De tarjetas perforadas a la IA: la historia de la programación es la de batallar cada vez menos

14-11-2026 2:52:30 Escrito por: Manuel Leidas 23

Hoy cualquiera puede escribirle a una inteligencia artificial «hazme una página para mi negocio» y ver cómo aparece código en la pantalla. Parece magia, pero no salió de la nada. Es el capítulo más reciente de una historia que lleva más de dos siglos repitiendo la misma idea: que a la persona que le da instrucciones a una máquina le cueste menos trabajo hacerlo.

Aquí va esa historia por etapas, sin tecnicismos y con las fuentes al final. Verá que cada salto tuvo el mismo motor: alguien se cansó de batallar.

Antes de las computadoras: tarjetas con agujeros

Recreación de un taller antiguo: un telar Jacquard con su cadena de tarjetas perforadas y un empleado que clasifica tarjetas sobre una mesa — Primero fueron los telares y luego el censo: los agujeros en una tarjeta ya eran instrucciones para una máquina.

La primera «programación» no fue en una computadora, sino en un telar. En 1801, en Lyon, Francia, Joseph Marie Jacquard mostró un telar que se controlaba con una cadena de tarjetas perforadas: los agujeros decidían qué hilos se levantaban en cada pasada. Según el Computer History Museum, eso permitió que trabajadores sin gran experiencia tejieran dibujos complicados en seda. Un diseño elaborado podía necesitar decenas de miles de tarjetas, pero una vez hechas y corregidas se podían usar una y otra vez, igual que un programa.

Casi un siglo después, el problema era otro: contar gente. Estados Unidos tenía 63 millones de habitantes y se calculaba que el censo de 1890 no iba a terminar antes de que empezara el de 1900. Herman Hollerith propuso anotar los datos con agujeros en tarjetas que una máquina leyera sola. Se perforaron 60 millones de tarjetas, y un operador promedio procesaba unas 7,000 al día, al menos diez veces más rápido que a mano. IBM cuenta que ese censo terminó meses antes de lo previsto y por debajo del presupuesto. La compañía de Hollerith acabó siendo parte de lo que hoy es IBM.

Recreación: oficinistas del censo de 1890, con trajes de la época, operan tabuladoras tipo Hollerith — Recreación del censo de 1890: se perforaron 60 millones de tarjetas y un operador promedio procesaba unas 7,000 al día.

Durante décadas, programar fue literalmente perforar: cada tarjeta guardaba una línea de código y un programa era una pila de cartulinas.

ENIAC: programar con cables y perillas

Recreación: dos programadoras con vestidos de los años 40 y un ingeniero reconectan cables en una computadora tipo ENIAC — En ENIAC, «programar» era conectar cables y mover interruptores a mano, y cada problema nuevo tomaba días.

ENIAC, construida entre 1943 y 1945 en Estados Unidos, fue la primera computadora grande que funcionaba a velocidad electrónica. Su existencia se hizo pública en febrero de 1946. Era rapidísima para calcular, pero «programarla» significaba diseñar la configuración, conectar cables y mover interruptores a mano. El Computer History Museum dice que preparar cada problema nuevo tomaba muchos días. Lo hacían programadoras como las matemáticas Frances Bilas y Betty Jean Jennings. Y con casi 18,000 bulbos, se fundía uno cada día o dos.

Recreación: una mujer con vestido azul marino de principios de los 50 opera la consola de una computadora de cuarto completo, mientras tres hombres de traje y sombrero observan — Recreación de 1951: programar una máquina de esa época era, en buena parte, manejar cables, perillas y una consola del tamaño de un cuarto.

Ensamblador: palabras en lugar de unos y ceros

Recreación: una sala de perforadoras de tarjetas de 1955, con operadoras, operadores y un supervisor que revisa una tabla — Recreación de una sala de perforadoras de los años 50, cuando un programa era una pila de cartulinas.

El siguiente paso fue guardar el programa dentro de la máquina y escribirlo en vez de cablearlo. Al principio eso significaba escribir largas filas de ceros y unos, el «idioma» directo del procesador. Para quitarse ese peso, nació el lenguaje ensamblador: abreviaturas fáciles de recordar que un programa traducía a ceros y unos. En la Universidad de Cambridge, la computadora EDSAC ya funcionaba en 1949 con unas «órdenes iniciales» que leían el programa de una cinta de papel y lo cargaban en memoria, con funciones de ensamblado. Ya no había que memorizar números.

Recreación: un programador de los años 50, con corbata y lentes de pasta, revisa hojas de código de madrugada junto a un colega — Recreación de la época del ensamblador, cuando ya se escribía el programa en vez de cablearlo.

Grace Hopper y los compiladores: «que la máquina traduzca»

Recreación: un oficial naval saca una polilla con pinzas de entre los relevadores de una computadora antigua, mientras un técnico la ilumina con una linterna y sostiene una bitácora — Recreación del famoso «bicho» de 1947: una polilla atorada en la Mark II de Harvard que terminó pegada en la bitácora.

En 1947, el equipo de la computadora Mark II de Harvard encontró una polilla atorada en uno de sus componentes. La pegaron en la bitácora con la nota «primer caso real de un bicho (bug) encontrado». Esa bitácora hoy está en el Museo Nacional de Historia Estadounidense del Smithsonian. Entre quienes trabajaban ahí estaba Grace Hopper, matemática y oficial de la Marina, que ayudó a popularizar las palabras bug y debug (depurar, o sea, encontrar y corregir errores).

Hopper tenía una idea que entonces sonaba descabellada: que la computadora tradujera instrucciones escritas por personas. En 1952 su equipo creó A-0, considerado el primer compilador. Un compilador es un programa que convierte lo que escribe el programador en el código que entiende la máquina. Luego impulsó FLOW-MATIC, el primer lenguaje con comandos en palabras en inglés, en el que se basó buena parte de COBOL, el lenguaje para negocios de 1960. Ella misma lo explicó en 1980: quería que «otro grupo entero de personas» pudiera usar la computadora con facilidad.

Recreación: una mujer latina con blusa roja dibuja un diagrama de flujo con plantilla sobre una mesa grande, rodeada de tres hombres de camisa blanca y corbata — Recreación de 1965: antes de escribir el programa, el trabajo se pensaba en papel, con plantilla y lápiz.

En IBM, John Backus describía la programación de entonces como un «combate cuerpo a cuerpo con la máquina», que muchas veces ganaba la máquina. Su equipo lanzó FORTRAN en 1957. Según IBM, lo que antes requería hasta mil instrucciones escritas a mano se podía resolver con 47. Además, un programa en FORTRAN ya no estaba atado a una sola computadora: corría en cualquiera que tuviera su compilador.

Recreación: operadores con bata blanca montan cintas magnéticas en una sala de computadoras de los años 60 — Recreación de una sala de computadoras de los años 60, en la época de los compiladores y de lenguajes como COBOL.

Terminales y tiempo compartido: se acabó la espera de días

Dos estudiantes escriben de madrugada en terminales de teletipo junto a ventanas con nieve, mientras al fondo una fila de personas espera con tarjetas — Con el tiempo compartido, varias personas usaban la misma computadora a la vez, sin esperar días por un resultado.

Aunque ya había lenguajes, el método de trabajo seguía siendo desesperante. Uno entregaba su programa, los operadores lo corrían cuando les tocaba y había que esperar horas o días por el resultado; si tenía un error, a esperar otra vez. En 1961, Fernando Corbató y su equipo en el MIT demostraron el tiempo compartido: una computadora que atiende a varias personas a la vez, saltando rapidísimo entre sus programas, cada una desde su propia terminal (un teclado conectado a la máquina).

En Dartmouth, a las 4 de la mañana del 1 de mayo de 1964, el profesor John Kemeny y un estudiante escribieron RUN en dos terminales vecinas y ambos recibieron su respuesta. Así nacieron el sistema de tiempo compartido de Dartmouth y BASIC, un lenguaje pensado para principiantes. La meta era clara: que cualquier estudiante, no solo los ingenieros, pudiera programar.

Recreación: un equipo de programadores de 1969 junto a una pila de listados impresos tan alta como una persona — Recreación de cuando uno entregaba su programa y esperaba horas o días por el resultado, a veces junto a una montaña de listados.

C y Unix: herramientas pequeñas para trabajar a gusto

Recreación: dos programadores con barba de los años 70 trabajan en un teletipo junto a una minicomputadora — Recreación de la época de C y Unix, a principios de los setenta.

A finales de los sesenta, en los Laboratorios Bell, Ken Thompson empezó Unix porque quería, en palabras de Dennis Ritchie, «un ambiente de cómputo cómodo». Ritchie creó el lenguaje C entre 1969 y 1973, y en 1973 reescribieron Unix en C. Eso permitió llevar el sistema a otras computadoras sin empezar de cero.

Recreación: una mujer negra con afro y blusa naranja trabaja en una terminal, mientras dos hombres revisan una impresión continua de papel plegado — Recreación de 1975: una terminal, un listado largo y la posibilidad de probar el programa en el momento, al estilo de Unix.

La computadora personal y las ventanas

Una joven rubia con blusa mostaza de los años 70 levanta un ratón beige en un garage, junto a tres aficionados distintos: uno de pelo largo con camisa a rayas, uno calvo con camisa de mezclilla y uno con afro — Recreación: en un garage, una joven con blusa mostaza de los 70 levanta el ratón y tres aficionados distintos festejan. La computadora personal, las ventanas y el ratón pusieron a las máquinas al servicio de la gente común.

En 1975, Bill Gates y Paul Allen escribieron un intérprete de BASIC para la Altair 8800, una de las primeras computadoras para aficionados, «para que los usuarios pudieran programar la máquina con facilidad», según el Computer History Museum. Ese fue el inicio de Microsoft. En 1979, VisiCalc, la primera hoja de cálculo para computadoras personales, permitió a gente que nunca había programado hacer cuentas complejas en una cuadrícula. Muchas personas compraban una Apple II solo para usarla.

Luego llegó otra revolución: dejar de teclear comandos de memoria. En 1973, Xerox creó la Alto, con ratón, ventanas e íconos. El museo lo resume así: antes, los humanos tenían que adaptarse a las máquinas; con las interfaces gráficas, las computadoras empezaron a comunicarse en nuestros términos. En 1984, la Macintosh de Apple llevó esa forma de trabajo al gran público con un lema que lo dice todo: «si puede señalar, puede usar una Macintosh».

Recreación: oficinistas de 1984, con hombreras, se sorprenden al desempacar una computadora personal; uno levanta un disquete — Recreación de 1984, cuando la Macintosh llevó las ventanas y el ratón al gran público.

A los programadores también les tocó: Smalltalk, de Xerox, era a la vez lenguaje y ambiente de desarrollo, antecedente de los IDE, programas donde uno escribe, prueba y depura código en un mismo lugar.

Recreación: una instructora pelirroja con blusa azul da una capacitación frente a un pizarrón blanco, mientras hombres de traje levantan la mano entre computadoras personales — Recreación de 1987: la computadora personal ya no era solo de aficionados; también se enseñaba en oficinas, frente a una fila de pantallas.

Internet y el código abierto: nadie empieza desde cero

Un joven programa de noche frente a una computadora antigua mientras afuera una multitud se acerca con piezas de rompecabezas luminosas — Con el código abierto, miles de personas aportan su pieza y nadie tiene que empezar desde cero.

El 27 de septiembre de 1983, Richard Stallman anunció el proyecto GNU para crear un sistema operativo libre. El 25 de agosto de 1991, un estudiante finlandés de 21 años, Linus Torvalds, escribió en un foro que estaba haciendo un sistema operativo gratuito, «solo un pasatiempo». Ese pasatiempo se convirtió en Linux, mejorado por miles de personas en todo el mundo. En 1998 se acuñó el término «código abierto» (open source): programas cuyo código cualquiera puede ver, usar y mejorar.

Recreación: en un cibercafé de los años 90, una joven con playera morada celebra frente a monitores de tubo, acompañada de dos jóvenes que también sonríen — Recreación de 1996: conectarse a internet todavía era una fiesta, y en el cibercafé se compartía la línea y la emoción.

El cambio de fondo fue enorme. Si alguien ya resolvió un problema y compartió su código, usted no tiene que volver a resolverlo.

Recreación: una startup puntocom de 1998 trabaja de madrugada entre monitores de tubo, cajas de pizza y un compañero que festeja — Recreación de 1998, el año en que se acuñó el término «código abierto».

La web, los frameworks y el no-code

Recreación: tres colegas acomodan una app frente a un monitor y un celular, con notas adhesivas en el vidrio de la oficina — Con frameworks y herramientas no-code, una app se arma con piezas ya hechas, casi como bloques.

En 1989, Tim Berners-Lee inventó la World Wide Web en el CERN, el laboratorio europeo de física, para que científicos de todo el mundo compartieran información. El 30 de abril de 1993, el CERN puso el software de la web en el dominio público, y eso la dejó crecer sin dueño.

Con la web llegaron los frameworks: conjuntos de piezas ya hechas, como inicios de sesión, formularios o conexión a bases de datos, para no programarlas cada vez. Y después vino el low-code y el no-code, herramientas para armar aplicaciones arrastrando bloques, con poco o nada de código. Microsoft, por ejemplo, describe su Power Apps como una forma de crear aplicaciones de negocio «sin escribir código».

Recreación: desarrolladores de una agencia web de 2008, con sudadera, se chocan las manos en la oficina — Recreación de una agencia web, en la época en que ya se armaban sitios con frameworks y piezas ya hechas.

Los grandes saltos de la IA

La programación y la inteligencia artificial se cruzan al final de esta historia, pero la IA también tuvo los suyos. No nació con el chat de hoy: tardó setenta años en pasar de una idea en una universidad a una herramienta que cualquiera usa escribiendo. Y, otra vez, cada salto significó batallar menos.

1956: nace el nombre «inteligencia artificial»

En el verano de 1956, un grupo pequeño de científicos se reunió en Dartmouth College, en Estados Unidos, a debatir si se podía recrear la inteligencia humana en una máquina. El 31 de agosto del año anterior, John McCarthy y tres colegas —Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon— habían escrito la propuesta de ese encuentro, y ahí usaron por primera vez el nombre «inteligencia artificial». McCarthy lo confirmó después: esa propuesta fue, que él sepa, la primera vez que se usó la frase. Todavía no había un programa que contestara ni una máquina que ganara al ajedrez. Lo que hubo fue una apuesta: que las máquinas pudieran, algún día, resolver problemas que hasta entonces solo resolvía una persona.

Recreación: científicos de 1956 discuten frente a un pizarrón lleno de diagramas; una investigadora con blusa blanca toma notas y un colega señala con un puntero — Recreación del verano de 1956 en Dartmouth, cuando un puñado de científicos le puso nombre a la inteligencia artificial.

1966: el primer programa con el que la gente platicó

Diez años después, en el MIT, Joseph Weizenbaum terminó ELIZA, un programa con el que se podía conversar en lenguaje corriente. Corría en el sistema de tiempo compartido de esa universidad: uno tecleaba una frase y el programa contestaba. Su modo más famoso, llamado DOCTOR, imitaba a un terapeuta: tomaba palabras de lo que usted decía y las devolvía en forma de pregunta. El Computer History Museum cuenta que algunos usuarios llegaron a creer, al menos por un rato, que hablaban con un humano, hasta que el programa se quedaba corto y empezaba a decir cosas sin sentido. Weizenbaum publicó el trabajo en enero de 1966. ELIZA no entendía de verdad lo que le decían, pero por primera vez mucha gente no tenía que hablarle a la máquina en el idioma de la máquina.

Recreación: una investigadora de los años 60, con vestido verde azulado, escribe en un teletipo mientras dos colegas en suéter se sorprenden al leer la respuesta — Recreación de 1966: por primera vez mucha gente pudo «platicar» con un programa, aunque ELIZA no entendía de verdad lo que le decían.

1997: una máquina le gana al campeón de ajedrez

En mayo de 1997, en Nueva York, la computadora Deep Blue de IBM se convirtió en la primera en vencer a un campeón mundial de ajedrez en un duelo con las reglas normales de un torneo. El rival era Garry Kasparov, y el marcador final del rematch a seis partidas quedó 3.5 a 2.5 a favor de la máquina. Un año antes, en Filadelfia, Deep Blue había ganado la primera partida, pero Kasparov se llevó el match 4-2. Según IBM, la versión de 1997 podía evaluar 200 millones de posiciones de ajedrez por segundo. Kasparov reconoció que la computadora era «mucho más fuerte de lo que nadie esperaba». Por primera vez, una máquina cargó con un trabajo que durante siglos se vio como símbolo de la inteligencia humana.

Recreación: un ajedrecista se lleva la mano a la cabeza frente al tablero, mientras un operador mueve una pieza y al fondo se ve un gabinete de computadora y una sala llena de fotógrafos — Recreación de 1997: Deep Blue, de IBM, le ganó al campeón mundial de ajedrez en un duelo con reglas de torneo.

2012: en vez de escribir reglas, aprende de ejemplos

Durante mucho tiempo, si uno quería que una computadora reconociera lo que había en una foto, había que escribirle reglas a mano. En 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto, entrenaron una red neuronal grande —un programa inspirado en cómo se conectan las neuronas, que aprende con ejemplos y no con reglas una por una— con más de un millón de imágenes. Para ir más rápido usaron tarjetas gráficas, las mismas que mueven los videojuegos. Su sistema, conocido como AlexNet, ganó un concurso internacional de reconocimiento de imágenes, el ILSVRC-2012: cuando tenía que acertar la etiqueta correcta entre sus cinco mejores respuestas, se equivocó el 15.3 % de las veces; el que quedó en segundo lugar, el 26.2 %. Ese salto, publicado ese año en la conferencia NeurIPS (entonces llamada NIPS), abrió la era del «aprendizaje profundo»: en vez de programar cada regla, se le dan a la máquina muchos ejemplos y ella encuentra los patrones.

Recreación: tres investigadores festejan de noche en un laboratorio junto a una computadora abierta con tarjetas gráficas, monitores, latas y una caja de pizza — Recreación de 2012: con tarjetas de videojuego y un millón de fotos, un equipo de Toronto le enseñó a una máquina a reconocer imágenes mucho mejor que nadie.

2016: la IA gana en un juego que se creía imposible

El ajedrez tiene reglas claras y la fuerza bruta de cálculo llega lejos. El go, un juego de mesa chino de miles de años, es otra historia: DeepMind dice que hay más configuraciones posibles del tablero que átomos en el universo conocido, y durante años los mejores programas apenas llegaban al nivel de un aficionado. En octubre de 2015, AlphaGo le ganó 5-0 al campeón europeo Fan Hui, la primera vez que un programa vencía a un profesional. En marzo de 2016, en Seúl, se enfrentó a Lee Sedol, ganador de 18 títulos mundiales y considerado el mejor de esa década. AlphaGo ganó 4-1, en un match que vieron más de 200 millones de personas, una década antes de lo que muchos creían posible. Primero aprendió con miles de partidas de expertos y luego jugó miles de veces contra sí misma, corrigiendo sus errores. Si Deep Blue ganó calculando muy rápido, AlphaGo ganó aprendiendo.

Recreación: un jugador de go en traje observa el tablero con gesto concentrado, un árbitro coloca una piedra y una colega se lleva la mano a la boca, con fotógrafos al fondo — Recreación de 2016 en Seúl: AlphaGo le ganó 4-1 a Lee Sedol, en un juego que durante años se creyó fuera del alcance de una máquina.

2017 y 2022: llegó la IA que cualquiera usa escribiendo

El 12 de junio de 2017, Ashish Vaswani y sus colegas de Google publicaron en arXiv el artículo «Attention Is All You Need», que ese mismo año se presentó en la conferencia NeurIPS. Proponían una forma nueva de armar estos sistemas, llamada Transformer, para que una máquina trabajara mejor con el lenguaje y se entrenara mucho más rápido. Ese diseño es la base de las IA de hoy que escriben, traducen o programan a partir de un pedido en palabras. Cinco años después, el 30 de noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT: una IA que cualquiera podía usar gratis, al menos al principio, solo escribiéndole como en una conversación. Por primera vez, no solo investigadores o programadores podían pedirle algo a una máquina en su propio idioma. Esa es la misma idea que recorre este artículo: que darle instrucciones a una máquina cueste cada vez menos trabajo.

Recreación: una joven con blusa amarilla escribe en una laptop en un café, mientras un hombre mayor y un joven en chaqueta de mezclilla miran la pantalla con atención — Recreación de 2022: cualquiera, no solo programadores, ya podía pedirle algo a una IA escribiéndole como en una conversación.

La IA: pedirlo con palabras

Recreación: un desarrollador latino le hace el alto con la mano a un colega antes de que dé enter; sobre la mesa hay una hoja impresa con una parte marcada en rojo — La IA escribe mucho código, pero alguien tiene que frenarla y revisar lo que entrega.

El 29 de junio de 2021, GitHub presentó Copilot, un asistente que, mientras uno escribe, sugiere líneas o funciones completas. Desde entonces los asistentes de IA se volvieron parte del trabajo diario. En la encuesta 2025 de Stack Overflow, una de las comunidades de programadores más grandes del mundo, el 84 % dijo que usa o planea usar herramientas de IA para programar, y el 51 % de los profesionales las usa a diario.

La misma joven rubia del garage, ahora con blusa negra ajustada de manga corta, le explica a la IA lo que quiere en la laptop mientras tres colegas revisan: uno señala, otro calvo de brazos cruzados y otro teclea — Hoy basta con explicar lo que quieres; el equipo revisa que lo que entrega la IA tenga sentido.

Pero la misma encuesta trae una advertencia. Más programadores desconfían de la exactitud de la IA (46 %) que los que confían en ella (33 %), y la queja más común, del 66 %, es que da soluciones «casi correctas, pero no del todo». O sea, la IA quita mucho trabajo pesado, pero alguien tiene que saber revisar lo que entrega.

La lección de 200 años: batallar menos no es pensar menos

Si junta todas las etapas, el patrón salta a la vista: cada salto quitó un tipo de esfuerzo. Las tarjetas quitaron el conteo a mano. Los compiladores quitaron los ceros y unos. El tiempo compartido quitó la espera. Las ventanas quitaron los comandos de memoria. El código abierto quitó la necesidad de empezar de cero. Y la IA quita buena parte de la escritura.

Recreación: un señor vestido al estilo de los años 50 sostiene una caja de tarjetas perforadas frente a un programador joven que trabaja en su laptop — Recreación del arco de dos siglos: de las pilas de tarjetas a pedirle el trabajo a una IA, con menos batalla de por medio.

Lo que ninguna de estas herramientas ha quitado es la parte de decidir qué se necesita, cómo debe funcionar y si el resultado de verdad sirve. Eso sigue siendo trabajo de personas, y es justo donde se gana o se pierde un proyecto.

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