En este episodio, Pau se hace una pregunta que seguramente muchos están empezando a sentir mientras construyen cada vez más cosas con IA: ¿qué pasa si todo este acceso barato, abundante y casi ilimitado a modelos, tokens y capacidad de cómputo no dura para siempre?
Todas las referencias mencionadas en el episodio las tienes a continuación.
No lo plantea como una certeza ni como una teoría cerrada. Lo plantea como una duda estratégica. Las empresas están invirtiendo cantidades enormes para que usemos estas herramientas, integremos IA en nuestros proyectos y aprendamos a depender de ellas. Pero, cuando toda esa infraestructura deje de estar subvencionada, ¿seguiremos teniendo el mismo acceso, los mismos precios y la misma libertad para construir?
La pregunta principal: si las empresas de IA pueden estar usando precios bajos, tokens promocionales y acceso amplio para que incorporemos estas herramientas a nuestra vida y negocios antes de subir el coste.
La comparación con los primeros años de internet y con aquella sensación de que algo tan nuevo, potente y accesible quizá no podía durar igual para siempre.
El recuerdo de conectarse a Habbo Hotel después de las seis de la tarde, cuando empezaba la tarifa plana, y cómo esa adicción de entonces le recuerda a la intensidad que siente ahora con la IA.
La distinción importante: algo puede ser productivo y, aun así, tener un componente adictivo. Construir proyectos no elimina necesariamente la compulsión de querer seguir construyendo.
La sensación de estar usando IA casi cada día desde muy temprano, con ganas de seguir haciendo vibe coding, crear herramientas y avanzar proyectos.
El miedo a crear plataformas demasiado dependientes de una API externa: si el modelo falla, si suben los precios o si el proveedor deja de ofrecer acceso, una parte crítica del proyecto puede dejar de funcionar.
La diferencia entre una automatización clásica y una automatización que necesita IA en tiempo real: la segunda puede parecer autónoma, pero sigue dependiendo de servidores, modelos y proveedores externos.
Los errores que ya ve de vez en cuando en Claude y otros servicios: interrupciones, problemas temporales, límites de uso o funciones que no responden como deberían.
La comparación con Uber: una empresa puede quemar dinero durante años para que un comportamiento se convierta en normal, cómodo e indispensable para los usuarios.
La sospecha de que la IA podría estar siguiendo una lógica parecida: primero facilitar que construyamos sistemas y dependamos de ellos; después, monetizar esa dependencia con más fuerza.
La importancia de diseñar proyectos resilientes: aprovechar la IA, sí, pero evitando que todo el producto deje de existir si un proveedor cambia condiciones o tiene una caída.
La reflexión sobre su sueño: últimamente se despierta después de unas seis horas con muchísimas ganas de volver a crear, programar y avanzar proyectos.
El cierre del episodio: Pau está cerca de enseñar varias herramientas y proyectos que ya funcionan, pero quiere dejarlos aproximadamente al 80% antes de empezar a revelarlos.
La inquietud de fondo no es que la IA sea mala.
Es que, cuando una herramienta se vuelve tan útil que reorganiza tu forma de trabajar, pensar y crear, deja de ser solo una herramienta. Se convierte en infraestructura.
Claude: modelo de IA que Pau está usando intensamente para programar, crear herramientas y avanzar varios proyectos a la vez.
ChatGPT y Codex: otras referencias del ecosistema de IA que Pau menciona al hablar de acceso, tokens y construcción asistida.
Habbo Hotel: recuerdo de adolescencia que utiliza para comparar la intensidad adictiva de los primeros entornos digitales con la IA actual.
Uber: ejemplo de una empresa que durante años normalizó un comportamiento ofreciendo una experiencia muy conveniente antes de consolidar su modelo.
APIs de IA: infraestructura que permite integrar modelos en webs, bots, plataformas y automatizaciones, pero que también crea dependencia técnica.
Vibe coding: forma de construir software guiando a la IA con lenguaje natural, sin necesidad de ser desarrollador tradicional.
La IA puede darnos una libertad enorme.
Puede permitirnos construir proyectos que antes requerían un equipo entero.
Puede reducir costes, acelerar ideas y devolvernos control sobre herramientas que antes estaban fuera de nuestro alcance.
Pero también puede volvernos dependientes de una capa que no controlamos.
Por eso quizá la pregunta no es solo cuánto podemos construir ahora.
La pregunta es cuánto de lo que construimos seguirá funcionando cuando cambien las reglas.
