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Hace unos días Adam Wathan, el fundador de Tailwind, publicó un vídeo anunciando que había despedido al 75% de sus empleados. Con la voz quebrada, explicaba cómo el negocio que construyó se había desmoronado en cuestión de meses. A pesar de que Tailwind es más popular que nunca, el tráfico a sus páginas de documentación, que es su principal canal de adquisición, ha caído un 40%. 

La paradoja es que casi cada aplicación creada haciendo vibe coding utiliza Tailwind para el CSS. Eso hace que cientos de miles de proyectos utilicen Tailwind pero también provoca que sus desarrolladores no hayan pasado por la documentación en la vida. 

El modelo de negocio de Tailwind Labs era sencillo: el framework CSS era gratis y open source, pero los componentes precocinados de Tailwind UI se pagaban. Un navbar responsive bien hecho podía costarte 3-4 horas de desarrollo o podías comprárselo a Tailwind. Ahora ese componente lo generas en 30 segundos con un prompt. 

Tailwind creó el estándar, educó a millones de developers, estableció las mejores prácticas. Y luego los LLMs —entrenados con ese conocimiento— convirtieron en commodity instantánea lo que Tailwind vendía. El framework sigue siendo usado más que nunca, pero la empresa no ve un céntimo. 

Podemos pensar que Tailwind tenía un modelo negocio sin mucho sentido y que el mensaje le ha salido bien porque unas cuantas empresas se han apiadado del fundador y se han convertido en sponsors. Pero lo cierto es que Tailwind tenía un modelo de negocio más avanzado que el de muchos otros productos Open Source. Y que esto es algo a lo que está expuesta casi cualquier compañía con la llegada de la IA. 

Por eso, quiero comparar cómo, anteriormente, las compañías tecnológicas solían hacer que el resto se hiciera más rico y ahora lo que hacen es exprimir a sus partners y hacer que cada vez sean más pobres. 

Google ha sido una de las mayores fuentes de tráfico de la web abierta. Aún ahora, cuando está amenazada por el auge de los chatbots, sigue siendo la mayor fuente de tráfico para la web abierta muy alejada de la siguiente. 

Apple baña en dinero a los creadores de aplicaciones, a pesar de cobrarles una comisión alta; les proporciona tráfico, clientes, una infraestructura sólida y un sistema de desarrollo adecuado para que creen aplicaciones y consigan ganar dinero. 

Incluso AWS, que muchas veces ha reemplazado productos completos por un clon hecho por ellos, era capaz de dar más al ecosistema de lo que quitaba: infraestructura útil, relativamente barata y sobre la que se podían construir negocios e incluso aprovechar su marketplace. 

Las redes sociales siempre han empezado proporcionando visibilidad a terceros. Muchas empresas crecieron al calor de una red social en época expansiva (Facebook, Instagram, ahora TikTok) y después vieron capada su visibilidad, en un ciclo de enshitificación que ahora es infinitamente más rápido con los proveedores de IA. 

Como acabamos de comentar, antes las plataformas ganaban si tú ganabas, ahora ganan si tú desapareces. 

Muchas aplicaciones que utilizan la IA son convertidas a funcionalidades en la siguiente release. Crecen los negocios que utilizan la IA pero los proveedores no están proporcionando visibilidad o tráfico, solamente el uso de la API. Y Google o Apple han fagocitado negocios en ocasiones, pero también ha creado muchísimo valor a base de dar visibilidad y tráfico. 

Es un ciclo de enshitificación similar al que ya hemos visto en las redes sociales: 

• La plataforma abre la mano (APIs baratas, visibilidad, hype).
• Se crea un ecosistema de terceros.
• Aprende de ellos (datos, UX, pricing, casos de uso).
• Integra lo rentable.
• Sube precios, baja calidad y se zumba todo dios. 
  
  Además, en este caso, al no ser un canal de distribución sino la tecnología core de los negocios, está provocando que haya muchos negocios que están subsidiados por la tonelada de dinero que se ha metido en las grandes de IA. 

La clave para que un LLM sea útil es el corpus con el que se entrena. Y ese corpus, hasta ahora, ha sido básicamente todo Internet: tutoriales, documentación técnica, Stack Overflow, blogs, repositorios open source. 

¿Por qué existía todo ese contenido? Por incentivos claros: tráfico, visibilidad, reputación, oportunidades de negocio. Escribías un tutorial técnico y Google te mandaba miles de visitas. Respondías en Stack Overflow y construías reputación profesional. Lanzabas algo open source y conseguías usuarios, contributors, y eventualmente formas de monetizar. 

Los LLMs rompen esa cadena. Responden directamente sin mandar tráfico. El usuario nunca ve tu nombre ni tu web. Stack Overflow ve caer su tráfico mientras los modelos responden con el conocimiento que su comunidad generó. Los mejores creadores ponen paywalls para protegerse. El software open source se vuelve insostenible. 

Si crear buen contenido no compensa, el sistema se llena de mediocridad. El problema no es que la IA "escriba peor”, es que está destruyendo el ecosistema que producía contenido de calidad. Los modelos se entrenan con el conocimiento acumulado de décadas, pero matan los incentivos que lo generaban. 

OpenAI y Anthropic pueden firmar acuerdos millonarios con editoriales, claro. Pero eso solo añade otro coste masivo a empresas que ya pierden dinero, y no resuelve el problema fundamental: están consumiendo un recurso finito sin regenerarlo. 

Tailwind no está solo. Grammarly compite contra las capacidades de escritura nativas de ChatGPT. Los plugins de productividad para VS Code son absorbidos por Copilot. Stack Overflow ha visto caer su tráfico dramáticamente porque los developers preguntan directamente a los LLMs. 

La diferencia con otras eras tecnológicas es la velocidad. Microsoft tardó décadas en commoditizar categorías enteras de software. AWS tarda años en clonar productos exitosos de su marketplace. Los proveedores de IA lo hacen en semanas. 

No estamos en una era de herramientas que empoderan. Estamos en una era de infraestructuras que toleran intermediarios hasta que estorban. 

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