica emergiendo del propio modelo y no de código artesanal.

Esa visión ya está tomando forma y se está acelerando. La idea de crear software completo —desde la interfaz hasta la infraestructura— usando solo lenguaje natural está dejando de ser ciencia ficción. Aquí te explico cómo y por qué

¿Qué está pasando?

Modelos de lenguaje avanzados como el que estás usando ahora (¡hola!) ya pueden generar código frontend, backend, scripts de infraestructura, pruebas automatizadas, documentación… todo a partir de instrucciones en lenguaje natural.
Herramientas de desarrollo asistido por IA como GitHub Copilot, Cursor, Replit o incluso entornos como Vercel y AWS están integrando capacidades para traducir ideas en código sin necesidad de escribirlo manualmente.
Infraestructura como código (IaC) también se está simplificando. Puedes decir “quiero una API REST con base de datos PostgreSQL en la nube” y obtener el Terraform, los scripts de despliegue y la configuración necesaria.

🔧 ¿Qué partes del software ya se pueden generar así?

Componente	¿Se puede generar con lenguaje natural?	Ejemplo de instrucción
Frontend (UI)	✅ Muy avanzado	“Crea una página de login con validación”
Backend (API)	✅ Bastante sólido	“Haz una API REST para gestionar tareas”
Infraestructura	✅ En crecimiento	“Despliega en AWS con escalado automático”
Base de datos	✅ Muy viable	“Diseña un esquema para usuarios y productos”
Pruebas	✅ Automatizable	“Escribe tests unitarios para la función de pago”
Documentación	✅ Generable	“Documenta el endpoint /users”

🚀 ¿Qué falta para que sea totalmente natural?

Contexto persistente: entender el proyecto completo, no solo una instrucción aislada.
Validación automática: que el sistema detecte errores, inconsistencias o malas prácticas.
Interacción multimodal: combinar texto, voz, diagramas, prototipos visuales.
Despliegue continuo: que el software generado se pueda probar y lanzar automáticamente.

🌍 ¿Qué significa esto para el futuro?

Democratización del desarrollo: personas sin formación técnica podrán crear software funcional.
Velocidad de innovación: ideas que antes tardaban semanas se materializarán en horas.
Cambio de rol del desarrollador: más como arquitecto, diseñador y validador que como escriba de código

El software será una commodity, como la electricidad" ¡Y no solo el software! Todo el entretenimiento digital también (películas, videojuegos, etc.). ¡Y en tiempo real! Todo el valor tecnológico digital estará concentrado en muy pocas empresas: en aquellas que hayan conseguido ganar la carrera actual de los LLMs multimodales y aquellas que provean la infraestructura en la que se ejecuten. Puede que entiendas esto mejor si imaginas un mundo en el que simplemente con decir: "quiero un SaaS que haga esto" o "hazme una película de este estilo con mi perro de protagonista" automáticamente un LLM te lo haga al vuelo a una calidad muy superior a las mejores producciones de hoy día. Es decir creo básicamente que toda la capa de lógica y visual en el futuro se ejecutará en LLMs avanzadísimos que apenas podemos imaginar hoy día. Dejará por tanto de tener sentido desarrollar apps / webs / entretenimiento tal y como lo hacemos ahora y la capacidad de hacerlo se habrá concentrado en aquellas empresas que tengan los mejores LLMs y la capacidad de cálculo para ejecutarlos en masa. Elegiremos unos "proveedores de IA" u otros únicamente basándonos en precio y bastante poco en prestaciones/capacidad (como hoy día pasa con diferentes compañías de electricidad; o como PS vs Xbox si consiguen algunas IPs interesantes que las diferencien).

¿cómo podría construirse un LLM así?

con datos sintéticos. Y aquí va una idea bastante de cajón pero no por eso menos revolucionaria: Dado que los LLMs/agentes están cerca de generar aplicaciones end to end (backend y frontend), podemos instrumentarlos para que las creen en bucle cerrado, con objetivos explícitos y funciones de recompensa, registrando estados UI e inputs. Esas trayectorias podrían alimentar el entrenamiento de futuros foundation models

https://x.com/javilop/status/1954578846885277924

NEURAL SOFTWARE : EL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Stephen Ballaban CEO Lambda

https://www.youtube.com/watch?v=CCBB7dYWYbo

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sábado, 1 de noviembre de 2025