Linus Torvalds cambia de opinión y usa IA para mejorar el kernel Linux

Linus Torvalds ha cambiado de opinión sobre la utilidad práctica de la inteligencia artificial. El creador de Linux, que en 2024 describía el sector como «90% marketing y 10% realidad», reconoce ahora que utiliza herramientas de IA para programar y que, bien empleadas, pueden hacer el trabajo más agradable y productivo. El giro tiene un matiz importante: Torvalds no se ha convertido en evangelista de la IA. Sigue desconfiando del ruido comercial y, sobre todo, del código que nadie entiende después de generarlo.

Lo verdaderamente significativo ha llegado después de sus palabras. Torvalds no solo ha experimentado con inteligencia artificial en pequeños proyectos personales: en octubre de 2026 apareció en su propio árbol de desarrollo de Linux una rama llamada noref-filemap-read-with-llm, con ocho parches para el kernel desarrollados con ayuda de Claude Code. El propio programador explica que el asistente participó en el código, las pruebas, la revisión y el primer borrador de la documentación técnica, siempre bajo su dirección.

De ignorar la IA a reconocer que disfruta utilizándola

El contraste con sus declaraciones de hace apenas dos años es considerable. En la Open Source Summit celebrada en Viena en 2024, Torvalds admitía que la inteligencia artificial le parecía interesante y que terminaría cambiando el mundo, pero estaba tan cansado del ciclo de exageración tecnológica que prefería «básicamente ignorarla». Su diagnóstico era demoledor: demasiado marketing y todavía poca realidad.

No rechazaba entonces la tecnología en sí. Rechazaba el circo que había crecido alrededor. Su previsión era que tendrían que pasar varios años hasta distinguir qué aplicaciones de la IA acabarían siendo útiles en cargas de trabajo reales y cuáles terminarían en el mismo cajón que tantas modas tecnológicas anunciadas como revoluciones inevitables.

En la Open Source Summit Europe de Praga, celebrada entre el 7 y el 9 de octubre de 2026, el tono fue distinto. Torvalds afirmó que realmente le gusta utilizar IA y explicó que ha descubierto un terreno bastante concreto donde le resulta especialmente útil: hacer aquello que él mismo domina peor. No entregar el timón, sino recurrir a una herramienta para cubrir huecos de conocimiento.

Ahí está, en realidad, el cambio de fondo.

Su primer laboratorio fue un pedal de guitarra

La evolución llevaba meses asomando. A comienzos de 2026, Torvalds publicó AudioNoise, uno de esos proyectos personales que parecen pequeños hasta que se recuerda quién los está haciendo. El programa nació alrededor de sus experimentos con pedales de guitarra y procesamiento digital de audio.

La mayor parte del proyecto estaba dentro de un terreno que podía controlar. Pero necesitaba una herramienta de visualización escrita en Python, un lenguaje en el que reconoce sentirse bastante menos cómodo. Acabó utilizando Google Antigravity para generar buena parte de ese visualizador mediante lo que él mismo denominó vibe coding.

La expresión vibe coding se utiliza para describir una forma de programación en la que el desarrollador explica mediante lenguaje natural lo que necesita y deja que un modelo genere gran parte del código. Torvalds ironizó entonces con que había eliminado al «intermediario»: él mismo. Era un experimento de bajo riesgo, casi de taller doméstico; precisamente por eso resultaba un buen banco de pruebas.

No significaba que quisiera construir Linux de esa manera. Pero la puerta estaba abierta.

Claude Code entra en un trabajo serio sobre el kernel de Linux

El siguiente salto es bastante más delicado. En octubre, Torvalds publicó la rama experimental noref-filemap-read-with-llm, destinada a atacar un problema de rendimiento del page cache de Linux, la memoria que el sistema utiliza para conservar datos de archivos y evitar tener que leerlos continuamente desde el almacenamiento.

El cuello de botella aparece cuando varios hilos realizan muchas lecturas pequeñas sobre un mismo archivo. Todos pueden acabar compitiendo para actualizar determinadas referencias de memoria, una especie de pequeño atasco microscópico que, repetido millones de veces, deja de ser pequeño.

La serie preparada por Torvalds intenta reducir esa contención evitando determinadas operaciones sobre las referencias de los folios, las estructuras con las que Linux agrupa y gestiona páginas de memoria. Aquí ya no hablamos de pintar una interfaz para un pedal de guitarra. Estamos dentro de una zona sensible del kernel.

Y Claude Code participó directamente.

Torvalds dejó constancia expresa de que el asistente basado en grandes modelos de lenguaje produjo, bajo su dirección, código, programas de prueba, parte de la revisión de los problemas conocidos y un primer borrador del texto explicativo. Las mediciones de rendimiento, puntualizó, las ejecutó él mismo.

Las primeras pruebas apuntan a una mejora considerable

Los resultados iniciales llaman la atención. En el portátil utilizado por Torvalds, una prueba con ocho hilos realizando pequeñas lecturas sobre el mismo archivo pasó de aproximadamente 10 millones de lecturas por segundo a entre 30 y 33 millones.

Es una mejora enorme en ese escenario concreto, aunque conviene ponerle cinturón de seguridad al entusiasmo. Son pruebas realizadas en una única máquina, con una carga diseñada precisamente para exponer ese cuello de botella. Los parches siguen siendo experimentales y no forman parte todavía del kernel Linux estable. También existen costes y situaciones pendientes de validar.

Torvalds, de hecho, ha documentado varias dudas sobre la implementación. Esa cautela explica bastante bien su postura actual ante la IA: utilizarla no equivale a creerla. El código generado debe pasar exactamente por el mismo territorio desagradable que el escrito a mano: pruebas, revisión, regresiones, casos límite y mantenimiento.

Nada de magia. Software.

Torvalds sigue rechazando el código que nadie comprende

Su entusiasmo tiene una frontera bastante visible. Durante sus intervenciones de 2026, Torvalds ha comparado la inteligencia artificial con otras capas de abstracción que cambiaron la programación, desde los ensambladores hasta los compiladores. Para él, la IA es otra herramienta, no una entidad a la que transferir la responsabilidad sobre el resultado.

La comparación tiene bastante sentido viniendo de alguien que comenzó escribiendo directamente código máquina. Los programadores dejaron hace décadas de introducir largas secuencias numéricas y permitieron que compiladores y otras herramientas automatizaran cantidades enormes de trabajo. Eso no hizo innecesario comprender qué debía hacer un programa.

Con la IA aplica la misma regla. Puede generar código, acelerar una tarea o resolver una parte que el desarrollador conoce peor, pero alguien deberá entender después lo producido. Especialmente cuando ese software tendrá que mantenerse durante años. En un proyecto como Linux, que lleva 35 años evolucionando, el matiz no es precisamente académico.

Por eso Torvalds diferencia los experimentos rápidos del desarrollo serio. Para un programa desechable, el vibe coding puede ser estupendo. Para infraestructura crítica, aceptar miles de líneas porque «funcionan» sería una receta bastante eficaz para fabricar problemas que nadie sabrá arreglar después.

La IA también está generando un problema inesperado en Linux

Hay otra cara menos vistosa. Las herramientas generativas permiten encontrar errores y producir parches con una velocidad que antes era imposible, pero esa facilidad también está multiplicando el trabajo de los mantenedores.

Torvalds ha explicado que el proyecto recibe más parches inesperados, algunos relacionados con fallos reales e importantes y otros con zonas del código que llevaban décadas prácticamente intactas. El resultado es paradójico: la IA puede mejorar la base de código mientras al mismo tiempo obliga a personas reales a revisar una avalancha mucho mayor de contribuciones.

El cuello de botella deja entonces de estar en escribir código y pasa a estar en comprobarlo. Una máquina puede producir una propuesta en segundos; el mantenedor sigue necesitando entender qué cambia, comprobar que no rompe otra cosa y decidir si ese cambio merece vivir durante los próximos diez o veinte años.

La automatización acelera el teclado. La responsabilidad no se automatiza tan fácilmente.

Del «90% marketing» a una IA utilizada con bisturí

Linus Torvalds no ha pasado de enemigo de la inteligencia artificial a defensor incondicional. Su giro es bastante más interesante que eso. En 2024 veía una tecnología prometedora sepultada bajo una montaña de publicidad. En 2026 ha encontrado aplicaciones suficientemente útiles como para incorporarlas a su propia forma de trabajar.

Primero fue un visualizador en Python para un proyecto doméstico. Después llegaron las pruebas, las revisiones y, finalmente, Claude Code colaborando en cambios experimentales del propio kernel de Linux. La distancia recorrida es evidente.

Pero también permanece algo del Torvalds de siempre. Desconfía del eslogan, del código incomprensible y de la idea de que una herramienta pueda sustituir el conocimiento sobre el sistema que uno está construyendo. La inteligencia artificial ha conseguido convencerle de que sirve para mucho más de lo que pensaba. No ha conseguido convencerle de que haya que dejar de mirar debajo del capó.