Stack Overflow, conocido como la «Biblia del programador», una comunidad profesional que ha acumulado más de 24 millones de preguntas y es el mayor corpus de preguntas y respuestas de programación de toda la red, está muriendo.
En julio de 2026, los programadores de todo el mundo hicieron un total de 1304 preguntas en Stack Overflow.
En marzo de 2014, esa cifra era de 207.000.
Hace unos días, el desarrollador Daniel Lockyer publicó un gráfico de líneas con estos datos en X y expresó su sentimiento sobre «el fin de una era».
Los datos son reales y provienen de la interfaz de consulta SQL abierta al público de Stack Overflow, Stack Exchange Data Explorer.
Al día siguiente, el desarrollador independiente Pieter Levels (levelsio) retuiteó el gráfico, vinculándolo a otro tema: si nadie hace preguntas en Stack Overflow y Reddit está invadido por bots de promoción, ¿cuánto contenido escrito por humanos reales queda en Internet? Sin contenido nuevo, ¿con qué entrenarán los modelos de la próxima generación?
Estos dos tuits generaron un amplio debate. Las actitudes de los usuarios también variaron, con sentimientos de conmoción, emoción, tristeza... de todo tipo.
El auge y la caída de Stack Overflow
Observando detenidamente la curva del volumen mensual de preguntas en Stack Overflow anterior, se puede dividir claramente en tres segmentos.
El primer segmento es de crecimiento. En julio de 2008, el mes de la beta privada, solo hubo 4 preguntas, en agosto 3744, y después del lanzamiento público el 15 de septiembre, ese mes saltó a 14024. En enero de 2010 ya eran 44923 mensuales, en 2011 se superó el millón anual, y en 2013 los dos millones. Es el típico fenómeno de «palo de hockey» de libro de texto.
El segundo segmento es la meseta. El punto máximo mensual se detuvo en marzo de 2014 con 207.000, seguido de cerca por marzo de 2017 y marzo de 2016 con 201.000. Los tres meses pico están dispersos a lo largo de cuatro años, lo que indica que es una fase de estabilización, no un pico aislado. El volumen anual se mantuvo estable por encima de los dos millones entre 2013 y 2017, alcanzando un pico de 2.18 millones en 2016. Luego comenzó a aflojarse pero no colapsó: 1.88 millones en 2018, 1.75 millones en 2019, y en 2020 incluso repuntó a 1.85 millones, de los cuales solo abril de 2020 tuvo 180.000.
El tercer segmento es la fase de declive. 1.34 millones en todo 2022, 790.000 en 2023, 400.000 en 2024, 110.000 en 2025. El volumen total de preguntas de todo 2025 ni siquiera alcanza el 53% del único mes de marzo de 2014.
Observando con más detalle, la compresión es aún mayor. Diciembre de 2024: 17.935, diciembre de 2025: 3.312 (una caída interanual del 81.5%), enero de 2026: 2.910, marzo: 1.903, mayo: 1.229, junio: 1.072. Exceptuando julio de 2008, el mes de inicio de la beta privada con solo 4 preguntas, junio con 1.072 preguntas fue el mes completo más bajo en toda la historia del sitio. Julio de 2026 repuntó ligeramente, pero aún es muy bajo, con solo 1.304.
Los primeros siete meses de 2026 suman 12.000 preguntas. Según la velocidad diaria promedio de preguntas de 2016, esa es la cantidad de aproximadamente dos días de ese año.
La decadencia de Stack Overflow no se debe solo a la IA
En el gráfico, el declive de Stack Overflow en realidad comenzó ocho años antes que ChatGPT.
El punto de inflexión ocurrió en 2014, cuando Stack Overflow comenzó a mejorar sistemáticamente la eficiencia de moderación, cerrando más activamente preguntas duplicadas y aquellas «que no cumplían las reglas». La intención del sitio era mantener la relación señal/ruido, pero el costo fue alejar a los nuevos usuarios. Un estudio de 2022 mostró que en una muestra de 968 publicaciones de nuevos usuarios, el 49% experimentó al menos una de estas situaciones: cierre, falta de respuesta o puntuación negativa sin razón.
https://www.scitepress.org/PublishedPapers/2022/110811/110811.pdf
Esta cultura ha sido criticada durante una década. devclass, al informar sobre los datos de enero, citó la reacción de un desarrollador, que venía a decir que la IA ciertamente aceleró el declive, pero la raíz está en que la comunidad castigó durante mucho tiempo a quienes intentaban participar, y la gente finalmente tiene una herramienta que no les dice «tu pregunta es estúpida».
En los comentarios del tuit de Daniel Lockyer, también vemos muchas críticas similares:
El problema es que solo una cultura hostil no es suficiente para reducir el volumen anual de preguntas al nivel de las decenas de miles. Antes de 2022, esa cifra se mantuvo por encima de 1.3 millones. El precipicio real es el resultado de la superposición de dos cosas: ChatGPT redujo el coste marginal de hacer una pregunta a cero, y luego los asistentes de IA en el IDE hicieron que el acto mismo de preguntar desapareciera.
Los desarrolladores ya no necesitan salir del editor, no necesitan escribir su problema como un ejemplo mínimo reproducible que un extraño pueda entender, no necesitan esperar horas.
El valor de Stack Overflow se basaba en «convertir el problema de una persona en un activo para todos». Lo que hace el asistente de IA es precisamente lo contrario: convierte la pregunta pública en una conversación privada.
El sitio no ha estado inactivo. En octubre de 2023 despidió al 28% de su plantilla (tras despedir a 58 personas en mayo), lanzó OverflowAI, se orientó hacia la concesión de licencias de datos a empresas como OpenAI, y levantó un muro anti-rastreo para obligar a las plataformas a volver a la mesa de negociaciones.
https://stackoverflow.blog/2023/10/16/stack-overflow-company-announcement-october-2023/
A lo largo de 2025 completó la migración completa a la nube, desmanteló todos los aproximadamente 50 servidores del centro de datos de Nueva York (en realidad Nueva Jersey), retiró el centro de recuperación de desastres de Colorado en junio, y a finales de año el artículo «The Great Unracking» puso un subtítulo a esta historia de dieciséis años de infraestructura física: «Adiós, y gracias por todos los bits».
En febrero de 2026, el sitio se rediseñó y cambió su logo. El CEO Prashanth Chandrasekar sigue en el cargo desde 2019, y la empresa sigue siendo propiedad de Prosus. La adquisición de junio de 2021 por 1.8 mil millones de dólares se completó exactamente dieciocho meses antes del comienzo de la caída más pronunciada.
No es solo Stack Overflow
Stack Overflow parece muy llamativo porque publica claramente estadísticas de preguntas. Pero en realidad, la misma curva está apareciendo en muchos lugares con diferentes pendientes.
Chegg es el que se considera que murió más rápido. Esta empresa de educación en línea fundada en 2005 como alquiler de libros de texto y que salió a bolsa en 2013, se basaba en el mismo modelo: convertir las respuestas a los ejercicios en un activo almacenado y consultable, dirigir tráfico a través de motores de búsqueda y cobrar una suscripción mensual.
Después del lanzamiento de ChatGPT, los estudiantes no tenían razón para seguir pagando. Una encuesta de Needham mostró que en noviembre de 2024, el 62% de los estudiantes planeaba usar ChatGPT, en la primavera de 2023 era el 43%; durante el mismo período, Chegg cayó del 38% al 30%.
En 2023 intentó un rescate propio, usando GPT-4 y sus más de 100 millones de contenidos académicos para crear CheggMate, tratando de demostrar que una IA especializada merecía un pago, pero los estudiantes no lo aceptaron.
En mayo de 2025 despidió a 248 personas (22%) y cerró las oficinas de EE.UU. y Canadá, en octubre despidió a otras 388 (45% de la plantilla restante). A finales de abril de 2026, su cotización rondaba los 1.07 dólares, en mayo su capitalización de mercado era de unos 125 millones de dólares, habiendo perdido aproximadamente un 99% desde su máximo. Desde el pico hasta casi cero, unos 39 meses.
Las plataformas de freelancing son una segunda muestra, y la estratificación es muy clara. El informe financiero del segundo trimestre de 2026 de Fiverr, publicado el 29 de julio: ingresos de 97.8 millones de dólares, un 10% menos interanual; de ellos, los ingresos por transacciones (marketplace) cayeron un 15.5% a 63.1 millones. Lo realmente llamativo es el número de compradores: 2.7 millones de compradores activos anuales hasta el 30 de junio, un 21.9% menos que los 3.4 millones del año anterior. Pero el gasto promedio por comprador aumentó un 15.6% a 368 dólares, la tasa de comisión subió del 27.6% al 28.0%, y el número de clientes con proyectos completados por valor superior a 1000 dólares creció un 13% interanual. La dirección dio la explicación más directa en la conferencia telefónica: en términos TTM (últimos doce meses), las categorías de escritura y traducción registraron las mayores caídas, superiores al 24%. La guía anual se revisó a la baja a entre 356 y 372 millones de dólares, una caída del 14% al 17% interanual, y se dijo que esta transición podría tardar al menos seis trimestres en dar resultados.
La misma lógica se repite en Upwork y Freelancer.com.
Upwork tenía aproximadamente 785.000 clientes activos a finales de 2025, unos 47.000 menos que los aproximadamente 832.000 de 2024, la mayor contracción desde su salida a bolsa.
La empresa matriz de Freelancer tuvo un GMV (valor bruto de mercancías) de grupo de 881.5 millones de dólares australianos en el ejercicio FY25, un 7.1% menos interanual.
La razón de ser de estas plataformas en su día era mercantilizar las habilidades humanas para reducir costes; ahora hay una tecnología que mercantiliza aún más la «salida». Una investigación de 2024 de Manav Raj y otros de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania ya cuantificó este desplazamiento: después de ChatGPT, la demanda de trabajo freelance en escritura, traducción y codificación básica experimentó una sustitución mensurable.
La situación de Wikipedia es más sutil, porque lo que cae no son las contribuciones, sino los lectores. En mayo de 2025, la Fundación Wikimedia actualizó su sistema de identificación de bots y, después de reclasificar un grupo de rastreadores que se hacían pasar por humanos, descubrió que las visitas de humanos reales habían disminuido aproximadamente un 8% interanual.
El director senior de producto, Marshall Miller, declaró: menos visitas significan menos voluntarios que se conviertan en editores, y menos donaciones individuales. Y las contribuciones de Wikipedia ya estaban extremadamente concentradas: un estudio mostró que el 77% de los artículos fueron escritos por el 1% de los editores. El borrador del plan anual de la Fundación para 2026–2027 contiene este juicio: no es un fenómeno temporal, es un cambio estructural.
Quora tomó otro camino: en lugar de defender las preguntas y respuestas, hacer su propia entrada de IA. Puso sus recursos en Poe, y en enero de 2024 recaudó 75 millones de dólares de a16z para expandir esta plataforma de agregación de múltiples modelos. Una comunidad de preguntas y respuestas que finalmente apuesta su futuro en algo que sustituye a las preguntas y respuestas...
Un círculo más allá está todo el negocio del contenido informativo. Un experimento aleatorio controlado que cubrió a 1065 usuarios de Chrome de escritorio encontró que cuando aparecen los AI Overviews, los clics orgánicos externos al sitio caen un 39.8%, las búsquedas sin clic (zero-click) aumentan un 34.5%, y la evaluación de los usuarios sobre la experiencia no muestra una mejora mensurable. Un estudio de Ahrefs de febrero de 2026 calculó una caída en la tasa de clics de las páginas mejor posicionadas de hasta el 58%. Las consecuencias ya se han materializado en despidos y cierres de sitios: Bauer Media Group anunció en abril de 2026 el cierre de su filial digital alemana y la eliminación de 160 puestos de trabajo; el sitio de referencia sin ánimo de lucro Overfishing.org, operativo durante 21 años, cerró.
En resumen, el patrón es: cuanto más se cumple que «la respuesta generada por máquina es funcionalmente equivalente al original», más rápido colapsa el sector. Material de referencia, documentación técnica, contenido definitorio, tutoriales paso a paso, todos están en este conjunto. Por el contrario, cuanto más se necesitan relaciones a largo plazo, contexto y asunción de responsabilidades, menos pasa. Los resultados de Fiverr también lo indican: están desapareciendo las transacciones de bajo valor, y crecen los proyectos complejos de más de 1000 dólares.
Lo más problemático es que los expertos se están yendo
Si solo fuera que los usuarios preguntan en otro lugar, la historia sería sencilla. Pero en un documento de trabajo publicado en julio de 2026 por Kenny Ching de la Escuela de Negocios de la Universidad de Auckland, se señala un mecanismo aún más preocupante.
Rastreó el comportamiento durante 17 meses de 24.304 contribuyentes en Stack Overflow y descubrió que, desde 2022, la tasa a la que los usuarios de alto prestigio abandonaban la plataforma comenzó a acelerarse, y gradualmente se equiparó a la de los usuarios de bajo prestigio, que siempre se habían ido más rápido. Es decir, no solo se van los que preguntan, sino también los que responden, y cuanto más han invertido años en acumular experiencia y ganar reconocimiento en la comunidad, más decididamente se van.
Ching llamó a este mecanismo «compresión de señal» (signal compression). Su explicación es: la razón por la que estas personas se van es que su arduamente ganada experiencia ya no se puede distinguir de la respuesta de un chatbot.
Cuando todos pueden usar la IA para producir algo que parece de buena calidad, el esfuerzo real deja de ser una señal que pueda obtener reconocimiento. En una entrevista, extendió esta lógica más allá de las plataformas: lo mismo está sucediendo en aulas, empresas y comunidades científicas, y el riesgo a largo plazo es que «al destruir los incentivos para mostrar esfuerzo real, la IA podría cortar la formación de futuras capacidades humanas especializadas».
Esto concuerda con los datos de la propia encuesta de Stack Overflow. La encuesta de 2025, que cubrió a unos 49.000 desarrolladores de 177 países, mostró que el 84% de los encuestados usaba o planeaba usar herramientas de IA (en 2024 era el 76%), pero solo el 29% confiaba en la precisión de la salida de la IA, el 46% expresaba explícitamente desconfianza, y solo el 3% tenía «alta confianza» —entre los desarrolladores senior era el 2.6%.
https://survey.stackoverflow.co/2025
La queja más grande no es que la IA no sepa escribir código, sino que lo que escribe «casi está bien, pero no del todo», un 66% de las personas se ven molestas por esto, y un 45% dice que el tiempo que dedican a depurar código de IA es significativo. Y cuando no confían en la respuesta de la IA, el 75.3% dice que le preguntan a una persona.
El problema es que esa persona se está yendo.
Conclusión
Ahora, juntemos varias cosas.
El corpus almacenado de Stack Overflow está disponible bajo la licencia CC BY-SA, lo que lo convierte en uno de los corpus técnicos más extraídos. Los modelos que lo han ingerido son ahora la causa de que cesen las nuevas contribuciones.
El corpus almacenado tiene marca de tiempo. Las respuestas en Stack Overflow sobre jQuery, Python 2 y Angular.js se volverán gradualmente obsoletas. Los nuevos frameworks, los cambios disruptivos de las nuevas versiones, el error de compilación de una biblioteca que solo usan tres mil personas en una versión específica de CUDA... Este tipo de conocimiento antes lo escribía en una página web pública la primera persona que se topaba con el problema; ahora ocurre en una conversación privada entre alguien y un modelo, y desaparece después de resolverse.
La respuesta del sitio es la «capa de inteligencia humana confiable». Chandrasekar repite constantemente este término: la IA tiene riesgo de desinformación, puede carecer de complejidad y relevancia, por lo que un camino que se base en bases de conocimiento curadas y use datos de manera responsable es clave. Esto tiene lógica, pero requiere que haya personas dispuestas a suministrar continuamente esa capa; y los datos de Ching dicen que estas personas están disminuyendo.
También existe la posibilidad contraria. Los modelos no necesariamente necesitan foros de preguntas y respuestas para aprender nuevos conocimientos: pueden aprender de repositorios de código, de documentación oficial, de registros de interacción con usuarios.
Google abrió en 2026 una API de documentos que cubre unos 40 millones de documentos y se reindexa cada 24 horas, claramente diseñada para ser leída por máquinas. Los mantenedores de frameworks también están poniéndose al día: la documentación de Next.js incluye un capítulo de «errores comunes», escrito casi como las respuestas de Stack Overflow; el equipo de Svelte simplemente entrenó su propio chatbot basado en documentación y código fuente. El lugar de producción de conocimiento puede estar simplemente migrando, no desapareciendo.
Pero entre estos dos escenarios hay una diferencia que aún no se ha respondido. Las preguntas y respuestas en foros tienen un subproducto: son públicas, pueden ser consultadas por terceros y no pertenecen a ninguna empresa. La documentación la escriben los mantenedores, los registros de interacción pertenecen a los fabricantes de los modelos. Cuando la primera reacción de un programador ante un problema pasa de «buscar si alguien ya lo preguntó» a «preguntarle a un modelo», lo que se pierde no es solo el tráfico de un sitio web, sino un registro público que cualquiera puede consultar y corregir.
En la discusión bajo el tuit de Lockyer, la desarrolladora Mayberry hizo una predicción no del todo pesimista: los blogs, las comunidades de nicho y las cuentas personales podrían volver a ser importantes, porque «las personas con reputación y los sitios con reputación de contenido original volverán a valer».
Este artículo proviene del WeChat Official Account «机器之心» (ID:almosthuman2014), autor: Panda
