En septiembre cerré GenPic. Estuvo abierto seis meses, de marzo a septiembre de 2026. Ingresos: 0,00 euros. Conversión: 0 %. Ni una sola venta.
Lo conté en LinkedIn sin adornos, y aquel post superó las 40.000 impresiones. Más atención de la que el producto recibió en toda su vida. Parece que a la gente le interesa mucho más un fracaso contado con números que un éxito contado con adjetivos.
Hace unas semanas escribí sobre cómo he vuelto a programar treinta años después gracias a Claude Code, y dejé caer una idea que hoy quiero desarrollar: construir nunca ha sido tan fácil, pero saber qué merece la pena mantener sigue siendo igual de difícil. Así que he hecho algo que casi nadie hace en público: repasar todo lo que tengo en marcha y decir qué sigue, qué está en el aire y qué cierro.
Las claves en 20 segundos
GenPic cerró sin una sola venta en seis meses, y su código está liberado en GitHub con licencia MIT.
No falló la tecnología: falló el encaje con el mercado. La vista previa gratis agotaba el valor del producto.
No todos los proyectos tienen que ganar dinero para seguir vivos, pero cada uno tiene que saber por qué existe.
Mis apps de Mac y Windows han facturado unos 4.000 euros en menos de seis meses: poco, pero real. Otras tienen descargas y siguen buscando su hueco.
Cuando un proyecto no sigue, liberar el código es una forma digna de cerrarlo.
GenPic: un producto bien hecho que nadie compró
GenPic convertía fotos en retratos pintados con inteligencia artificial. Tenía 73 estilos, cinco idiomas y un modelo de pago por descarga. La gente entraba, generaba su retrato gratis… y se marchaba.
Lo que más me costó aceptar es que el producto estaba bien hecho. Laravel 11, Livewire y Filament; pagos con Stripe y el IVA europeo resuelto con la ventanilla única (OSS); moderación de contenido, RGPD, accesibilidad, 178 tests y una infraestructura lista para cobrar en toda la Unión Europea. Nada de eso falló.
GenPic, cerrado y con su código liberado en GitHub.
Falló el encaje con el mercado. Regalábamos la vista previa y el valor percibido se agotaba ahí: quien ya había visto su retrato no sentía la necesidad de pagar por él. Y con ese modelo, cada prueba gratuita tenía un coste real en IA aunque nadie pagara. Llegamos tarde a un mercado donde generar imágenes ya empezaba a ser algo que la gente esperaba gratis.
En vez de guardarlo en un cajón, lo abrimos. El repositorio trae el embudo completo: subida de la foto, detección facial en el navegador, cola de generación, marca de agua, cobro con Stripe Checkout, entrega por URL firmada y borrado automático. También varios proveedores de IA con conmutación por error, Stripe Tax para el IVA europeo e internacionalización con hreflang. Piezas que cuestan semanas montar bien, ahora disponibles para cualquiera que construya algo con generación de imágenes, descargas de pago o un SaaS en Laravel multidioma. Está todo en GitHub, y la historia completa la contamos en el blog de Color Vivo.
Está cerrado y sin plan de mantenimiento, pero es de quien quiera usarlo, modificarlo o venderlo. A veces el mejor destino de un proyecto que no vende no es la papelera, sino un commit público.
Los cierres que nunca anuncié
GenPic es el cierre más reciente, pero no el único. Hay proyectos que cerré hace tiempo sin decirlo en voz alta, simplemente dejándolos estar.
bitadir.com, un directorio de blogs que fue popular en la primera época de los blogs, allá por los 2000, sigue ahí, latente, pero a efectos prácticos está cerrado, aunque refactorizado a PHP 8.4 hace unos meses desde PHP 5.4. Y los foros de programacion.net, que fueron un punto de referencia para muchos programadores de habla hispana en esa misma década, llevan tiempo muertos. Las webs siguen respondiendo, pero ya no hay vida dentro.
Es la forma más común de cerrar un proyecto, y probablemente la peor: no lo apagas, pero tampoco lo cuidas. Ni libera el sitio para otra cosa ni le da un final digno a lo que fue.
El problema nuevo: demasiados proyectos vivos
Durante años mi problema era el contrario. Tenía muchas más ideas de las que podía construir, y la mayoría se quedaban en una libreta. Con herramientas como Claude Code eso ha cambiado por completo: una idea de domingo puede ser una web funcionando el martes.
El cuello de botella se ha movido. Ya no es construir, es mantener. Cada proyecto vivo cuesta servidores, dominios, actualizaciones de seguridad, alguna consulta de usuarios y, sobre todo, atención. Y la atención es lo único que no escala.
Así que, para no engañarme, me he obligado a hacerme las mismas preguntas con cada proyecto:
¿Lo usa alguien además de mí?
¿Paga alguien, o podría pagar?
¿Lo uso yo cada semana?
¿Cuánto me cuesta mantenerlo, en dinero y en horas?
¿Llegué a tiempo al mercado?
¿Tendría más valor abierto que cerrado?
No hace falta responder bien a todas. Un proyecto que nadie paga puede seguir si sirve a mucha gente y cuesta poco. Pero un proyecto que no responde bien a ninguna tiene que irse, por mucho cariño que le tengas.
Lo que sigue porque es útil
Hay proyectos que no necesitan justificarse con ingresos. polenmadrid.com ofrece información de polen como servicio público y con una API gratuita que cualquiera puede usar. password.es, ipcalc y dnsgratis.com son utilidades sencillas que resuelven un problema concreto y aportan valor a quien las usa.
Cuestan poco y ayudan a mucha gente. Pasan la prueba sin cobrar un céntimo, y siguen.
Experimentos baratos, en observación
Luego están los experimentos que me apetecía hacer y que cuestan muy poco mantener. meteo.es era una web que llevaba años queriendo montar y ahora funciona prácticamente sola. spyonweb.net nació porque la herramienta original que usaba dejó de funcionar. AgentReady.md pensando en como ayudar a que las webs sean más visibles en los chat de las inteligencias artificiales y agentes que las visitan cada día.
No tienen un horizonte claro, y lo digo sin problema. Siguen mientras no cuesten casi nada y alguien los use. Pero con un compromiso: si algún día los cierro, el código no se tira, se libera.
Las apps: los primeros euros
Esta es la parte que más me ilusiona, porque aquí ya hay algo que GenPic nunca tuvo: clientes que pagan.
iSkitch, que nació cuando Evernote abandonó Skitch y me quedé sin mi herramienta de capturas, Mbox Viewer Pro y Arca Mail Backup están generando ingresos. En menos de seis meses, mis apps de Mac y Windows han facturado unos 4.000 euros. No es para tirar cohetes, pero da para pagar la fiesta de Claude Code y Codex. Y eso cambia por completo la conversación: la pregunta ya no es si a alguien le interesa, sino cómo hago que crezca.
Apps con descargas que buscan su hueco
Otras están en un punto intermedio. FitBono (para mi entrenador personal y gratis), ImageForge, KillEXIF o PDFSigna tienen descargas, así que hay gente que las encuentra y las prueba. Lo que todavía no está claro es el modelo: cuánto vale cada una, a quién se la vendo y por qué canal.
Estas semanas he estado subiendo mis apps a directorios como Softonic, Uptodown, Download.com o MacNative, y he confirmado algo que ya sospechaba. Hacer una app es hoy más fácil que nunca; conseguir que alguien la encuentre y pague por ella, no. La distribución sigue siendo el cuello de botella que la IA no ha resuelto. Estas apps siguen, pero con fecha de revisión.
mboxshell es mi pequeño caso de éxito en código abierto. Ya tiene contribuciones de personas que no conozco y está empaquetado en distribuciones como NixOS. Es la mejor sensación que puede dar un proyecto: que deje de ser solo tuyo. Y tiene una vuelta curiosa: Mbox Viewer Pro, una de las apps que ya facturan, está construida sobre mboxshell. El código abierto y el de pago no compiten; se alimentan.
El repositorio de mboxshell en GitHub.
FlarePurge siguió otro camino: empezó como app propia y acabé liberando su código fuente. Y CrawlForge, un rastreador SEO escrito en Rust, sigue buscando su hueco como open source.
GenPic se suma ahora a esta lista. Ninguno de estos proyectos me hace rico, pero ninguno se ha perdido. Liberar el código es la forma más digna de cerrar algo, porque lo que aprendiste haciéndolo puede servirle a otro.
Lo que viene: OwnLicense
Y aquí está lo que más me ha sorprendido de hacer este repaso. Los proyectos que no terminan de arrancar me han enseñado cuál es el siguiente que sí merece la pena.
Si mis apps tienen descargas pero cuesta convertirlas en ventas, y si vender fuera de la App Store o de la Microsoft Store es un lío de licencias, pagos e impuestos, el problema no es solo mío. Lo tiene cualquier desarrollador independiente que quiera vender por su cuenta. De ahí naceOwnLicense.com: una herramienta para vender apps fuera de las tiendas oficiales. Tiene web, pero todavía no está lanzada.
Y tiene una ventaja que GenPic nunca tuvo: el primer cliente soy yo. Si no me sirve para vender mis propias apps, no le servirá a nadie. Si me sirve, ya sé que hay al menos un problema real detrás.
Hay más ideas en el cajón, unas lanzadas y otras solo en la cabeza, pero esas se quedan para otro día.
Cerrar no es fracasar
Llevo en internet desde 1995 y he cerrado más proyectos de los que recuerdo. Durante mucho tiempo los cerraba en silencio, como quien apaga la luz de una habitación que ya no usa. Ahora creo que eso es un error, por dos razones.
La primera, porque contar un cierre con números ayuda a otros más que cualquier caso de éxito. Las 40.000 impresiones de aquel post sobre GenPic no fueron por el producto, fueron por la honestidad.
La segunda, porque cerrar es lo que deja sitio a lo siguiente. Cada proyecto que mantienes por inercia le quita horas al que de verdad podría funcionar. Y en una época en la que construir cuesta tan poco, saber soltar es probablemente la habilidad más infravalorada que tenemos.
Así que este es mi inventario a finales de octubre de 2026: un cierre reciente, un par de cierres que nunca había anunciado, varios que siguen y bastantes «ya veremos». Dentro de un año volveré a hacerlo, y te contaré qué ha cambiado. Seguro que algo de lo que hoy sigue se habrá ido, y quizá algo que hoy busca su hueco lo haya encontrado.
Y tú, ¿cuántos proyectos tienes vivos por pura inercia?
Preguntas frecuentes
¿Por qué cerró GenPic? Porque en seis meses no hizo ni una venta. La vista previa gratuita agotaba el valor percibido del producto y cada generación tenía un coste en IA que nadie pagaba.
¿Se puede usar el código de GenPic? Sí. Está publicado en GitHub con licencia MIT, así que se puede usar, modificar y vender. No tiene plan de mantenimiento.
¿Cómo decidir si cerrar un proyecto personal? Preguntándose si alguien lo usa, si alguien paga o podría pagar, si lo usas tú, cuánto cuesta mantenerlo y si tendría más valor como código abierto. No hace falta cumplir todo, pero sí tener una razón clara para que siga.
¿Qué es OwnLicense? Un proyecto todavía no lanzado para ayudar a vender apps fuera de la App Store y de la Microsoft Store.
A mi hijo Bruno le faltan once días para cumplir ocho años. Hace dos no sabía mover un caballo y hoy me gana seis de cada diez partidas. No recuerdo la primera partida que me ganó, pero no tardó mucho en llegar, y para él fue algo maravilloso. Desde entonces me gana cada vez más. Y no lo digo con resignación. Lo digo con un orgullo que no me cabe en el pecho.
Porque cuando lo veo pensar delante del tablero, callado, con la mano quieta encima de una pieza antes de moverla, pienso en todo lo que se habla estos días sobre inteligencia artificial, sobre niños que crecen con respuestas a un clic y sobre si sabrán pensar por sí mismos. Y creo que el ajedrez tiene algo que decir sobre eso.
Las claves en 20 segundos
Los grandes modelos de lenguaje juegan al ajedrez memorizando: en el banco de pruebas de Kaggle todos elegían la Defensa Siciliana, hasta que les obligaron a empezar desde otras aperturas.
Magnus Carlsen ganó en febrero de 2026 el primer Mundial FIDE de ajedrez Freestyle, donde las piezas se sortean y no sirve memorizar.
La ciencia es prudente: el ajedrez en la escuela tiene efectos positivos pero moderados, y no convierte a nadie en un genio de las matemáticas.
Lo que sí enseña, y he visto en casa, es a concentrarse, a perder sin excusas, a analizar el error y a pensar antes de pedir la respuesta.
Del tablero de la playa a las clases
No hubo ningún plan. En casa jugamos a todo tipo de juegos de mesa, y un día le hablé del ajedrez. Lo probamos y le encantó. A partir de ahí, todo fue rodado.
Empezamos a llevar un ajedrez a cualquier sitio, y todavía lo hacemos. Bruno descubrió enseguida que la mejor forma de jugar más era preguntar a quien tuviera delante si sabía. Aquel primer verano, en la playa, no se libró de una partida ni un amigo ni un conocido. Ver a un niño de seis años plantarle un tablero a un adulto y decirle «¿echamos una?» tiene algo que no se aprende en ningún sitio.
Luego llegaron las clases, y con ellas el salto. Pasó de mover piezas con intuición a hablar de desarrollo, de controlar el centro, de no sacar la dama demasiado pronto. Jugamos casi siempre con tablero físico; en pantalla, como mucho, alguna partida en Duolingo o en Chess.com.
También entraron los libros. Método Enigma, del misterioso Rey Enigma, es un manual pensado para niños, con una lección cada día y ejercicios. Y Atrapados en una partida de ajedrez, de Arthur Perrier, es una novela de aventuras en la que dos niños acaban dentro de un tablero gigante. Está recomendada a partir de nueve años y se la compramos un poco antes de tiempo, lo que dice bastante de lo picado que está.
Las máquinas que memorizan
Mientras Bruno aprendía, pasaba algo curioso con las inteligencias artificiales de moda. En agosto de 2025, Kaggle y Google DeepMind lanzaron Game Arena, una plataforma para medir a los grandes modelos de lenguaje enfrentándolos en juegos. La primera prueba fue el ajedrez. La idea era sencilla: en una partida no puedes copiar la respuesta de un examen que ya has visto.
Y ahí apareció el detalle que me parece más revelador de toda esta historia. Cuando les dejaban elegir, los modelos abrían todos con la misma defensa: la Siciliana. No porque la entendieran mejor, sino, con toda probabilidad, porque es una de las aperturas más jugadas y comentadas en todo lo que han leído. Los organizadores tuvieron que crear una variante que arranca desde veinte aperturas populares sacadas de Lichess para separar el cálculo real de lo memorizado.
Los modelos han mejorado mucho desde entonces, pero conviene poner las cifras en su sitio. En septiembre de 2026, el mejor de la tabla tenía una puntuación de 1.502 en la escala interna del torneo, que mide a los modelos entre sí y no es comparable con el Elo de un jugador. El motor del que hablé la semana pasada ronda los 3.650. Siguen siendo, para el ajedrez, unos generalistas que han leído mucho.
Y aquí está la diferencia con un niño que aprende. En el especial de aperturas de National Geographic, el gran maestro Miguel Illescas (sí, el mismo que trabajó en Deep Blue) no te pide memorizar líneas. Te explica por qué se juegan: desplegar las piezas, dominar el centro, enrocar pronto. Memorizar te da la jugada. Entender te dice qué hacer cuando la partida se sale del guion.
Carlsen y el ajedrez sin guion
Lo más llamativo es que los humanos llevan años con el problema contrario. Con motores como Stockfish en cualquier portátil, la preparación de aperturas en la élite se ha vuelto tan profunda que muchas partidas se deciden en casa, memorizando decenas de jugadas analizadas por la máquina.
Magnus Carlsen, el mejor jugador de su generación, decidió que eso le aburría. Junto al empresario Jan Henric Buettner impulsó el ajedrez Freestyle: antes de cada partida se sortea la posición de las piezas de la última fila, así que la teoría de aperturas deja de servir y cada partida empieza en territorio desconocido. En febrero de 2026, en Weissenhaus (Alemania), se jugó el primer Campeonato del Mundo FIDE de Freestyle. Lo ganó Carlsen.
Me parece una lección enorme para la época que vivimos. Cuando todos usan la misma herramienta y memorizan lo mismo, lo que marca la diferencia es lo que sabes hacer cuando el guion se acaba. Eso vale para el ajedrez, para programar con IA y para casi cualquier trabajo que conozco.
Lo que dice la ciencia, y lo que no
Aquí tengo que ser honesto, porque es fácil dejarse llevar. Se repite mucho que el ajedrez hace a los niños más listos o mejores en matemáticas. La realidad es más modesta.
Los investigadores Giovanni Sala y Fernand Gobet revisaron en 2016 los estudios disponibles, 24 en total. Encontraron que el ajedrez en la escuela mejora algo las matemáticas y la capacidad cognitiva, pero con efectos moderados, y que hacen falta como mínimo unas 25 o 30 horas de clase para notar algo a corto plazo. En trabajos posteriores fueron más allá: lo que se aprende en el tablero rara vez se traslada a otros terrenos, y algunos de los efectos podrían deberse a cómo estaban diseñados los estudios.
En España ya tuvimos nuestro momento de entusiasmo. En febrero de 2015, la Comisión de Educación del Congreso aprobó por unanimidad una proposición no de ley para implantar el programa «Ajedrez en la escuela». No era vinculante y nunca llegó a convertirse en ley nacional; han sido las comunidades autónomas y los propios colegios los que han ido moviendo ficha.
No cuento esto para quitarle valor al ajedrez, sino para ponérselo donde de verdad lo tiene. No vendo que Bruno vaya a sacar mejores notas por jugar. Lo que sí puedo contar es lo que veo cada semana en casa.
Lo que sí veo en casa
En Método Enigma hay una página que resume mejor que yo lo que el ajedrez le está dando a Bruno. La llaman los diez mandamientos de los jaquetones, y entre ellos están estos: nunca rendirse, jugar limpio, no poner excusas, no confiarse en posiciones ganadas, analizar cada derrota y felicitar al rival tras una buena partida.
Ninguno habla de matemáticas. Todos hablan de cómo comportarse cuando las cosas van bien y, sobre todo, cuando van mal.
Lo primero que aprende un niño en el ajedrez es a perder. No hay árbitro al que culpar, ni compañero de equipo, ni mala suerte con los dados. Si pierdes, es porque el otro jugó mejor o porque tú te equivocaste. Y la única salida es mirar la partida otra vez y entender dónde se torció.
Lo segundo es a pensar antes de actuar. En una época en la que cualquier pregunta tiene respuesta inmediata en una pantalla, el tablero obliga a quedarse quieto, calcular, dudar y decidir solo. Nadie te va a dar la jugada.
Y aquí vuelvo a León, a 1998 y a la idea del centauro de la primera entrega: el mejor resultado no lo daba la máquina sola, sino la persona que sabía pensar y usar la máquina a la vez. Bruno va a crecer rodeado de inteligencia artificial, igual que yo crecí rodeado de ordenadores. No me preocupa que la use. Me preocuparía que no supiera pensar sin ella. Y cada partida que me gana me tranquiliza un poco más.
Perder contra tu hijo
Empecé esta serie contando cómo, en 1990, mejoraba al ajedrez sin nadie al otro lado del tablero, perdiendo tarde tras tarde contra un programa en un Tandon 286. Treinta y tantos años después, al otro lado del tablero está mi hijo. Y sigo perdiendo, pero ahora es la mejor noticia posible.
El ajedrez lleva más de un siglo siendo el lugar donde medimos a las máquinas: desde el autómata de Torres Quevedo hasta Deep Blue, Stockfish o los modelos de lenguaje que hoy abren todos con la Siciliana. Las máquinas ya ganaron esa carrera hace tiempo. Lo que el ajedrez sigue midiendo, y mejor que nunca, es otra cosa: cómo pensamos nosotros cuando no hay nadie que nos dé la respuesta.
No sé si Bruno será un gran jugador, y me da igual. Sé que está aprendiendo a perder, a concentrarse y a buscar la mejor jugada por sí mismo. Con eso podrá enfrentarse a la vida, y a la inteligencia artificial, de tú a tú.
Con esta entrega cierro la serie. Gracias por acompañarme en el viaje, de Torres Quevedo a la mesa de mi casa. Ahora, si me disculpáis, me debe la revancha.
Para seguir jugando
Todos los libros que han ido saliendo en la serie, por si te apetece seguir:
Cuentos, jaques y leyendas, de Manuel Azuaga. Historias del ajedrez dentro y fuera del tablero, con prólogo de Miguel Illescas. Lo he leído y lo recomiendo juegues o no.
Edición especial de National Geographic: Aperturas, del gran maestro Miguel Illescas. Para aprender a empezar una partida entendiendo el porqué de cada jugada. Hay más especiales de la serie: estrategias, tácticas y finales.
Preguntas frecuentes
¿Las inteligencias artificiales como ChatGPT o Gemini juegan bien al ajedrez? Mucho mejor que hace un año, pero lejos de un motor especializado. En el banco de pruebas Game Arena de Kaggle tendían a repetir aperturas memorizadas, y su puntuación se mide en una escala propia entre modelos, no comparable con el Elo de los jugadores.
¿Qué es el ajedrez Freestyle? Una variante en la que se sortea la posición inicial de las piezas de la última fila, de modo que no sirve la teoría de aperturas. Magnus Carlsen ganó el primer Campeonato del Mundo FIDE de Freestyle en febrero de 2026.
¿El ajedrez mejora las notas de los niños? Los estudios muestran efectos positivos pero moderados en matemáticas y capacidad cognitiva, y poca transferencia a otras materias. Su valor más claro está en hábitos como la concentración o saber gestionar la derrota.
¿A qué edad puede empezar un niño a jugar al ajedrez? No hay una edad fija. Muchos niños empiezan entre los cinco y los siete años, cuando ya pueden seguir reglas y mantener la atención en una partida corta.
La semana pasada conté cómo jugaba al ajedrez contra un 286 en 1990 y cómo, en junio de 1998, Kaspárov inventó en León el ajedrez avanzado sentado delante de Fritz 5, el programa estrella de la alemana ChessBase. En aquella época, si querías el mejor ajedrez por ordenador, pasabas por caja.
Veintitrés años después, en 2021, los desarrolladores de un programa gratuito demandaron a esa misma ChessBase ante un tribunal de Múnich. La acusaban de vender como propio código que era suyo, que era libre y que cualquiera podía descargar. Y ganaron.
Entre una fecha y otra, el ajedrez por ordenador dio la vuelta por completo. Hoy el motor más fuerte del mundo no lo hace ninguna empresa, no cuesta nada y lo mejora gente que dona su tiempo y la potencia de sus ordenadores. Cuando lo leo, me acuerdo de Fidonet. En 1995 yo era CoSysop de EUI-CR BBS, con la dirección 2:341/100.2, y aquella red funcionaba porque muchos dejábamos nuestros equipos llamándose de madrugada para mover los mensajes de otros. Nadie cobraba. Funcionaba igual. (Lo conté con más detalle en mi etapa como sysop de una BBS de Fidonet.)
Las claves en 20 segundos
Stockfish, el motor de ajedrez más fuerte del mundo, es software libre bajo licencia GPL y lo crearon tres programadores europeos.
Cada mejora se prueba en miles de partidas jugadas en ordenadores de voluntarios antes de entrar en el código.
Cuando Google presentó AlphaZero en 2017, la comunidad respondió con Leela y con NNUE, una red neuronal pequeña nacida del shogi japonés que corre en cualquier portátil.
En 2022, ChessBase tuvo que reconocer ante un tribunal de Múnich que había incumplido la licencia de Stockfish.
Lichess, una organización francesa sin ánimo de lucro, sirve unos cinco millones de partidas al día, sin anuncios, desde servidores de OVH en Francia.
Un motor que no es de nadie
Stockfish nació en 2008 a partir de Glaurung, un motor libre que el noruego Tord Romstad había publicado en 2004. Con él lo desarrollaron el italiano Marco Costalba y el finlandés Joona Kiiski. Tres europeos, ninguna empresa detrás y una licencia, la GPL, que obliga a que cualquiera que lo distribuya entregue también el código.
Dieciocho años después, Stockfish es el motor más fuerte del mundo. La versión 19 salió el 5 de septiembre de 2026 y en la lista de referencia CCRL ronda los 3.650 puntos de Elo funcionando con solo cuatro núcleos. Para ponerlo en contexto: el mejor humano de la historia nunca ha llegado a 2.900.
Lo curioso es quién lo usa. Lichess lo ofrece gratis a todos sus usuarios, y Chess.com, la gran plataforma comercial, también lo integra en su análisis. Los programas de pago que dominaban el mercado en los noventa compiten hoy contra algo que cualquiera puede descargar, estudiar y mejorar. Es justo lo contrario de lo que pasa con el software que compran tantas administraciones, algo de lo que hablé hace poco a raíz de un buzón que se ha pagado diecisiete veces.
Miles de ordenadores que no son de nadie
El secreto de Stockfish no es un genio aislado. Es un método. En 2013, el programador Gary Linscott montó Fishtest, una plataforma de pruebas distribuida que el propio proyecto destacó como el gran cambio de la versión 3.
Funciona así: cualquiera puede proponer una mejora, pero solo entra en el código si demuestra, en miles de partidas jugadas en ordenadores de voluntarios, que hace al motor más fuerte. No vale la opinión de nadie ni el cargo de nadie. Vale la estadística. La inmensa mayoría de las ideas se descartan, y las pocas que superan la prueba suman unos pocos puntos de Elo cada una. Así, versión a versión, durante años.
Lichess usa la misma lógica para algo más cotidiano. Analizar una partida con un motor consume mucha más potencia que guardar las jugadas, así que el análisis lo hace fishnet, una red de voluntarios que ceden la CPU de sus portátiles o servidores para analizar las partidas de otros.
Es el mismo espíritu de los nodos de Fidonet que se llamaban de madrugada, solo que en lugar de mover mensajes de una BBS a otra, calculan variantes de ajedrez. Y demuestra algo que a veces se nos olvida en tecnología: una comunidad bien organizada puede tener más capacidad que una empresa.
Cuando llegó Google, y lo abierto respondió
En diciembre de 2017, DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial de Google, presentó AlphaZero. No le habían enseñado nada de ajedrez salvo las reglas: aprendió jugando millones de partidas contra sí mismo y después aplastó a Stockfish 8 en un encuentro de cien partidas. Parecía el final de los motores clásicos. Y era cerrado: ni código, ni red, ni forma de reproducirlo con hardware normal.
La comunidad no se quedó mirando. El 9 de enero de 2018, Gary Linscott, el mismo que había montado Fishtest, anunció Leela Chess Zero, una réplica abierta de la idea de AlphaZero entrenada con partidas generadas por voluntarios en sus propios equipos. En 2019 Leela ya ganaba la superfinal del campeonato de motores TCEC.
Pero el giro más bonito vino de Japón. En 2018, el programador Yu Nasu inventó NNUE para el shogi, el ajedrez japonés: una red neuronal pequeña que solo recalcula lo que cambia tras cada jugada, pensada para funcionar rápido en un procesador normal, sin las tarjetas especializadas que necesitaba Google. Otro programador japonés, Hisayori Noda, conocido como Nodchip, la llevó a Stockfish como prueba de concepto.
En septiembre de 2020 salió Stockfish 12 con NNUE, y frente a la versión anterior ganaba diez veces más pares de partidas de los que perdía. Desde 2023 Stockfish ya solo usa esa red. La gran idea de una de las mayores empresas del mundo fue absorbida, adaptada y superada por una comunidad abierta en menos de tres años, y además en un formato que cabe en cualquier portátil.
El día que el software libre demandó a ChessBase
En febrero de 2021, ChessBase lanzó Fat Fritz 2 como uno de sus productos estrella. Los equipos de Stockfish y de Leela no tardaron en denunciar públicamente que, por dentro, era básicamente Stockfish con cambios mínimos, vendido sin cumplir la licencia. Lo mismo señalaron de Houdini 6, otro motor que distribuía la empresa.
Interfaz de Chessbase mostrando la posición del juego Anderssen-Kieseritzky, 1851 después de la jugada 17 del negro.
En julio de 2021, Tord Romstad y Stéphane Nicolet, dos de los desarrolladores principales, presentaron una demanda en el tribunal regional de Múnich. No pidieron dinero. Pidieron que se cumpliera la licencia: que los clientes supieran que estaban usando Stockfish, que pudieran acceder al código y que ChessBase dejara de distribuirlo mientras no respetara esas condiciones. En la vista pública de julio de 2022, el juez confirmó que los autores podían retirar la licencia a quien la incumpliera.
El acuerdo llegó en noviembre de 2022. ChessBase reconoció que no había cumplido la GPL con Fat Fritz 2 y Houdini 6, se comprometió a no distribuir Stockfish durante un año, a publicar un aviso en sus webs y a dar crédito en el futuro. La Software Freedom Conservancy lo calificó de acuerdo histórico.
La ironía cierra el círculo con la entrega anterior. La empresa cuyo programa usó Kaspárov para inventar el ajedrez avanzado en León tuvo que reconocer, veinticuatro años después, que se había apoyado en el trabajo libre de otros sin respetar sus reglas.
Lichess: cinco millones de partidas al día con presupuesto de pyme
Lichess empezó en 2010 como proyecto personal del programador francés Thibault Duplessis. Hoy es una asociación sin ánimo de lucro registrada en Francia, de código abierto, sin anuncios y gratuita para todo el mundo. Los donantes no reciben ninguna ventaja, solo un pequeño icono junto a su nombre. Confieso que Bruno y yo jugamos casi siempre con tablero físico, y cuando tiramos de pantalla suele ser alguna partida en Duolingo o en Chess.com. Pero precisamente por eso me parece tan llamativo lo que ha conseguido Lichess.
Los números son difíciles de creer. Sirve en torno a cinco millones de partidas al día y guarda más de 12.000 millones en su base de datos. Según sus cuentas públicas, todo el proyecto, con servidores, sueldos y gastos, costaba unos 517.000 dólares al año en 2025. Eso sale a menos de tres centésimas de céntimo por partida.
Y aquí viene el detalle que me toca de cerca. Lichess no está en ningún hiperescalador estadounidense. Funciona sobre servidores dedicados de OVH en Francia. Lo hace porque es mucho más barato que montar lo mismo en una gran nube americana, y para una organización que vive de donaciones esa diferencia es la que permite seguir siendo gratis. Lo cuento con conocimiento de causa, porque en Stackscale nos dedicamos precisamente a esto: infraestructura cloud privada y servidores en centros de datos europeos, bajo jurisdicción europea. Ver a un proyecto como Lichess servir a millones de personas sin pasar por una gran nube americana es la mejor demostración de que este modelo funciona.
Tampoco es perfecto. Tener los servidores físicos en un único proveedor tiene sus riesgos, y Lichess los ha sufrido: en febrero de 2026 una incidencia en la infraestructura de OVH dejó tocados varios de sus servicios. Pero es una elección consciente, con sus pros y sus contras, hecha por un proyecto europeo con infraestructura europea. Es exactamente el tipo de ejemplo que echaba en falta cuando escribí sobre los intentos de Europa de ser soberana en tecnología.
Lo que el ajedrez le enseña al software público
Si juntas las piezas, el dibujo es claro. El mejor motor del mundo lo hicieron tres europeos y lo mantiene una comunidad abierta. Su mayor salto técnico vino de un programador japonés que publicó su idea. La plataforma más querida por los jugadores es una asociación francesa que funciona con donaciones sobre servidores franceses. Y cuando una empresa intentó quedarse con ese trabajo sin respetar las reglas, un tribunal alemán le dio la razón a la comunidad.
Nada de esto ha necesitado un gran plan europeo, ni un consorcio con doscientos socios, ni una subvención de miles de millones. Ha necesitado tres cosas: código abierto, reglas claras sobre cómo se comparte y una forma objetiva de decidir qué mejora entra y qué no.
Por eso me cuesta tanto entender que una administración pague varias veces el mismo software cerrado. El ajedrez lleva más de quince años demostrando que lo compartido puede ser lo mejor, no solo lo más barato. La pregunta incómoda es por qué lo que funciona en un tablero no lo aplicamos al software que pagamos entre todos.
La próxima semana cambio de tercio y paso de los motores a las personas. Los modelos de inteligencia artificial de los que todo el mundo habla también juegan al ajedrez, y lo hacen de una forma muy reveladora. Pero eso, y lo que he aprendido viendo a mi hijo superarme, lo dejo para la siguiente entrega.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el motor de ajedrez más fuerte del mundo? Stockfish. Es software libre bajo licencia GPL y su versión 19, de septiembre de 2026, ronda los 3.650 puntos de Elo en la lista CCRL con cuatro núcleos.
¿Stockfish es gratis? Sí. Se puede descargar gratis en stockfishchess.org y usar en cualquier programa compatible. Lichess y Chess.com también lo usan para el análisis de partidas.
¿Qué es NNUE? Una red neuronal pequeña y eficiente que solo recalcula lo que cambia tras cada jugada. La inventó Yu Nasu en 2018 para el shogi y Stockfish la incorporó en 2020.
¿Cómo se financia Lichess? Con donaciones. Es una asociación sin ánimo de lucro registrada en Francia, sin anuncios, y todas sus funciones son gratuitas para todos los usuarios.
