Simon Willison observa un patrón creciente: usuarios que recurren a agentes de programación por IA para revertir y automatizar dispositivos de su hogar, una práctica que antes existía pero que rara vez compensaba el esfuerzo. Antes de estos agentes, escribir el código necesario para entender una API undocumenteda de un electrodoméstico era perfectamente viable; el problema era de retorno de inversión. Cualquier programador con experiencia sabía que ese tipo de interfaces podía cambiar o romperse sin aviso, obligando a un ciclo de mantenimiento frustrante cuya rentabilidad inicial quedaba en duda.
Willison sostiene que los agentes de IA cambian esa ecuación por completo. El esfuerzo para que una automatización sencilla funcione ha caído de forma drástica, y también el coste de probar y fallar. Como el código resulta ahora muy barato de producir, la perspectiva de mantenerlo en el futuro —o de tirarlo y empezar de nuevo— pierde el peso psicológico que antes la hacía prohibitiva. El fenómeno ilustra, según el autor, el impacto más amplio de la caída del coste de escribir software: tareas que nunca justificaron una inversión en programación manual empiezan a ser viables cuando un modelo puede generar, depitar y reescribir el código necesario en minutos.