Linus Torvalds, responsable del kernel de Linux desde 1991, acepta código asistido por inteligencia artificial. El hallazgo no es que Linux abra una puerta sin controles: la pieza clave es que la persona que envía el parche debe entenderlo y responder por sus consecuencias.
Gentoo, NetBSD, Redox OS y Elementary OS eligieron el camino contrario. Estos cuatro proyectos mantienen restricciones al código producido con modelos de lenguaje, sistemas capaces de redactar texto o programación a partir de patrones aprendidos, por dudas sobre copyright, calidad y licencias.
Para Torvalds, el mecanismo central ya existe. Cada modificación del kernel incluye una línea llamada Signed-off-by, una firma de responsabilidad legal, mediante la cual el desarrollador declara que tiene derecho a enviar ese código.
La IA puede sugerir una pieza, pero una persona debe hacerse cargo de que encaje en toda la máquina.
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La discusión puede entenderse como la reparación de un coche. Un mecánico puede usar un manual, una herramienta eléctrica o la recomendación de un asistente digital. Pero si instala una pieza de procedencia desconocida, su firma en la factura no revela de qué fábrica salió ni si era compatible con el motor.
Ese es el interruptor que separa a Linux de estos proyectos. Torvalds considera suficiente que alguien revise el parche, comprenda su funcionamiento y asuma la responsabilidad. Gentoo y NetBSD creen que esa firma no resuelve el problema de raíz: el origen efectivo del código puede seguir oculto.
Gentoo aprobó por unanimidad en abril de 2024 la prohibición de cualquier contribución asistida por IA, incluso dentro de sus proyectos oficiales. La distribución podría revisar la medida si apareciera una herramienta capaz de eliminar los riesgos legales, éticos y de calidad que hoy identifica.
NetBSD llama “contaminado” al código generado por grandes modelos de lenguaje. Sus guías mencionan de forma expresa a GitHub Copilot, ChatGPT y Code Llama. Solo admite una excepción si su equipo central la aprueba previamente y por escrito.
También te puede interesar:Linus Torvalds estalla contra la IA: “Está llenando Linux de informes inútiles y repetidos”La clave está en la trazabilidad, la posibilidad de seguir el recorrido de una pieza hasta su origen. Si no se sabe de dónde salió una línea de código, el proyecto no puede confirmar con seguridad si su licencia permite integrarla.
Redox OS, un sistema escrito en Rust, un lenguaje diseñado para reducir fallos de memoria, aplica la regla más dura. Si un colaborador reconoce haber usado IA, el proyecto cierra de inmediato su pull request, una propuesta de cambio; ocultarlo puede implicar un veto permanente.
Su postura responde también a una cuestión práctica. Redox continúa en fase alfa, una etapa temprana de desarrollo, y su equipo pequeño no dispone de recursos para auditar cada fragmento de procedencia incierta. Por eso recomienda probar el sistema en una máquina virtual, un ordenador simulado dentro de otro.
Elementary OS también rechaza estas contribuciones, aunque ofrece una experiencia más cercana al uso cotidiano. Es, entre los cuatro proyectos, la alternativa más sencilla para instalar como sistema principal sin el carácter experimental de Redox.
Un debate que también mueve apoyo
La distancia creció en agosto de 2026, cuando Debian votó a favor de permitir contribuciones generadas con IA y se alineó con Torvalds. Un mes después, NetBSD recibió 120 donaciones por 120.282 dólares, más del doble de su objetivo mensual de 50.000 dólares.
Ese interés revela una oportunidad para los usuarios: elegir no solo un sistema operativo, sino también el tipo de control que desean sobre sus herramientas. En el taller del software libre, la IA ya puede acercar piezas; el cableado final, por ahora, sigue necesitando una mano humana que responda por cada conexión.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
