Gemini 3 me ha dejado alucinado: mirad lo que ha programado

Gemini 3 clona el monitor de actividad de Mac en una tarde​

¿Puede una inteligencia artificial escribir en una sola tarde un clon del monitor de actividad de Mac que además corre en Windows y Linux? Según el relato que abrió esta discusión, sí: un administrador de sistemas encargó a Gemini 3 un panel de control que condensa en una sola ventana lo que el sistema operativo reparte entre el monitor de procesos y la aplicación de información del sistema. El resultado, según su autor, funciona en las tres plataformas, está escrito en Go con la librería Fyne y no reutiliza los datos que generan las herramientas nativas de Apple: los recolecta desde cero y los envía por correo electrónico.

El detalle no es menor. El programa no solo muestra la carga de CPU, la memoria o la velocidad de red: también identifica el equipo con modelo, número de serie, sistema operativo y dirección IP, y lista los discos. Todo eso, según el planteamiento inicial, con menos ventanas y menos clics que la herramienta que viene de fábrica. La motivación confesada era doble: resolver un problema técnico y que la jefa viera movimiento.

Qué hace exactamente el panel generado por Gemini 3​

El resumen que la propia IA hizo del programa lo describe como un salpicadero de coche aplicado al ordenador. Medidores tipo velocímetro para la CPU, gráficos de memoria y una estimación de si la conexión va rápida o lenta. Encima, una ficha técnica rápida con los datos que suele pedir el soporte técnico cuando atiende una incidencia.

La parte interesante es de dónde salen esos datos. El autor insiste en que el programa no lee lo que ya vuelca el monitor de actividad ni la aplicación de información del sistema, sino que recoge la información por su cuenta. Eso es lo que convierte el ejercicio en algo más que una interfaz bonita: implica tocar las tripas del sistema operativo en tres plataformas distintas.

El patrón que se repite: la IA acelera, el humano corrige​

La conversación derivó rápido hacia el elefante en la habitación. Varios intervinientes coinciden en que el resultado depende por completo de quien pide: hay que saber programación y saber explicar lo que quieres, porque la herramienta se descarrila con facilidad. El propio autor lo admite sin ambages: a veces se le va la pinza, y luego toca compilar y depurar.

El patrón se repite en los casos que se cuentan. Una calculadora personal de bonus que necesitó varias peticiones y ajustes hasta quedar decente. Un escáner de red básico en Python resuelto en diez minutos. Una lista de cincuenta juegos de PlayStation sin acción que insistía en colar títulos de acción una y otra vez, incluso después de reconocer el error. La conclusión compartida es incómoda: cuanto más genérica la tarea, mejor sale; cuanto más específica o más larga, más se lía.

El miedo al paro y la respuesta de los que se suben al carro​

El hilo tiene su vena apocalíptica. Hay quien avisa de que en unos años coincidiremos en la cola del paro, y quien responde que la cola ya no tiene sentido: el destino sería otro. La comparación con la película en la que los humanos sobrantes se convierten en alimento, y con la imagen de las baterías humanas, aparece sin ironía.

Frente a eso, los perfiles técnicos responden con pragmatismo. El autor del programa se define como una especie de fontanero de la informática: hoy genera código, mañana sube a un tejado a poner cable o abre un ordenador para repararlo. Para él la IA es una herramienta, no una amenaza. Otros apuntan que lo que pierde valor no es picar código, sino saber diseñar productos, y que ahí la máquina sigue siendo un desastre.

La burbuja, la energía y el salto que viene​

No todo es entusiasmo. Una parte del análisis sostiene que los requisitos energéticos del crecimiento exponencial no son sostenibles, y que ahí está la raíz de la burbuja. La respuesta de los más optimistas no niega la sobrevaloración: la da por hecha y la considera irrelevante, porque la apuesta no es por lo que la IA hace hoy, sino por lo que puede llegar a hacer. La capacidad de procesar datos de una máquina deja en ridículo a la humana, y eso, argumentan, acelerará áreas enteras.

El contrapunto llega desde el lado del oficio. Se advierte de que la comodidad tiene un precio: los programadores que nunca resuelven un problema sin ayuda pierden el instinto, y cuando la IA no encuentra salida, insiste en el error y arrastra al usuario. La receta que se repite es partir el problema en trozos y saber hacer algunos a mano.

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Al final, la anécdota que mejor resume el estado de la cuestión es la de la suma: 7 más 7 más 7 más 13, y la máquina falla por diez. Con ese margen de error, confiarle el salpicadero del coche tiene su gracia. Confiarle el motor, de momento, no.