Hace unos días encontré una web que permite recorrer el universo utilizando caracteres ASCII.
Puedes viajar entre planetas, estrellas y galaxias mientras prácticamente todo lo que aparece ante ti está construido con caracteres.
Mi primera reacción fue pensar que era una absoluta locura.
La segunda fue preguntarme cuánto tiempo, conocimientos y trabajo hacen falta para construir algo así.
Y entonces descubrí que su creador lo había hecho con ayuda de Claude.
Desde entonces he empezado a encontrar proyectos parecidos por todas partes. Videojuegos. Simuladores. Herramientas creativas. Experimentos visuales. Aplicaciones que procesan datos reales.
Algunas son ideas enormes. Otras solucionan problemas tan específicos que probablemente sus creadores sean las únicas personas que alguna vez pensaron que necesitaban una herramienta así.
Pero todas me han llevado a hacerme la misma pregunta:
¿Qué ocurre cuando tener una idea empieza a ser casi suficiente para poder construirla?
Un universo hecho de caracteres
GCD Atlas es probablemente el mejor ejemplo para empezar.
Su propuesta parece el tipo de idea que alguien tendría durante una conversación y descartaría cinco minutos después al pensar en todo el trabajo necesario para hacerla realidad:
¿Y si pudiéramos explorar el universo entero en ASCII?
Pero alguien decidió hacerlo.
GCD Atlas permite desplazarte entre objetos astronómicos y escalas enormes mientras representa el cosmos mediante caracteres. La densidad de esos caracteres ayuda a representar la luminosidad y el resultado tiene algo de terminal informática, planetario y obra de arte digital al mismo tiempo.
Puedes entrar por curiosidad y terminar un buen rato después explorando galaxias.
Cuando su creador compartió el proyecto en la comunidad de Claude Code, parte de la conversación derivó rápidamente hacia cómo demonios funcionaba aquello.
WebGL. Shaders. Renderizado. Escalas astronómicas.
Tecnologías que normalmente asociamos con proyectos muy especializados reunidas en un experimento personal que cualquiera puede abrir escribiendo una URL.
Y ahí aparece la primera gran diferencia. Hace unos años, tener la idea no era suficiente.
Antes de empezar necesitabas saber cómo resolver una larga lista de problemas técnicos o estar dispuesto a invertir una cantidad considerable de tiempo en aprender a hacerlo.
Ahora puedes empezar por la idea.
No todas las ideas tienen que ser enormes
Pero quizá la consecuencia más interesante de reducir esa barrera no sea que podamos intentar proyectos más ambiciosos.
Quizá sea que podemos permitirnos construir ideas mucho más pequeñas.
Typist parte de una idea que lleva décadas existiendo: transformar una imagen en caracteres.
Pero su creador decidió llevarla un poco más lejos.
La aplicación utiliza caracteres Unicode Braille para conseguir una representación con bastante detalle y permite preparar el resultado dependiendo de dónde quieras publicarlo.
Instagram, X o Telegram no muestran necesariamente el texto de la misma forma. Los saltos de línea, los espacios y el ancho disponible pueden destrozar una composición.
Así que Typist intenta adaptarla. Incluso puedes previsualizar aproximadamente cómo quedará antes de copiarla.
¿Necesitaba el mundo urgentemente una herramienta así? Probablemente no. Y precisamente por eso me parece interesante.
Durante mucho tiempo, una idea pequeña tenía que superar una especie de examen antes de convertirse en software.
¿Cuánto voy a tardar? ¿Merece la pena dedicarle varios fines de semana?
¿Sé hacer todas las partes? ¿Voy a mantenerlo después?
Cuando el coste de experimentar baja lo suficiente, aparece otra posibilidad:
Hacer algo simplemente porque te gustaría que existiera.
No se trata del prompt
El mismo creador hizo Spiralist.
Subes una fotografía y la aplicación intenta reconstruirla utilizando una única línea continua. La idea ya es curiosa por sí sola. Pero después empiezan a aparecer las decisiones.
Diferentes algoritmos para recorrer la imagen. Herramientas que imitan lápiz, tinta, cera, carboncillo, tiza o neón. Diferentes superficies. Exportación en alta resolución. SVG para plotters.
Incluso puedes generar un vídeo mostrando cómo aparece progresivamente el dibujo.
En uno de sus modos, la cámara comienza cerca del lápiz y se aleja poco a poco mientras la imagen va tomando forma sobre un escritorio virtual.
Y hay un detalle del proceso que me encanta.
Mientras experimentaba con uno de los algoritmos, el creador pidió a Claude que la línea siguiese direcciones más impredecibles utilizando la palabra maze. Claude interpretó la petición de forma bastante literal. Construyó un laberinto. Al creador le gustó. Así que decidió conservarlo.
Cuando alguien le preguntó por el prompt utilizado para crear Spiralist, su respuesta resumió perfectamente una parte importante de todo esto:
“It’s not about prompt, it’s about idea.”
No se trata del prompt. Se trata de la idea.
Y después de la idea viene algo todavía más importante: el criterio.
Decidir qué quieres. Detectar qué no funciona. Probar. Cambiar. Descartar. Añadir. Y, algunas veces, reconocer que un error inesperado es mejor que lo que habías imaginado originalmente.
Ahora hagamos un videojuego
Crayon Contraptions lleva esa idea de experimentación bastante más lejos.
Es un videojuego de puzles físicos basado en máquinas de Rube Goldberg. Cada nivel presenta un mecanismo incompleto y tienes que dibujar las piezas que faltan para conseguir que funcione. Pero los colores que utilizas para dibujar no son simplemente colores. Cada tipo de cera tiene propiedades diferentes.
Algunos trazos permanecen fijos. Otros pesan y caen. Otros rebotan, flotan, se balancean o interactúan de diferentes maneras con los objetos del escenario.
Lo que podría haberse quedado en una pequeña demostración técnica acaba convirtiéndose en un juego con niveles, obstáculos, diferentes mecánicas e incluso enemigos.
Y aquí conocemos bastante bien el proceso que siguió su creador. Primero tuvo la idea. La describió. Claude generó una primera versión. Después la jugó. Encontró problemas. Cambió cosas. Volvió a jugar. Ajustó las mecánicas. Pidió más niveles. Volvió a probar.
Idea → prototipo → prueba → corrección → iteración.
En realidad, el proceso no resulta tan diferente al desarrollo de software que conocemos.
Lo que está cambiando radicalmente es la velocidad con la que una sola persona puede recorrerlo.
¿Y si hacemos un simulador de castillos de arena?
Y entonces llegamos a Tidewright.
Un simulador 3D de castillos de arena. Porque, claro, ¿por qué no?
La arena tiene en cuenta factores como la humedad y la compactación. Puedes cavar, acumular material, utilizar moldes y construir estructuras mientras el agua intenta destruirlas. Las olas erosionan la arena y tus decisiones afectan a cómo resiste la construcción.
Todo funciona directamente en el navegador mediante WebGL2.
Pero lo realmente llamativo es cómo comenzó el proyecto. Con una única petición a Claude Code.
Y aquí conviene detenerse, porque “hecho con un solo prompt” puede dar una imagen bastante equivocada de lo que realmente ocurrió.
El repositorio documenta una sesión de aproximadamente 7 horas y 47 minutos, con 2.596 turnos del asistente, 1.680 llamadas a herramientas y millones de tokens procesados hasta terminar con más de 7.000 líneas de código.
Un prompt inició el proceso. No sustituyó al proceso. Y después vino la iteración. Texturas. Efectos. Ajustes.
Alguien en Reddit propuso que hubiera cangrejos caminando por la playa. El creador pensó que era buena idea. Y añadió cangrejos.
Ese pequeño detalle me parece casi más importante que las siete mil líneas de código. Porque demuestra hasta qué punto se está reduciendo el coste de decir: «¿Y si probamos esto?»
Construir primero. Preguntar después.
Creo que Tidewright representa especialmente bien un cambio de mentalidad. Imagina tener esa misma idea hace unos años.
Quiero construir un simulador de castillos de arena.
Necesito aprender WebGL. Necesito entender shaders. Necesito diseñar una simulación. Necesito crear la interfaz. Necesito resolver las físicas.
Necesito dedicar semanas —probablemente meses— para saber siquiera si la idea resulta divertida.
En algún momento probablemente te harías la pregunta inevitable:
¿Merece la pena hacer todo esto?
Y quizá abandonarías la idea antes de escribir la primera línea. Ahora podemos empezar a darle la vuelta a esa pregunta.
Podemos construir algunas ideas simplemente para descubrir si merecía la pena construirlas.
Eso me parece muchísimo más revolucionario que escribir código más rápido.
No todo son juguetes
Hasta aquí sería fácil pensar que estamos hablando simplemente de experimentos y juguetes digitales.
Entonces aparece Conflict Map.
Su creador quería entender de una forma más visual la enorme cantidad de información que aparece constantemente sobre conflictos internacionales. Así que construyó una herramienta para hacerlo.
El proyecto combina decenas de fuentes RSS y datos públicos, procesamiento mediante modelos de lenguaje, almacenamiento, backend y una visualización tridimensional del planeta.
Los acontecimientos detectados pueden representarse sobre el globo para explorar geográficamente la información y acceder a sus fuentes.
Aquí ya estamos bastante lejos de pedirle a una IA que genere HTML y CSS.
Estamos hablando de conectar fuentes externas, procesamiento de datos, modelos de lenguaje, base de datos, backend, frontend, cartografía e infraestructura.
Todo para resolver una necesidad que tenía su creador:
«Entiendo mejor lo que está ocurriendo si puedo verlo así.»
Por supuesto, este tipo de aplicaciones también demuestra dónde siguen estando algunas de las barreras. Los modelos pueden interpretar incorrectamente una noticia. Los datos pueden estar incompletos. Una fuente puede equivocarse.
Por eso el proyecto mantiene enlaces hacia las fuentes originales y advierte de las limitaciones del procesamiento automático. Que sea más fácil construir una herramienta no significa que sea más fácil garantizar que esa herramienta tenga razón.
La IA también está aprendiendo a desmontar la web
Hay otro proyecto que completa bastante bien este panorama. Se llama Enrichr.
En lugar de intentar crear directamente una experiencia espectacular, intenta ayudarte a comprender cómo están construidas las que ya existen.
Puede analizar webs complejas con tecnologías como WebGL, shaders, geometría tridimensional o animaciones vinculadas al scroll y proporcionar esa información a Claude.
Piensa en esas webs que encuentras de vez en cuando y cuya primera reacción es: «¿Cómo demonios han hecho esto?»
Hasta hace poco, responder a esa pregunta podía significar abrir las herramientas de desarrollo y comenzar una expedición arqueológica entre canvas, JavaScript minificado, shaders y librerías desconocidas. Ahora la IA también puede ayudarte a entenderlo.
Eso no significa convertir Internet en una gigantesca máquina para copiar el trabajo de otros.
Significa que técnicas que antes parecían completamente inaccesibles pueden convertirse en algo que puedes estudiar, desmontar y, eventualmente, utilizar para construir tus propias ideas.
Tener una idea no es suficiente
Y aquí tengo que contradecir ligeramente el título de este artículo. Tener una idea empieza a ser suficiente para comenzar a construirla. No necesariamente para construirla bien.
Porque cuanto más observas estos proyectos, más evidente resulta que el famoso prompt mágico no existe. Puedes generar una cantidad extraordinaria de código.
Pero alguien sigue teniendo que decidir qué quiere conseguir. Alguien tiene que reconocer que una interfaz es horrible. Alguien tiene que darse cuenta de que una mecánica no es divertida. Alguien tiene que probar el resultado. Alguien tiene que decidir qué merece quedarse. Alguien tiene que detectar cuándo Claude ha entendido mal una petición. Y alguien tiene que descubrir que, de vez en cuando, ese error es más interesante que la idea original.
Cuando los proyectos crecen siguen apareciendo arquitectura, documentación, control de versiones, mantenimiento, seguridad, costes y decisiones técnicas.
La inteligencia artificial no elimina todo eso.
Pero sí está eliminando una barrera que aparecía mucho antes. La barrera de empezar.
La creatividad como cuello de botella
Durante los últimos años hemos hablado muchísimo de inteligencia artificial en términos de productividad. Escribir más rápido. Programar más rápido. Diseñar más rápido. Hacer más cosas en menos tiempo.
Pero después de pasar horas visitando GCD Atlas, jugando con Crayon Contraptions, viendo dibujos aparecer en Spiralist o contemplando cómo el mar destruye castillos de arena en Tidewright, creo que esa explicación se queda corta.
Hay otra consecuencia mucho más interesante. La IA está abaratando el derecho a experimentar. Podemos probar una idea antes de saber si es buena. Podemos crear una primera versión antes de decidir si merece semanas de trabajo. Podemos entrar en tecnologías que están completamente fuera de nuestra zona de confort.
Y también podemos fracasar mucho más barato. Eso último es importante. Porque cuando probar algo cuesta unas horas en lugar de varias semanas, podemos permitirnos construir muchas más cosas que acabarán no funcionando.
Y de vez en cuando, entre todas ellas, aparecerá algo maravilloso.
De «¿sé hacer esto?» a «¿qué quiero hacer?»
Durante décadas, entre tener una idea y convertirla en software existía una enorme cantidad de conocimientos, tiempo y dinero. Esa distancia no ha desaparecido. Pero se está haciendo muchísimo más pequeña. Y eso puede cambiar la pregunta que nos hacemos cuando se nos ocurre algo.
Hasta ahora era:
«¿Sé construir esto?»
Quizá poco a poco empiece a ser:
«¿Qué quiero construir?»
Y esa segunda pregunta me parece bastante más difícil.
Quiero que Internet vuelva a ser raro
La inteligencia artificial va a llenar Internet de basura.
En realidad, ya lo está haciendo.
Textos que nadie quería escribir. Imágenes que nadie quería mirar. Páginas creadas en segundos que parecen exactamente iguales a otras diez mil páginas creadas en segundos. Pero sería un error pensar que esa es la única dirección posible.
Las mismas herramientas que permiten producir cantidades prácticamente infinitas de mediocridad también están poniendo capacidades extraordinarias en manos de personas con ideas extrañas.
Y quiero ver qué hacen con ellas.
Quiero más universos construidos con caracteres ASCII. Quiero videojuegos donde dibujamos las soluciones con ceras. Quiero simuladores de castillos de arena con cangrejos que existen porque alguien en Internet dijo que sería divertido añadirlos. Quiero herramientas innecesariamente específicas que solucionen exactamente el problema que tenía una persona. Quiero abrir una web y volver a pensar: «¿Cómo demonios han hecho esto?»
Durante mucho tiempo hemos tenido una tecnología web cada vez más poderosa para construir páginas cada vez más parecidas entre sí. Quizá la inteligencia artificial también pueda provocar el efecto contrario.
Quizá permita construir esa idea que nunca habríamos podido justificar ante un cliente, un jefe, un presupuesto o incluso ante nosotros mismos.
No porque vaya a convertirse en un negocio. No porque vaya a cambiar el mundo. Simplemente porque queremos verla existir.
Y si estamos entrando en un momento en el que tener una idea empieza a ser suficiente para intentarlo, espero que aprovechemos la oportunidad para hacer cosas realmente raras.
Internet las necesita.
