Profesor crea 2 apps con IA por US$20 al mes

Un profesor que se equivocó con la IA y lo celebra

Luis Alberto Arango E., profesor de matemáticas financieras durante 25 años en el pregrado del CESA, construyó dos aplicaciones que usa todos los días sin ser programador profesional. Su costo total: una suscripción de US$20 al mes. Lo que habría costado mandarlas a hacer de forma tradicional, según sus propios cálculos publicados en Cambio Colombia: entre 40 y 95 millones en Estados Unidos y entre 14 y 35 millones en Colombia.

Hace un tiempo Arango escribió que la IA ya sabía programar, pero que un software de verdad seguiría necesitando la mano de un ingeniero. Hoy reconoce que se quedó corto. La frase de Jensen Huang, presidente de Nvidia, de que cualquier persona iba a poder programar con IA, le parecía exagerada. Ya no lo es.

Qué construyó y en cuánto tiempo

La primera aplicación es una calculadora financiera inspirada en la Hewlett Packard 17B, pero con todo lo que Arango echaba de menos en sus años de docencia: cien memorias en lugar de diez, con nombre propio y protección contra borrados accidentales; flujos de caja con gráficos; tasa interna de retorno con más elementos de los habituales; conversiones de tasas con mayor detalle; menús que se comunican entre sí y un historial casi ilimitado de cálculos.

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La construyó en una sola tarde, a principios de octubre de 2026, y esa misma noche ya funcionaba en su celular como cualquier app. Va apenas por la primera de las tres fases que planeó.

La segunda es Mentor, un administrador de relaciones empresariales y de proyectos hecho a su medida, una especie de CRM. Allí registra las empresas con las que trabaja, los funcionarios con los que interactúa, las juntas directivas y comités de los que forma parte, y sus proyectos. De cada reunión guarda hitos, tareas, compromisos y observaciones. Desde ahí arma el calendario, repasa pendientes antes de cada cita y llama o escribe por WhatsApp con un toque. Entra con clave y los respaldos van cifrados.

El contraste de tiempos es el dato que más debería interesar a un founder. Arango escribió primero un documento con lo que necesitaba y bocetos de cada pantalla. Con eso, la IA tardó unos doce minutos en entregarle la primera versión. Luego se dedicó a usarla, encontrarle fallas y pedir ajustes: en poco más de 15 días de uso ya van 28 versiones, y cada versión le toma entre dos y diez minutos.

En total, las dos primeras etapas del CRM le tomarían a un programador con experiencia entre 150 y 200 horas. Él las hizo con Claude en unas 7 horas sumadas de trabajo.

Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Qwen y Copilot: el ranking de seis herramientas

Para la calculadora, Arango probó seis asistentes de IA y comparó resultados. Su conclusión:

Claude, de Anthropic, en primer lugar por rapidez, eficiencia y eficacia. Iba más allá de lo que le pedía, sugería mejoras, cuidaba los detalles y el resultado visual fue impecable.
ChatGPT y Codex, de OpenAI, no se quedaron atrás: logró un resultado igual de bueno, así que su preferencia por Claude es más un gusto personal.
Gemini (Google) y Grok (xAI) empatados en segundo lugar.
Qwen, de Alibaba, prometía algo parecido, pero no logró una calculadora que funcionara.
Copilot, de Microsoft, fue el menos ágil: pasó buena parte del tiempo explicando cómo iba a hacer el desarrollo en vez de hacerlo. Entregó una calculadora que funciona, pero simple y pobre en diseño.

Este ranking es una experiencia personal, no un benchmark. Pero coincide con una tendencia que el mercado ya está midiendo: según el informe AI Code Assistants Market difundido por ResearchAndMarkets a través de Yahoo Finance, el mercado global de asistentes de código con IA pasó de US$4.600 millones en 2025 a una estimación de US$9.800 millones en 2026, y se proyecta en US$68.710 millones para 2036, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 21,5%. El mismo informe cita que Claude Code, de Anthropic, superó los US$2.500 millones de run-rate, y que la encuesta de Stack Overflow de 2025 encontró que el 84% de los desarrolladores usa o planea usar herramientas de IA, contra el 76% del año anterior.

Cuánto cuesta de verdad construir con IA

El argumento económico de Arango es el más contundente de su columna: no le quitó el trabajo a nadie, porque jamás habría invertido esas sumas en ninguno de los dos proyectos. Lo que ganó fueron dos aplicaciones a su medida, que puede modificar con sorprendente facilidad cuando quiere.

Su caso no es una excepción aislada. TechCrunch reportó en julio de 2026 que la startup india Emergent, enfocada en emprendedores y pymes que quieren construir software sin equipo técnico, levantó una Serie C de US$130 millones con una valoración post-money de US$1.500 millones, y alcanzó un run-rate anual de US$120 millones con más de 200.000 clientes pagos. El mismo medio señala que el constructor sueco Lovable llegó a US$100 millones de ingresos recurrentes anuales apenas ocho meses después de su lanzamiento, impulsado por usuarios no desarrolladores.

La categoría dejó de ser un experimento de fin de semana.

Vibe coding o desarrollo guiado por especificaciones

En la jerga, pedirle cambios a la IA sobre la marcha, sin mucho plan, se llama vibe coding. El término lo acuñó Andrej Karpathy, según recuerda La Razón, y ya lo usa Epic Games para desarrollar código y características de Unreal Engine, según Europa Press.

Lo que hizo Arango se acerca más al desarrollo guiado por especificaciones: documento de requisitos, bocetos de pantallas, etapas definidas. Esa diferencia explica por qué su primera versión del CRM salió en doce minutos y no en doce intentos.

Ambas aplicaciones son PWA (aplicación web progresiva): una página web con programación avanzada que se instala en el celular, la tableta o el computador como una app. Guarda todo en una base de datos interna del navegador, así que la información nunca sale del dispositivo y funciona sin internet.

El límite: dónde la IA todavía no reemplaza al ingeniero

Arango es explícito para no crear falsas ilusiones. Para un sistema crítico de una empresa o un software para vender a terceros, no prescindiría de los profesionales: el arquitecto de software que diseña el sistema para que crezca sin romperse, el arquitecto de bases de datos, el experto en ciberseguridad, el ingeniero de pruebas y el diseñador de interfaces.

Los datos respaldan esa cautela. Un análisis de Veracode publicado en 2025, citado por El Periódico Digital, detectó fallos de seguridad en el 45% del código generado por más de 100 modelos de IA. La vulnerabilidad CVE-2025-48757, registrada en 2025, describía una configuración insuficiente de seguridad en bases de datos de sitios creados con Lovable hasta el 15 de abril de ese año, con una puntuación de 9,3 sobre 10 según MITRE. El proyecto OWASP advierte además que los modelos pueden recomendar librerías inseguras o inexistentes, que los atacantes replican con paquetes maliciosos.

Y el beneficio de productividad tampoco es automático. Un estudio de investigadores de Harvard basado en datos de Jellyfish sobre 300 millones de eventos de trabajo en más de 700 empresas, reportado por Ars Technica, encontró que la introducción de agentes de código con IA aumenta 30% las líneas de código, 20% los commits y 23% los pull requests, pero no cambia de forma estadísticamente significativa la resolución de issues y funcionalidades. La revisión humana se convierte en el cuello de botella. En la misma línea, un ensayo aleatorizado de METR de julio de 2025 encontró que desarrolladores experimentados tardaron 19% más en tareas sobre bases de código grandes y conocidas, aunque creían haber sido un 20% más rápidos.

Qué significa esto para tu startup

La lección no es "despide a tu equipo técnico". Es que la barrera de entrada para construir herramientas internas se derrumbó, y eso cambia qué vale la pena automatizar.

Empieza por el problema, no por la herramienta. Arango escribió un documento de requisitos y bocetos de cada pantalla antes de pedir una sola línea. Esa preparación es la razón por la que la primera versión del CRM salió en doce minutos. Si no puedes describir tu pantalla en un boceto, todavía no tienes claro qué construir.
Itera en ciclos cortos y usa la app todos los días. 28 versiones en 15 días, cada una de dos a diez minutos. El uso real es el que revela qué falta; el plan perfecto en papel no lo hace.
Define una línea roja de datos. Si tu herramienta va a manejar información financiera, datos de clientes, contraseñas o permisos de administración, no la publiques sin revisión de arquitectura y seguridad. El 45% de fallos de Veracode y el caso Lovable son la advertencia.
Reserva a los profesionales para lo crítico. La IA acelera a un equipo técnico y habilita a un no técnico para herramientas personales o internas. Para un sistema que sostiene el negocio, el arquitecto y el experto en seguridad siguen siendo la diferencia entre crecer y romperse.

Arango tomó dos cursos presenciales y ahora sigue otros dos por internet a su propio ritmo. Su invitación es concreta: piensa en esa herramienta de software que siempre quisiste tener y que nunca pudiste mandar a hacer, y constrúyela con IA.