Una pequeña revolución silenciosa está avanzando con la IA: la creación y alteración de software. Hoy es mucho más fácil modificar nuestros dispositivos domésticos para mejorar sus funciones. Un ejemplo reciente es la fiebre por modificar el software de los televisores inteligentes para aumentar su vida útil y, de paso, eliminar publicidad del fabricante. Esto ha sido posible creando con Claude Code un software alternativo al del televisor e instalándolo siguiendo sus instrucciones.
El llamado ‘vibe coding’ está siendo una de las revoluciones silenciosas más importantes de hoy
Una pequeña revolución silenciosa está avanzando con la IA: la creación y alteración de software. Hoy es mucho más fácil modificar nuestros dispositivos domésticos para mejorar sus funciones. Un ejemplo reciente es la fiebre por modificar el software de los televisores inteligentes para aumentar su vida útil y, de paso, eliminar publicidad del fabricante. Esto ha sido posible creando con Claude Code un software alternativo al del televisor e instalándolo siguiendo sus instrucciones.
Crear nuestras propias aplicaciones a medida tiene ventajas que no sospechamos. Es lo que se llama vibe coding. El término fue acuñado a principios de 2025 por Andrej Karpathy, cofundador de OpenAI y exdirector de IA en Tesla. Describió esta actividad como “dejarse llevar completamente por las vibras, abrazar el crecimiento exponencial y olvidarse de que el código siquiera existe”.
Las aplicaciones creadas conversando con una IA son como un traje a medida: encajan perfectamente en nuestras necesidades. Llevamos meses creando algunas. En unos casos las hemos generado en minutos; en otros, si son complejas, las hemos trabajado durante semanas.
Herramientas como Claude, Codex o Antigravity permiten a cualquiera desarrollar aplicaciones. Un ejemplo real: hemos creado en poco más de media hora una app para contabilizar las calorías y el ejercicio real que hacemos en bicicleta. Pero no en una bicicleta cualquiera, sino en la que usamos a diario.
Muchas aplicaciones de actividad miden el ejercicio que hacemos al activar el entrenamiento en bicicleta o bicicleta eléctrica, pero esa medida es solo aproximada. En nuestro caso adaptamos la aplicación a una bicicleta eléctrica Engwe N1 Pro. La idea era sencilla: ¿cuánto de cada paseo he hecho yo y cuánto el motor?
El Apple Watch me felicita por unas calorías que, en buena parte, ha quemado la batería. Strava distingue entre un paseo en bicicleta y uno con bicicleta eléctrica, pero toma medidas muy genéricas. Y la aplicación oficial de Engwe nos dice dónde está la bici en todo momento gracias a su módulo GPS 4G integrado y su sistema antirrobo inteligente. Pero, como las otras, no responde a mi pregunta.
Esta bicicleta tiene cualidades muy especiales y por eso, en parte, se hizo el experimento. Estaba claro que una bici tan característica era mejor que tuviese su propia aplicación. Para empezar, su cuadro de fibra de carbono de diseño continuo deja el peso total en apenas 19 kilos, un peso pluma si la comparamos con la mayoría de bicis eléctricas urbanas. Esto hace que sea tremendamente ágil de mover y maximiza el esfuerzo real al pedalear cuando se decide ir sin asistencia.
Por otro lado, su motor central de 250 W entrega un par sorprendentemente potente de 80 Nm, una cifra más propia de una bicicleta de montaña, y tiene que empujar mucho menos peso. La mecánica de la N1 Pro también cuenta con un sensor de par en el pedalier. Este componente es clave porque el motor no empuja a ciegas: lee la fuerza mecánica que hacemos para multiplicar el esfuerzo de forma natural y fluida.
Mi conversación con Claude empezó con una pregunta sencilla: “¿Podrías crear una app que mejore la precisión del gasto de energía con una bici eléctrica N1 Pro?”. Antes de proponer nada, Claude identificó el modelo y dejó claro lo que no pensaba hacer: tocar el limitador de velocidad. Una bicicleta eléctrica que pasa de 25 kilómetros por hora deja de ser legalmente una bicicleta y se convierte en un ciclomotor, que requiere matrícula, seguro y permiso de circulación. Nos sentimos un poco regañados por algo que ni siquiera habíamos pensado. Sí, la IA a veces es un poco cascarrabias.
Luego le preguntamos lo que de verdad importaba: si podía calcular el esfuerzo exacto. Respondió que exacto, no, y nos explicó que desde fuera se puede saber cuánta energía hace falta para subir una cuesta con viento en contra, pero no quién la pone. La misma subida puede salir de las piernas o del motor, y el GPS no ve la diferencia.
La solución que acabamos construyendo es casi detectivesca. La aplicación vigila el pulso a través del Apple Watch que usamos para montar en bici, porque el corazón se acelera con el esfuerzo. Si se quiere afinar más, se apunta el nivel de la batería al salir y al llegar. Y la app aprende en los tramos en los que se va deprisa: por encima de 25 kilómetros por hora, el motor se desconecta por ley y todo el mérito, por fin, es del ciclista. Claude buscó las características de la bicicleta en la web del fabricante. La aplicación también consulta en internet el viento que hace.
Al terminar cada paseo, la aplicación, que acabamos llamando Vatios, enseña el recorrido, una barra que reparte el esfuerzo entre “tú” y “motor” y las calorías que se han quemado de verdad, que son menos de las que me gustaría. Incluso prepara un archivo para Strava con mi potencia limpia, sin la ayuda eléctrica. Todo salió de una tarde de conversación. La app tiene unas dos mil líneas de código.
Personalización del software
Desarrollar en unos minutos una app de ciclismo personalizada ya es posible
Para instalarla en el teléfono siguen haciendo falta un Mac, el programa Xcode y una cuenta de desarrollador de Apple. Y si queremos tenerla permanentemente en el teléfono hay que publicarla en la App Store o mantener una firma de desarrollador. Eso no es gratis: cuesta alrededor de 100 euros anuales.
En Android todo esto sería más sencillo, aunque el sistema de Google tenía carencias difíciles de cubrir para esta prueba. Por ejemplo, el reloj de actividad disponible es un Apple Watch, que solo se puede usar con el iPhone. En las pruebas realizadas montando con la bici, Vatios da mejores medidas que Strava en rutas con bicicleta eléctrica y, desde luego, que la aplicación de Apple, porque esta no discrimina entre bicicleta normal y eléctrica. Eso me hace confiar en que, cuando comience a cruzar más datos, ganará en precisión.
Desde septiembre trabajo, también con Claude y a veces con Codex, en Temporama, una aplicación de cronofotografía. La idea tiene casi siglo y medio. A finales del siglo XIX Eadweard Muybridge alineó doce cámaras para demostrar que un caballo al galope llega a tener las cuatro patas en el aire. Poco después, el francés Étienne-Jules Marey hizo algo más radical: con su fusil fotográfico registró en una sola foto las posiciones sucesivas de un pájaro en vuelo o de un atleta en carrera.
Temporama hace lo segundo con el teléfono que llevamos en el bolsillo. Con el iPhone relativamente quieto disparamos una ráfaga, la aplicación distingue lo que permanece del fondo y lo que se mueve, recorta lo que se mueve y lo pone sobre el fondo limpio. El resultado es una sola fotografía en la que el chaval del patinete cruza la calle varias veces, como se puede ver aquí. Y no hay nada de IA generativa. Todo lo que aparece en la imagen estuvo delante del objetivo en algún momento.
Para hacer Temporama se han dedicado meses a hacer ensayos y errores. Cientos de ráfagas de prueba. Durante un tiempo, Temporama produjo coches en movimiento mal recortados y personas que avanzaban sin pies o incluso sin cabeza. Los pies se confundían con su propia sombra en el asfalto.
La máquina escribía el código con una rapidez admirable. Proponía soluciones, las corregía y volvía a proponer. Pero alguien tenía que salir a la calle, hacer las fotos, mirarlas y decidir si el resultado era bueno. Como Claude aún no tiene piernas, y sus ojos a veces no ven tanto como los nuestros, daba por buenas aberraciones. Tampoco podía decidir lo que de verdad hace interesante una cronofotografía. Eso no es un problema de programación, sino de mirar sabiendo lo que se busca.
Con Claude Code
Temporama es una app de fotografía personalizada desarrollada en meses
Temporama está operativa. Funciona con varios modelos de iPhone y con las cámaras disponibles en cada dispositivo: gran angular, ultra gran angular y teleobjetivo cuando lo hay. Procesa las ráfagas en el propio teléfono, permite revisar las figuras detectadas y compone el movimiento en una fotografía sin generar contenido inexistente. Dentro de poco incluso quizá esté en la App Store y haga una versión para Android.
La diferencia entre Temporama y Vatios resume bien lo que es el vibe coding: cuando el problema está acotado, como la física de una bicicleta, se puede crear en horas lo que antes exigía semanas y mucha experiencia programando. Cuando el problema depende del juicio, la máquina acelera el trabajo, pero somos nosotros los que tenemos que supervisar con mucho cuidado. Y eso lleva tiempo.
Las aplicaciones realizadas así funcionan porque sabemos hacer preguntas. Es algo parecido a lo que sucedió con las primeras cámaras digitales: todos pensamos que fotografiar se había vuelto fácil porque veíamos el resultado al instante.
Con la IA argéntica pasa igual, podemos obtener un resultado en minutos. Lo difícil sigue siendo saber si merece la pena. El trabajo que no le va a quitar a nadie la IA, al menos en un tiempo, es poner a prueba un juguete para saber si además de ser bonito nos divierte de verdad.
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