Historia del software: cómo llegamos de los menús al lenguaje natural y la voz
Durante décadas hemos aprendido a usar programas: localizar un menú, elegir una opción, rellenar un formulario y repetir el proceso en otra pantalla. Ahora empieza a ser posible hacer el camino inverso: explicar lo que necesitamos y dejar que el software encuentre las funciones adecuadas. Incluso podemos decirlo en voz alta.
¿Cómo hemos llegado hasta aquí? Para entenderlo no hace falta saber programar. Basta con seguir una idea que recorre toda la historia del software: cada generación ha intentado reducir la distancia entre lo que una persona quiere hacer y los pasos que exige la máquina.
De hablar el idioma de la máquina a describir una tarea
En los primeros ordenadores, programar significaba trabajar muy cerca de sus instrucciones. Había que indicar operaciones precisas y conocer las limitaciones del equipo. El ordenador era capaz de calcular, pero exigía a las personas adaptarse a él.
Los compiladores cambiaron esa relación. Grace Hopper fue una de las figuras que impulsó la automatización de la programación. Después, FORTRAN, presentado para el IBM 704 en 1957, mostró que un programa podía escribirse en un lenguaje más próximo a la lógica del problema y traducirse a instrucciones que entendiera la máquina. El cálculo seguía ocurriendo, pero ya no era necesario escribir cada detalle del mismo modo.
La lección es importante: una nueva forma de comunicarnos con el ordenador no elimina necesariamente lo que hay debajo. Lo vuelve menos visible para quien no necesita ocuparse de ello. IBM cuenta esta transición en su historia de FORTRAN.
Cuando el software dejó de ser solo una parte del ordenador
Con el tiempo aparecieron sistemas operativos, herramientas y aplicaciones que permitían reutilizar trabajo. Ya no hacía falta empezar de cero cada vez que se quería resolver un problema.
También cambió su valor económico. En 1969, IBM anunció precios separados para numerosos programas y servicios. No fue el nacimiento instantáneo de la industria del software, pero sí un hito que ayudó a reconocer el programa como producto por derecho propio. Después llegaron los ordenadores personales y, con ellos, aplicaciones para escribir, calcular o gestionar un negocio. El Computer History Museum explica este cambio de modelo.
Para usar esas aplicaciones había que aprender su idioma: comandos, ventanas, carpetas y, cada vez más, menús. La interfaz gráfica fue un avance enorme porque hizo accesibles muchas tareas sin escribir instrucciones técnicas. Pero también creó una costumbre que todavía conocemos bien: para conseguir algo, primero debemos descubrir dónde ha escondido el programa la función correspondiente.
La Web y el SaaS: el software se mudó del ordenador al servicio
La Web abrió otra puerta. Desde finales de los ochenta y comienzos de los noventa, la propuesta de Tim Berners-Lee en el CERN convirtió el navegador en una forma de acceder a información y, después, a aplicaciones. El CERN conserva una breve historia de sus primeros años.
Más adelante, empresas como Salesforce construyeron aplicaciones de negocio accesibles por Internet en lugar de exigir una instalación local en cada equipo. Es la lógica del software como servicio, o SaaS: entras, trabajas y el proveedor se ocupa de operar y actualizar gran parte del sistema.
Esto fue una mejora real. Podíamos trabajar desde distintos dispositivos y colaborar sin depender tanto de una instalación concreta. Sin embargo, el cambio de lugar no eliminó todos los obstáculos de uso. Muchas tareas siguieron repartidas entre pestañas, filtros, formularios y aplicaciones distintas. El software era más accesible, pero no siempre más sencillo de coordinar.
Lo que he visto tras más de diez años en el mundo del software
Durante más de diez años he estado muy vinculado al mundo del software. En ese tiempo han aparecido soluciones espectaculares, capaces de resolver problemas que antes requerían mucho trabajo. También he visto herramientas que no siempre se han actualizado al ritmo de la realidad tecnológica de su momento.
Y hay una parte menos amable de esta historia. Algunas soluciones han levantado barreras para dificultar el acceso a la información, la conexión con otras herramientas o la migración de los datos. Cuando cambiar de proveedor se vuelve innecesariamente complicado, el cliente puede acabar cautivo de una plataforma, incluso aunque sus necesidades hayan cambiado.
Por eso, para mí, el avance no consiste solo en crear programas más potentes. También importa que las personas y las empresas puedan acceder a sus datos, conectar sus herramientas y conservar la capacidad de elegir. La tecnología debería ayudar a resolver necesidades, no convertir la dependencia en una ventaja comercial.
La IA está cambiando quién puede competir en software
Hoy veo una oportunidad distinta. La inteligencia artificial permite que un profesional con experiencia en desarrollo pueda competir de forma mucho más directa con empresas de software consolidadas. Puede acelerar tareas de programación y facilitar la construcción de soluciones adaptadas a necesidades concretas.
Eso no significa que cualquiera pueda crear, de un día para otro, un producto robusto para cualquier empresa. La diferencia está en la experiencia: entender cómo trabaja el cliente, detectar qué problema merece resolverse, tomar buenas decisiones técnicas y construir algo seguro, mantenible e integrado con el resto de sus herramientas. La IA puede amplificar esas capacidades, pero no sustituye automáticamente el criterio que se adquiere con años de trabajo.
Esta posibilidad también puede cambiar la relación entre clientes y proveedores. En vez de aceptar que una herramienta imponga sus límites, algunas organizaciones podrán optar por soluciones más ajustadas a sus procesos y con mayor control sobre sus datos. No será siempre la mejor decisión, ni todo convendrá desarrollarlo a medida. Pero ahora hay más margen para comparar opciones y construir alternativas viables.
Un caso reciente: alternativas a las aplicaciones de Adobe
Un ejemplo que ilustra este cambio apareció en La Razón: el periódico cuenta el caso de un desarrollador que crea clones gratuitos de aplicaciones de Adobe utilizando inteligencia artificial. Lee el artículo deLa Razón.
El interés del caso no está en concluir, solo por la existencia de esos clones, que ya sustituyen por completo a las aplicaciones originales. Un producto profesional también debe demostrar calidad, seguridad, compatibilidad, mantenimiento y capacidad para responder a necesidades reales. Pero sí hace visible una transformación: con experiencia en desarrollo y herramientas de IA, una persona puede construir alternativas a productos de una multinacional y ponerlas al alcance de otras personas.
Eso refuerza la idea de que la IA no vuelve irrelevante la experiencia; puede multiplicar lo que un profesional con criterio es capaz de construir. Y, al mismo tiempo, amplía las opciones disponibles para quienes buscan herramientas distintas, más accesibles o más alineadas con sus necesidades.
Del menú a la búsqueda y de la búsqueda a la conversación
Antes de hablar de inteligencia artificial conviene recordar un paso intermedio. Los buscadores nos acostumbraron a escribir lo que necesitábamos en lugar de navegar por un índice. Los móviles añadieron interfaces táctiles y popularizaron el dictado y los asistentes de voz. Hablarle a un dispositivo no es una novedad de los modelos actuales.
¿Qué ha cambiado entonces? Que las herramientas recientes pueden interpretar peticiones más abiertas, mantener el contexto de una conversación y, si están conectadas a funciones autorizadas, encadenar varios pasos. El desarrollo de la arquitectura Transformer en 2017 fue un hito para esta evolución; la expansión de los asistentes de código y de las interfaces conversacionales en los años siguientes la llevó a usos cotidianos. Google Research publicó el trabajo original sobre Transformer y GitHub presentó Copilot en 2021.
La diferencia se entiende mejor con un ejemplo de trabajo administrativo:
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Con menús: abres una herramienta, buscas las facturas, aplicas un filtro, copias los resultados, pasas a otra aplicación y redactas un recordatorio.
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Con una interfaz conversacional conectada a esas herramientas: pides «Muéstrame las facturas pendientes de este mes y prepara un borrador de seguimiento para revisarlo».
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Con voz: formulas la misma petición hablando, por ejemplo mientras organizas tu jornada. La voz es la puerta de entrada; detrás siguen haciendo falta datos, permisos y funciones capaces de realizar cada paso.
En el segundo y tercer caso, la intención humana se parece más al punto de partida del proceso. Pero la tecnología no debería enviar un mensaje, modificar una factura o acceder a información sensible solo porque una frase parezca sugerirlo. Entender una petición y tener permiso para actuar son cosas distintas.
¿Desaparecerán los menús?
Es probable que dejemos de recorrer tantos menús para tareas habituales. Una petición en lenguaje natural puede resultar más rápida cuando sabemos qué queremos conseguir, pero no dónde está la opción. También puede ayudar a quienes encuentran difícil aprender el vocabulario de una aplicación.
Eso no significa que todas las pantallas vayan a desaparecer. Un menú sigue siendo útil para explorar posibilidades que desconocemos. Una tabla permite comparar muchas opciones de un vistazo. Un formulario puede ayudar a introducir información precisa. Y una confirmación visible es valiosa antes de realizar una acción importante.
La interfaz más útil probablemente combinará varias formas de trabajar: conversación para expresar objetivos, voz cuando resulte cómoda, vistas visuales para comprender y corregir, y controles claros para revisar antes de actuar. No se trata de sustituir clics por conversación en cada situación, sino de no obligarnos a aprender el recorrido de cada aplicación para resolver una necesidad sencilla.
El cambio importante no es hablar: es poder confiar
Imagina pedir «Organiza mis tareas de la semana según las reuniones que ya tengo». Una respuesta bonita no basta. El sistema debería consultar la información correcta, distinguir lo urgente de lo importante, mostrar qué criterio ha seguido y dejarte ajustar el plan. Si además va a mover una reunión o avisar a alguien, necesitará permisos y una revisión apropiada.
Ahí aparece un reto familiar en la historia del software: cada nueva facilidad desplaza parte de la complejidad, pero no la borra. Los compiladores necesitaron traducir bien; el SaaS necesita funcionar y proteger datos continuamente; un asistente capaz de actuar necesita contexto, límites y formas de comprobar lo que ha hecho.
La investigación sobre productividad con IA invita, además, a evitar promesas automáticas. Hay tareas en las que ayuda y otras en las que la revisión y los errores consumen el tiempo ganado. El informe DORA de 2025 propone mirar el sistema de trabajo completo, no solo la rapidez con la que se genera una respuesta o una pieza de código.
Qué significa esto para un negocio pequeño
No hace falta empezar con agentes complejos para aprovechar este cambio. Conviene observar primero dónde se pierde tiempo: copiar datos entre herramientas, buscar información dispersa, redactar una y otra vez el mismo tipo de mensaje o recordar qué paso sigue en un proceso.
Después podemos hacernos tres preguntas:
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¿Qué resultado quiero obtener, más allá de la pantalla que utilizo hoy?
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¿Dónde están los datos necesarios y quién puede acceder a ellos?
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¿Qué debe preparar la herramienta y qué debo revisar o aprobar yo?
Esta perspectiva ayuda a distinguir una automatización valiosa de un simple cambio de interfaz. Si la información está desordenada o el proceso no está claro, añadir voz o conversación no arreglará por sí solo el problema. Un buen sistema digital sigue siendo la base.
Conclusión: menos instrucciones, más intención
La historia del software no es una carrera por eliminar tecnologías antiguas. Es una acumulación de capas que hacen más fácil llegar a un resultado: de las instrucciones de máquina a los lenguajes de programación, de las aplicaciones instaladas a la Web y al SaaS, y ahora de navegar funciones a expresar objetivos en lenguaje natural. La voz puede hacer esa puerta todavía más accesible.
Después de más de diez años cerca del software, creo que estamos ante una oportunidad para construir herramientas más útiles y menos cerradas. El caso contado por La Razón sobre un desarrollador que crea clones gratuitos de aplicaciones de Adobe con ayuda de la IA muestra hasta qué punto puede reducirse la distancia entre una idea y una alternativa de software. La IA puede ayudar a profesionales con experiencia a crear soluciones competitivas, pero el verdadero valor seguirá dependiendo de entender bien a las personas, diseñar con criterio y evitar que los datos y los procesos se conviertan en una jaula.
Mi apuesta no es un futuro sin pantallas, sino uno en el que pasemos menos tiempo buscando botones y más tiempo decidiendo qué merece la pena hacer. Y para que eso funcione, la claridad de los procesos, el orden de los datos, la interoperabilidad y el control humano importan tanto como la propia IA.
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Preguntas frecuentes sobre la historia del software y las interfaces en lenguaje natural
¿Cuándo empezó a ser más fácil programar ordenadores?
Los compiladores y lenguajes de alto nivel fueron un avance decisivo en los años cincuenta. FORTRAN, presentado en 1957, permitió expresar problemas sin escribir directamente todas las instrucciones de la máquina.
¿Por qué los programas empezaron a tener menús?
Las interfaces gráficas hicieron accesibles las aplicaciones a más personas. Los menús permitían descubrir y ejecutar funciones sin conocer comandos técnicos, aunque obligaban a aprender dónde estaba cada opción.
¿Qué aportó el SaaS a la historia del software?
El SaaS permitió acceder a aplicaciones a través de Internet sin gestionar la instalación y gran parte del mantenimiento local. Facilitó el acceso y las actualizaciones, pero no eliminó necesariamente la complejidad de usar varias herramientas.
¿Qué diferencia hay entre buscar una opción y pedir un resultado?
Buscar una opción exige conocer o descubrir el recorrido dentro de una aplicación. Pedir un resultado en lenguaje natural describe el objetivo; el sistema debe interpretar la petición y usar únicamente las funciones y los datos para los que tenga permiso.
¿La voz sustituirá a los menús y las pantallas?
No en todas las situaciones. La voz puede ser cómoda para formular peticiones, mientras que menús, tablas y formularios siguen siendo útiles para explorar, comparar, introducir datos precisos y revisar acciones.
¿Puede un desarrollador pequeño competir con una multinacional?
La IA puede ayudar a profesionales con experiencia a crear alternativas de software con muchos menos recursos que antes. El caso publicado por La Razón sobre clones gratuitos de aplicaciones de Adobe lo ilustra, aunque no basta por sí solo para demostrar que esas alternativas sustituyan por completo a los productos originales.
¿Qué puede aportar la IA al desarrollo de software?
Puede acelerar parte del trabajo y ampliar las posibilidades de profesionales con experiencia para crear soluciones adaptadas. No elimina la necesidad de comprender al cliente, tomar decisiones técnicas sólidas y diseñar sistemas seguros y mantenibles.
¿Qué necesita un asistente de IA para realizar tareas administrativas con seguridad?
Necesita acceso autorizado a datos actualizados, funciones con permisos limitados y una forma de mostrar qué ha hecho. Las acciones importantes, como enviar mensajes o cambiar registros, deben poder revisarse antes de ejecutarse.
¿Por dónde conviene empezar en un negocio?
Identifica primero una tarea repetitiva y el resultado que buscas. Ordena los datos necesarios, define quién puede acceder a ellos y separa lo que la herramienta puede preparar de lo que una persona debe aprobar.