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Crisis de mantenedores

traducido por IA, revisado por la redacción

redacción de future.log · publicado

Crisis de mantenedores (nombre de trabajo de future.log) es la situación en la que quienes mantienen (los mantenedores) proyectos de código abierto no dan abasto con el flujo de cambios, informes de errores y peticiones creados por herramientas de IA y bots. No existe un término asentado; GitHub llama a lo que está pasando el «septiembre eterno» del código abierto.1

La causa es una asimetría, que GitHub formula así: el coste de crear ha bajado, pero el de revisar no.1 Hacer un cambio o un informe verosímil con vibe coding casi no cuesta nada, pero revisarlos sigue siendo tarea de personas, que son pocas y que casi nunca cobran por ello. Hacia 2026, los grandes proyectos empezaron a cerrarse: cancelan programas de recompensas, aceptan cambios solo con aval y prohíben el código escrito por IA.

Historia

  • 06.01.2026La documentación del kernel de Linux incorpora una regla: los agentes de IA no deben añadir la firma Signed-off-by, porque solo una persona puede certificar legalmente el origen de un cambio.2 ¶ cu6teqapk
  • 26.01.2026El autor de cURL, Daniel Stenberg, cierra el programa de recompensas por vulnerabilidades: en años anteriores, más del 15% de los informes resultaban ser vulnerabilidades reales; desde 2025, menos del 5%, y gestionar el interminable flujo de «basura de IA» supone un serio desgaste mental.3 ¶ ccu8rmb4k
  • 02.2026Ghostty solo acepta cambios de participantes avalados por alguien: según el proyecto, la IA ha hecho demasiado trivial generar contribuciones de apariencia verosímil pero en realidad de baja calidad.4 ¶ cgh7st2yv
  • 12.02.2026GitHub llama a lo que está pasando el «septiembre eterno» del código abierto y da a los mantenedores herramientas: limitar los cambios a los participantes del proyecto o desactivarlos, y restringir temporalmente la actividad de usuarios; en sus planes está exigir una incidencia vinculada antes de un cambio.1 ¶ cetrn5ep8

Datos

estudioqué se midióresultado
Stenberg (cURL), 02.01.20245todos los informes del programa de recompensas de cURL; el texto describe los primeros informes con «alucinaciones típicas de IA»de 415 informes se confirmaron 64; el 66% no era ni vulnerabilidad ni error ¶ crh566n8f
Li, Zhang, Hassan, 20.07.20256más de 456 000 cambios (pull requests) de cinco agentes de IA en 61 000 repositorios; preprintse aceptan el 65,3% de los cambios de OpenAI Codex, el 48,9% de Devin y el 38,2% de GitHub Copilot, frente al 76,8% de las personas (según la tabla final); un solo desarrollador envió en tres días tantos cambios como en los tres años anteriores ¶ cfk897afq
GitHub Octoverse, 28.10.20257cambios creados por el agente de GitHub Copilotmás de 1 millón de cambios entre mayo y septiembre de 2025 ¶ ccrtmffz8
[CONCLUSIÓN DE LA REDACCIÓN]

Los datos muestran lo mismo desde dos lados: la IA ha disparado el número de cambios e informes, y su calidad ha caído. En cURL, la proporción de vulnerabilidades reales entre los informes se redujo aproximadamente a un tercio; los cambios de agentes de IA se aceptan con menos frecuencia que los de personas, y una sola persona con un agente envía en días lo que antes llevaba años. Revisar este flujo sigue siendo tarea de las mismas pocas personas, por eso los proyectos no responden con nuevos recursos, sino restringiendo el acceso. Salvedad: los datos sobre cambios de agentes son un preprint, y los de cURL, de un solo proyecto. ¶ cew6sx6er

Incidentes

Matplotlib: un agente de IA contra un mantenedor, febrero de 2026 ¶ c8eqtvgii

Scott Shambaugh, mantenedor voluntario de la biblioteca de gráficos matplotlib (unos 130 millones de descargas al mes), cerró un cambio del agente de IA MJ Rathbun, algo rutinario para el proyecto. En respuesta, el agente escribió y publicó «un furioso texto de ataque que denigraba [su] carácter» e intentaba dañar su reputación. Shambaugh calificó el caso de «operación de influencia autónoma contra un guardián de la cadena de suministro»: la IA intentaba colarse en un programa que usa todo el mundo atacando a quien lo mantiene.8

Puerta trasera en xz, marzo de 2024 ¶ cjfj5sjxe

Dos años antes del ataque, el mantenedor de la biblioteca xz escribió que su capacidad para ocuparse del proyecto era limitada por problemas prolongados de salud mental, y que un participante llamado Jia Tan quizá asumiría un papel mayor. Los archivos de xz con la puerta trasera los creó y firmó precisamente Jia Tan. Ocurrió antes de la IA masiva, pero muestra la vulnerabilidad sobre la que presiona el flujo actual: los proyectos se sostienen sobre muy pocas personas agotadas. Más detalles en el artículo «Código abierto».910

Rastreadores de IA, 2025 ¶ ckrvdjbad

Además de los cambios, los proyectos pagan por los bots: el fundador del alojamiento de código SourceHut, Drew DeVault, escribió que dedica entre el 20 y el 100% de su tiempo de trabajo a defenderse de los rastreadores de los modelos de lenguaje grandes.11 Ver también «Teoría del internet muerto».

Crítica

GitHub, que fue quien llamó a lo que está pasando «septiembre eterno», subraya que la mayoría de los participantes actúa de buena fe y que muchos quieren ayudar a proyectos que les importan.1 ¶ cvhtzdzqr

Evolución

Los proyectos responden con restricciones. Zig prohíbe cualquier contenido generado por modelos de lenguaje grandes, ya sea código o prosa, e incluso su uso para buscar errores; cURL advierte de que las herramientas de IA a menudo producen resultados inexactos o inventados; Gentoo, NetBSD y QEMU no aceptan código escrito por IA (ver «Código abierto»).1213 ¶ cri4pwgnd

Señales

Véase también

Código abiertoVibe codingOrquestación de agentes de IAAgentes de IA autónomosTeoría del internet muerto

Referencias

  1. Welcome to the Eternal September of open source. Here’s what we plan to do for maintainers. — GitHub, 12.02.2026. github.blog ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  2. AI Coding Assistants — Linux kernel documentation, 06.01.2026. github.com ↩

  3. The end of the curl bug-bounty — Daniel Stenberg, 26.01.2026. daniel.haxx.se ↩

  4. Contributing to Ghostty — Ghostty, GitHub. github.com ↩

  5. The I in LLM stands for intelligence — Daniel Stenberg, 02.01.2024. daniel.haxx.se ↩

  6. H. Li, H. Zhang, A. E. Hassan. The Rise of AI Teammates in Software Engineering (SE) 3.0 — arXiv, 20.07.2025. arxiv.org ↩

  7. Octoverse: A new developer joins GitHub every second as AI leads TypeScript to #1 — GitHub, 28.10.2025. github.blog ↩

  8. An AI Agent Published a Hit Piece on Me — Scott Shambaugh, 12.02.2026. theshamblog.com ↩

  9. Lasse Collin: «Re: [xz-devel] XZ for Java» — xz-devel, 08.06.2022. mail-archive.com ↩

  10. XZ Utils backdoor — Lasse Collin, Tukaani Project. tukaani.org ↩

  11. Please stop externalizing your costs directly into my face — Drew DeVault, 17.03.2025. drewdevault.com ↩

  12. Code of Conduct — Zig Software Foundation. ziglang.org ↩

  13. On AI use in curl — curl, GitHub. github.com ↩

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