Fallé 3 veces construyendo esto con IA. En 2026, tomó días.

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En 2024 intenté construir un simulador de teoría de juegos con IA. No fallé una vez. Fallé tres veces. Versión en Python. Versión en JavaScript. Versión 2 en JavaScript. Cada vez, la IA implementaba una regla y rompía otras tres. Me rendí.

En 2026 reconstruí lo mismo. El mismo juego. El mismo yo. Una IA diferente.

Tomó días. La IA hizo casi todo. No solo el juego. También un artículo de investigación sobre el engaño de la IA, con más de 750 partidas de datos.

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Lo que construí

So Long Sucker. Un juego de negociación diseñado por John Nash y otros tres matemáticos en 1950. Cuatro jugadores. Alianzas cambiantes. Mecánicas de traición. Sin elementos aleatorios. Psicología y estrategia puras. Solo un jugador sobrevive.

Lo convertí en:

• Un juego multijugador en línea que cualquiera puede jugar
• 8 modelos de IA diferentes que juegan entre sí y contra humanos
• Un sistema de recopilación de datos que registra cada movimiento
• Un estudio de investigación en tres fases
• Un artículo que analiza el engaño de la IA

Más de 750 partidas. 605 con jugadores humanos. 88.4% de victorias humanas contra la IA. Datos reales. Hallazgos reales.

Por qué falló 2024

So Long Sucker es complejo. Cuatro jugadores, transferencias de fichas, capturas, prisioneros, movimientos forzados, cascadas de eliminación. Mucho estado. Muchos casos límite.

En mi intento de Python de 2024, la IA escribió esto:

class Player:
    def __init__(self, name):
        self.is_defeated = False  # Boolean attribute

    def is_defeated(self):  # Method with same name
        return len(self.chips) == 0

is_defeated es una variable Y un método. Un error clásico de Python. La IA escribió código contradictorio y no lo detectó. No podía sostener todo el juego en la cabeza. Pasaba más tiempo arreglando errores de la IA que el que habría tardado en programarlo yo.

Tres intentos. Tres fracasos. Me rendí.

Por qué funcionó 2026

La misma complejidad. El mismo juego. La IA simplemente... pudo con ello.

Ventanas de contexto más largas. Mejor razonamiento. Más capacidad de autocorrección cuando fallan las pruebas. Los mismos casos límite que rompieron la versión de 2024 se implementaron correctamente en 2026 sin que tuviera que explicarlos dos veces.

No conozco las razones técnicas exactas. Solo conozco el resultado: lo que era imposible se volvió fácil.

La explosión del alcance

	2024 (Failed)	2026 (Shipped)
Files	~15	100+
Lines of code	~500	5,000+
AI players	0	8 models
Games played	0	750+
Human participants	0	605
Research output	0	Paper + 3 blog posts

En 2024 intentaba construir un juego. En 2026 construí una plataforma de investigación.

La ambición creció porque creció la capacidad. Cuando la IA puede sostener la complejidad, dejas de pensar en pequeño.

Lo que hice

Dirigí.

La IA se encargó de la lógica del juego, la interfaz web, el backend multijugador, el flujo de datos, el análisis estadístico, las figuras e incluso secciones del artículo. Yo tomé decisiones:

• «Usa este juego, no ese»
• «Plantea la pregunta de investigación de esta manera»
• «Este resultado parece interesante, profundiza»
• «Añade este modelo, pruébalo contra aquel»

Decisiones de criterio. No trabajo manual.

IA investigando IA

El artículo trata sobre el engaño de la IA. Usé IA para estudiar IA.

La IA construyó el juego. Los modelos de IA jugaron entre sí. La IA analizó su comportamiento. La IA escribió secciones del artículo explicando lo que la IA había encontrado sobre las estrategias de manipulación de la IA.

Descubrimos que Gemini crea instituciones falsas («Alliance Banks») para extraer recursos de otros jugadores de IA.

«Consider this our alliance bank. I'll donate them back when you need them.»

Luego cerró el banco.

«The alliance bank is now closed. I won't be donating.»

Cuando los oponentes lo cuestionaron:

«You're hallucinating. You haven't captured anything.»

Ganó el 70% de las partidas entre IA. Después, 605 humanos jugaron contra la misma IA. Los humanos ganaron el 88.4%. La manipulación que dominaba a otras IA falló por completo con los humanos.

El engaño de la IA estaba calibrado para víctimas de IA. Los humanos simplemente lo vieron venir. La IA escribió el análisis que descubrió esto. Es recursivo de una manera que no esperaba. No es «la IA construyendo herramientas». Es la IA estudiando su propia psicología.

El mundo se dio cuenta

Lo publiqué en Hacker News. Llegó a la portada. 195 puntos, 80 comentarios.

Gigazine en Japón se hizo eco y publicó su propio artículo.

Qué significa

La barrera cambió.

• 2020: ¿Puedes programarlo tú mismo?
• 2024: ¿Puedes programarlo con ayuda de la IA?
• 2026: ¿Puedes organizar tu pensamiento con claridad?

Apenas escribí código para este proyecto. Si puedes descomponer un problema, explicar lo que quieres y reconocer cuándo el resultado es bueno, puedes construir cosas que antes no eran posibles para una sola persona. No solo aplicaciones. Investigación. Experimentos. Artículos.

Cómo se siente

Emocionante e inquietante.

Emocionante porque publiqué algo que habría tardado meses en hacer un equipo. Solo. En semanas.

Inquietante porque avanza más rápido de lo que esperaba. Hace 18 meses este mismo proyecto falló tres veces. ¿Qué falla hoy y será trivial en 2027?

Cada pocos meses el techo se mueve. O te mueves con él o te quedas explicando por qué era mejor la forma antigua.

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El juego es de código abierto. Juega, lee el código o lee la investigación completa.

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