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En febrero de 2019, OpenAI anunció GPT-2 y dijo que era tan peligroso que no podían liberarlo al público.
¿La capacidad temible que justificaba esa decisión? Generar un artículo sobre unicornios que hablaban inglés perfecto en un valle remoto de los Andes. Literal. Es el ejemplo que aparecía en el paper.
OpenAI liberó solo el modelo pequeño. El grande, el de 1.500 millones de parámetros, se quedó en el cajón "por seguridad". Pocos meses después, dos estudiantes replicaron el modelo completo con cincuenta mil euros de cómputo y lo subieron a internet. Y ese mismo año OpenAI terminó liberando el modelo entero sin que pasara nada de lo que decían que iba a pasar.
Pero la jugada ya había funcionado. GPT-2 generó titulares en medio planeta y Microsoft invirtió mil millones de dólares en OpenAI ese mismo año.
En paralelo, ese modelo "demasiado peligroso" empezó a aparecer en herramientas para developers. Aparecieron tres casi al mismo tiempo.
Tabnine, creada por un estudiante israelí, fue de las primeras en usar GPT-2 para sugerir código. Sí, el mismo modelo que OpenAI decía no poder publicar. Acabó en un plugin de IDE.
Kite era un autocompletado para Python basado en machine learning. Bonito, descargado millones de veces. Cerró un par de años después porque nunca encontró cómo monetizarse.
IntelliCode, de Microsoft, aprendía patrones de catorce mil repos open source con más de cien estrellas y te sugería el método que probablemente ibas a llamar a continuación.
Tres herramientas, tres apuestas distintas, y aun así casi nadie se enteró del cambio. Los developers las probaban dos semanas y las desinstalaban porque las sugerencias molestaban más de lo que ayudaban.
La IA para programar estaba dando sus primeros pasos.
Este post forma parte de la serie Evolución de la IA para programar.
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