A principios de 2026, la predicción más repetida sobre el futuro del software era que los agentes de IA iban a hacer los apps innecesarios: si puedes pedirle a una IA que haga la tarea, ¿para qué descargar una app? Los datos del primer trimestre de 2026 van exactamente en la dirección contraria. Los lanzamientos de apps nuevas subieron un 60% interanual en App Store y Google Play juntos, según datos de Appfigures recogidos por TechCrunch el 28 de julio. En iOS solo, el incremento fue del 80%. En abril, el total de lanzamientos nuevos estaba un 104% por encima del mismo período de 2025.
Greg «Joz» Joswiak, Senior VP de Marketing de Apple, lo resumió con sorna: los rumores de la muerte del App Store en la era de la IA «pueden haber sido muy exagerados.»
Por qué hay más apps, no menos, en la era de la IA
El argumento aparente es paradójico: si la IA puede hacer lo que hacen las apps, ¿por qué hay más apps? La respuesta tiene dos partes.
La primera: la IA de programación (Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Replit) ha reducido drásticamente la barrera de entrada para lanzar una app. Alguien que hace un año tardaba seis meses en construir una herramienta sencilla ahora puede lanzarla en semanas. Los «novatos» — personas sin experiencia técnica previa — pueden participar en el ecosistema por primera vez. El volumen sube porque el coste marginal de lanzar baja.
La segunda: muchas de las apps que están creciendo no compiten con los asistentes de IA — las complementan. Las apps más interesantes de 2026 no se describen a sí mismas como «powered by AI» aunque usen modelos bajo la superficie. Herramientas de bookmarking más inteligente, marketplaces hiperlocales, diarios de naturaleza con identificación automática de plantas: usan IA para hacer cosas que las interfaces de chat no resuelven bien (visualización, contexto geográfico, seguimiento longitudinal de hábitos).
El artículo de TechCrunch identifica varios ejemplos específicos: apps que permiten escribir cartas a «pen pals» digitales, herramientas de vecindario para compraventa hiperlocal y sistemas de journaling que usan IA para conectar entradas de diario con patrones de estado de ánimo. Ninguna se llama «app de IA» aunque todas usan modelos de lenguaje o visión para parte de su funcionamiento.
La distinción entre volumen y calidad
El aumento del volumen tiene una cara menos optimista. Con la IA de código reduciendo la barrera de entrada, también entran al ecosistema apps de baja calidad que hacen lo mínimo para aparecer en los resultados de búsqueda del App Store. Los «vibe-coded apps» — herramientas generadas con IA con mínima revisión humana — están llenando categorías con apps funcionalmente correctas pero sin ningún elemento diferencial.
Apple y Google tienen sistemas de revisión editorial que teóricamente filtran estas apps, pero sus capacidades de curation no han escalado al mismo ritmo que el volumen. Las colecciones editoriales del App Store «se han vuelto un poco anticuadas», según la descripción de TechCrunch: categorías como «mejores apps de citas» o «mejores apps de audio» que raramente incluyen novedades.
Para el usuario, encontrar las apps más interesantes requiere más esfuerzo que hace dos años, no menos. Las buenas apps están ahí — los datos lo demuestran — pero el mecanismo de descubrimiento que la App Store ofrece por defecto no ha mejorado al ritmo de la producción.
Las herramientas de generación de imágenes con IA son el ejemplo más claro de esta dinámica: hay decenas de apps de generación de imágenes en la App Store, la mayoría de ellas envoltorios de la misma API con diferente interfaz. Las que han tenido éxito son las que añaden un contexto genuinamente diferente (flujos de trabajo específicos, formatos de salida únicos, integraciones que los modelos de lenguaje no resuelven bien por sí solos).
Lo que esto dice sobre el futuro del software
La tesis del «agente que reemplaza todas las apps» tiene un problema: las interfaces conversacionales no son buenas para todo. Son excelentes para tareas sin estructura (búsqueda, resumen, generación de texto) y para flujos de trabajo que varían mucho entre usos. Son malas para tareas que requieren interfaz visual específica, contexto persistente estructurado o manipulación espacial. Las apps construyen estructuras para esas tareas mejor que cualquier prompt.
Claude Design lanzado en abril de 2026 es, paradójicamente, un argumento en favor de las apps: el propio Anthropic lanzó una interfaz especializada para prototipado porque la interfaz de chat general de Claude no era suficientemente buena para esas tareas. Las apps son interfaces especializadas que siguen siendo necesarias — incluso para las empresas de IA.
Midjourney, cuyo generador de vídeo es un paso natural hacia interfaces más ricas que el Discord donde arrancó, está construyendo precisamente eso: su primera app standalone.
Mi valoración
Lo que más me convence de los datos es la señal sobre los «novatos»: si el crecimiento más explosivo en lanzamientos viene de desarrolladores que antes no podían construir apps, eso no es inflación del mercado sino expansión real del pool de creadores. Eso a largo plazo produce más diversidad en los tipos de problemas que el software puede resolver.
Lo que más me preocupa es el problema de la descubribilidad. El 60% más de lanzamientos no ayuda a nadie si los mecanismos de descubrimiento del App Store no evolucionan. El riesgo es que las apps de calidad se vuelvan más difíciles de encontrar exactamente cuando hay más que nunca.
Preguntas frecuentes
¿Por qué las apps no bajan si los agentes de IA están creciendo?
Las interfaces conversacionales y las apps resuelven diferentes tipos de problemas. Los agentes de IA son buenos para tareas sin estructura fija, resumen, generación y búsqueda. Las apps son mejores para tareas con flujos estructurados, manipulación visual, contexto persistente y acceso a sensores del dispositivo. Ambos tipos de software coexisten porque sirven casos de uso complementarios, no idénticos.
¿Qué tipo de apps están creciendo más en el App Store en 2026?
Según los datos de TechCrunch, las categorías más activas incluyen herramientas de productividad con IA que complementan flujos de trabajo existentes, apps de comunidad hiperlocal, apps de seguimiento de hábitos con análisis de patrones mediante IA, y apps de naturaleza/exterior con identificación automática de plantas, animales e insectos. Muchas no se anuncian como «apps de IA» aunque usen modelos bajo la superficie.
¿Es malo que haya más apps de menor calidad?
Hay una tensión real. Más volumen con menor barrera de entrada produce tanto más innovación (más creadores con más ideas) como más ruido (más apps mediocres que saturan las búsquedas). El balance depende de los mecanismos de curation. Si la App Store mejora su editorial y sus algoritmos de descubrimiento al ritmo del aumento de volumen, el efecto neto es positivo. Si no lo hace, el usuario tiene más dificultad para encontrar las apps buenas entre las mediocres.