Lo que el buen diseño de software nos recuerda en la era de la IA por Ariel Picker, experto en tecnología
Cada pocos meses aparece la misma predicción: los agentes de inteligencia artificial van a volver innecesarias las aplicaciones. Si se le puede pedir a una IA que resuelva una tarea directamente, ¿para qué instalar una app? A inicios de 2026 esa idea circulaba con fuerza particular. El director de Nothing, una compañía de teléfonos enfocada en construir dispositivos para la era de la IA, llegó a declarar públicamente que las aplicaciones de los smartphones desaparecerían conforme los agentes de inteligencia artificial tomaran su lugar.
Es una visión coherente si se piensa en el largo plazo. Pero los datos del año muestran algo distinto: los lanzamientos de nuevas aplicaciones en App Store y Google Play crecieron 60% en el primer trimestre de 2026 frente al mismo periodo de 2025, y en el caso de iOS el salto fue de 80%, según cifras de la firma de análisis Appfigures reportadas por TechCrunch. Para abril, el acumulado ya mostraba un incremento de 104% respecto al año anterior en ambas tiendas combinadas, y de 89% solo en iOS.
Un alto directivo de Apple resumió este fenómeno de esta forma: aquellos rumores alrededor de la muerte de la App Store dada la era de la IA resultaron simplemente exagerados. Lo más curioso es que este crecimiento vino más bien de rubros bastante prácticos y no de categorías nuevas y espectaculares. Como en años anteriores, los juegos móviles siguen representando la mayor parte de los lanzamientos, por otro lado; las apps de productividad entraron al top cinco, mientras que la categoría de utilidades subió al segundo lugar.
Finalmente, las apps de estilo de vida y de salud y bienestar completaron esa lista. Así pues, mientras existía el debate sobre si la IA estaba por sustituir a las aplicaciones, los usuarios seguían instalando herramientas para organizar su día a día. Sin mencionar que estas mismas herramientas surgían asistidas por la propia IA que supuestamente las iba a reemplazar.
Parte de esa explosión tiene una causa clara: las herramientas de programación asistida por inteligencia artificial —del tipo que genera código funcional a partir de instrucciones en lenguaje natural— bajaron tanto la barrera de entrada que hoy alguien sin formación como desarrollador puede publicar una app funcional.
TechCrunch documentó que la hipótesis de trabajo entre analistas del sector apunta a herramientas como Claude Code o Replit como motor de este auge, permitiendo que personas con una buena idea, pero sin años de entrenamiento como ingenieros, finalmente puedan construir lo que tenían en mente.
Eso democratiza la creación de software, del mismo modo en que la IA generativa democratizó antes la producción de contenido escrito o visual. Y como pasó con el contenido, también trajo un problema de saturación: utilidades genéricas, copias de funciones que ya existen en el sistema operativo, aplicaciones difíciles de distinguir entre sí. Hay una preocupación legítima en la industria sobre este tipo de software «vibe-coded»: funcional a primera vista, pero sin la intención de diseño que distingue una herramienta bien pensada de un ejercicio rápido de prueba y error.
Ese volumen también le complica la vida a quien tiene que revisarlo. Apple reportó que en su análisis más reciente eliminó o rechazó más de 17,000 aplicaciones por prácticas engañosas, rechazó más de 320,000 envíos identificados como spam o copias de otras apps, y bloqueó más de 37,000 intentos de fraude antes de que llegaran a los usuarios.
Son cifras que hablan de un filtro que funciona, pero también de la escala del problema: entre más fácil es publicar una app, más trabajo de curación se necesita para separar lo bueno del ruido. Algunos analistas de la industria han pedido, incluso, que las tiendas de aplicaciones creen equipos dedicados específicamente a detectar software fraudulento o de baja calidad antes de que gane tracción, en lugar de reaccionar después de que ya escaló en los rankings.
Ahí es donde se vuelve interesante lo que encontraron los editores de TechCrunch cuando decidieron buscar, dentro de ese ruido, aplicaciones hechas con cuidado. No son las que más se descargan ni las que dominan los rankings; son proyectos pequeños con un problema específico bien resuelto. Uno de los ejemplos es una app llamada Albo, del estudio londinense The Feel Good Project, pensada como alternativa al scroll infinito: permite guardar enlaces de TikTok, Instagram Reels, YouTube, Reddit o Pinterest y los organiza automáticamente en colecciones temáticas. Otro es Coop, un mercadillo digital de vecindario para comprar productos artesanales o de cosecha propia directamente a gente cercana, en las antípodas de la lógica de un marketplace masivo que compite por volumen.
Hay ejemplos todavía más específicos en esa misma selección. Una app para registrar el estado de ánimo en apenas dos toques, pensada para sincronizarse con el registro de salud del teléfono, sin más ambición que hacer bien esa única cosa. Una app de cartas para volver a tener amigos por correspondencia, que recupera el ritmo pausado de escribirle a alguien sin esperar respuesta inmediata. Una app de seguimiento de series y películas que llenó el hueco que dejó el cierre de una plataforma popular del mismo tipo. Ninguna de estas se presenta a sí misma destacando que usa inteligencia artificial; cuando la usan, es un ingrediente más de la experiencia, no el argumento de venta.
Nada de esto es un argumento contra la inteligencia artificial ni contra las herramientas que hoy permiten programar más rápido y con menos barreras técnicas. Todo lo contrario: esas herramientas están permitiendo que más personas con buenas ideas, pero sin años de formación como ingenieros, puedan finalmente construir lo que tenían en mente. El punto es otro: la tecnología que reduce la barrera de entrada no reemplaza el criterio de diseño. Alguien todavía tiene que decidir qué problema vale la pena resolver, para quién, y qué tan bien se resuelve esa necesidad específica en lugar de intentar resolverlas todas a la vez.
La pregunta que me parece más útil para lo que queda de 2026 no es cuánto código puede escribir una IA por nosotros —esa respuesta ya la conocemos, y crece cada mes—. La pregunta es cuánto cuidado seguimos poniendo en decidir qué construir con ella, y si estamos dispuestos a hacer el esfuerzo adicional de buscar, entre miles de lanzamientos nuevos, el software que sí merece un lugar permanente en la pantalla de inicio.
Por Ariel Picker, experto en tecnología
MMV
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