¿Es fácil hacer un juego con IA? Lo que sigue dando trabajo

¿Es fácil hacer un juego con IA?

No es fácil. Se volvió posible para quien no programa, que es otra cosa. La IA quitó del camino la parte que más frenaba a la gente, escribir el código, y dejó a la vista las partes que siempre fueron difíciles en cualquier juego.

Nuestra lectura, a partir de las pruebas y los casos reales de esta página.

Si todavía no sabes cómo es trabajar con la IA, empieza por ¿se puede hacer un juego sin saber programar?. Esta página profundiza en la parte difícil.

¿Qué mostró la prueba de 2026 sobre la IA haciendo juegos?

Mostró que la mejor IA, trabajando sola, resolvió poco más de la mitad de las tareas. La prueba se llama GameDevBench y se publicó en las actas de ICML 2026, una conferencia académica de aprendizaje automático¹.

Los investigadores tomaron 333 tareas de tutoriales de juegos, en texto y en video, todas en Godot, un programa gratuito para hacer juegos¹². La mejor combinación, Gemini 3 Pro, de Google, con acceso a capturas de pantalla y a videos del juego en marcha, resolvió el 53.8% de ellas².

La prueba también mostró dónde tropieza más la IA. El promedio de aciertos bajó del 51.4% en las tareas de jugabilidad (lo que hace el jugador y las reglas) al 33.0% en las de gráficos 2D, como dibujos, animaciones y efectos visuales. Y las soluciones exigieron más del triple de líneas de código y de archivos modificados que las pruebas de programación anteriores¹.

Un hallazgo ayuda a entender el papel de quien prueba: cuando la IA pudo ver la pantalla y el juego en marcha, mejoró. GPT-5.4, de OpenAI, pasó del 41.1% al 52.0% con esa respuesta visual¹. Dicho de otro modo, la IA se equivoca menos cuando alguien, o algo, le muestra lo que salió (nuestra lectura).

Otras dos pruebas de 2026, publicadas como preprints en arXiv, un repositorio de artículos científicos, apuntan en la misma dirección:

Estos números son una foto de 2026. Las IA evaluadas ya tienen versiones nuevas, y el resultado tiende a cambiar. Las pruebas miden a la IA sola, en un intento, sin nadie que la dirija, que es justamente lo que no se hace en un juego de verdad.

¿Qué hace bien la IA en un juego?

La IA es buena para armar la base: la primera versión que funciona, con las reglas que describiste. GameXpert-Bench dice que las IA son más confiables para producir una base jugable y cumplir pedidos explícitos⁴. GameCraft-Bench dice que suelen acertar las partes reconocibles de cada tipo de juego³.

Los casos de quienes no programaban lo confirman. El artista japonés Kazuki Takakura cuenta que todo el código de su juego, un juego de acción en 2D, lo escribió la IA, con Codex, de OpenAI, y Claude Code, de Anthropic. Dice que sigue sin entender de programación⁸.

Jonathan Bjerk, un contador de Noruega, cuenta que un problema que le llevó un mes resolver en junio de 2025 hoy lo resuelve en dos días, por lo que aprendió y, sobre todo, por las herramientas nuevas⁷.

¿Dónde sigue fallando la IA?

Falla donde hay que mirar el juego en marcha: encontrar el error, comprobar que todo funciona y no estropear lo que ya estaba listo. GameXpert-Bench señala exactamente esas tres debilidades⁴.

GameCraft-Bench añade el acabado. A las IA les cuesta entregar juegos con suficiente contenido, con una respuesta visual que funcione (que el jugador note que acertó, falló o ganó) y con una presentación coherente³.

La propia documentación de Claude Code, la IA para programar de Anthropic, advierte sobre dos comportamientos⁵:

• Olvida en las conversaciones largas. Cuando la conversación se llena, la IA puede empezar a olvidar instrucciones antiguas o a equivocarse más.
• Se detiene cuando el trabajo parece terminado. Sin una forma de comprobarlo, "parece terminado" es la única señal que tiene, y tú te conviertes en quien revisa todo. La falla común es un trabajo que parece correcto y no contempla los casos fuera de lo normal.

En la práctica, esto se vuelve un ciclo. La IA construye, tú juegas, señalas lo que salió mal y ella lo rehace. El ciclo funciona, pero cada vuelta es trabajo tuyo, y aquí es donde se va la mayor parte del tiempo (nuestra lectura).

¿Qué sigue siendo trabajo tuyo?

Cuatro cosas siguen en manos de quien hace el juego: decidir, probar, publicar y difundir. La IA ayuda en todas, pero no hace ninguna por ti.

Decidir. Kazuki Takakura enumera lo que, para él, es decisión humana: si el juego es divertido, la dirección de arte, la fuerza de los jefes, la sensación de los controles y la satisfacción de pasar un nivel. Según él, cuando la IA decide esas cosas, el juego tiende a salir mediocre⁸.

Probar. Bjerk pasó horas jugando y ajustando valores como la velocidad de giro y el grosor del rastro de la serpiente de su juego. Para él, la IA no sabe decir si el juego es divertido; otras personas sí⁷.

Publicar. Las tiendas tienen sus propias reglas, y la IA no se las salta. En Google Play, por ejemplo, una cuenta personal creada después del 13 de noviembre de 2023 tiene que hacer una prueba cerrada con al menos 12 personas durante 14 días seguidos antes del lanzamiento⁹. Bjerk cuenta que la página de la tienda, las imágenes promocionales, la traducción y los servidores le llevaron mucho tiempo⁷.

Difundir. Bjerk dice que difundir fue más difícil que hacer el juego. Contactó a más de mil creadores de videos en TikTok para un torneo de su juego⁷. La competencia es grande: Steam, la mayor tienda de juegos para computadora, recibió cerca de 20 000 juegos nuevos en 2025, según los rastreadores citados por Chris Zukowski, autor del sitio How To Market A Game¹⁰.

¿Cómo les fue a quienes ya lo intentaron?

Tres casos reales muestran las mismas piedras en el camino.

El juego que funcionó y salió mal. En abril de 2026, el equipo del pódcast What Next: TBD, de la revista estadounidense Slate, decidió probar en el programa si las herramientas de IA para programar funcionan o son pura exageración. La presentadora, Lizzie O'Leary, y el productor Patrick Fort nunca habían programado; el productor Evan Campbell tenía algo de experiencia⁶.

Con Claude Code, hicieron un juego descrito como una versión del clásico The Oregon Trail sobre hacer un pódcast. El juego funcionó. Pero el vicepresidente de tecnología de Slate no quiso ponerlo en el sitio de la revista, por preocupaciones de seguridad, y se publicó en un sitio personal del productor. En el título del reportaje, ellos mismos llaman malo al juego⁶.

El contador que publicó. Jonathan Bjerk, un contador noruego de 38 años, sabía solo HTML y CSS, aprendidos por su cuenta para hacer sitios web simples. Empezó Curve Clash, un juego de serpientes para varios jugadores, el 28 de mayo de 2025, usando ChatGPT, después Cursor y, por último, Claude. Lanzó una versión de prueba en agosto y la completa a mediados de diciembre, sin dejar su empleo⁷.

El camino no fue fácil. Los errores de sincronización del modo en línea frenaron el trabajo en septiembre y octubre de 2025. Según él, más de 1500 personas jugaron. Al resumir su propio papel, dijo que la IA fue su equipo de ingeniería, no su dirección creativa⁷.

El artista que hizo su propio juego. Kazuki Takakura, artista japonés, hizo solo el dibujo y el sonido de un juego de acción de desplazamiento lateral y dejó el código a la IA. El juego quedó listo el 16 de mayo de 2026 y funciona en el navegador⁸.

Los tres dan consejos parecidos. Bjerk recomienda empezar con un juego para un solo jugador, recortar sin piedad lo que no es indispensable y poner a gente a probar pronto⁷. Takakura recomienda un proyecto pequeño, de un nivel, tan simple como los juegos de la NES, la consola de 8 bits de Nintendo, y evitar los juegos de ritmo y de pelea, que exigen una sincronización exacta⁸.

¿Los profesionales de los juegos creen que la IA facilitó las cosas?

La usan mucho y desconfían al mismo tiempo. Los dos números vienen de encuestas distintas y no deben compararse como si fueran la misma medida.

En la encuesta de la GDC, los programadores están entre los más desconfiados: el 59% ve la IA como negativa¹². Quien ya sabía hacer el trabajo usa la herramienta y, al mismo tiempo, ve sus riesgos. Para quien nunca hizo un juego, la misma herramienta es lo que permite empezar, pero el trabajo de decidir y revisar que esos profesionales conocen sigue ahí (nuestra lectura).

Entonces, ¿vale la pena intentarlo?

Vale la pena, si entras sabiendo dónde está el trabajo. La IA quitó la mayor barrera, que era programar, y dejó el resto: decidir, probar, publicar y difundir (nuestra lectura).

Tres decisiones reducen la parte difícil, y todas aparecen en los casos anteriores: un juego pequeño, para un solo jugador, sin modo en línea; gente de verdad jugando desde la primera versión; y una idea escrita antes de abrir cualquier programa. Si todavía estás al principio, mira cómo dar el primer paso antes de abrir cualquier programa y qué es el vibe coding, el nombre que recibió esta forma de hacer programas conversando con la IA.

La otra cara

Hacer un juego con IA no es fácil, y esta página no promete plazos ni resultados. Las pruebas de 2026 miden a la IA sola y ya quedaron atrás con las versiones nuevas, para bien o para mal. Los casos reales son pocos, sus números los declaran los propios autores, y ninguno muestra que dé dinero: el juego de Slate salió mal, y Bjerk sigue trabajando como contador. En la encuesta de la GDC, más de la mitad de los profesionales ve la IA como negativa, y parte de los jugadores también desconfía. Lo que cambió es que no saber programar dejó de ser el fin de la conversación.

Tu plan de acción

Marca lo que ya hiciste. Se guarda en este dispositivo, para que sigas después.

1. Escribe en una hoja qué hace el jugador, cómo gana y qué queda fuera de la primera versión.
2. Elige como primer proyecto un juego pequeño, para un solo jugador y sin modo en línea.
3. Reserva horas a la semana para jugar y probar, además del tiempo de pedirle cosas a la IA.
4. Acuerda con dos o tres personas que jugarán la primera versión y te dirán qué les pareció.
5. Decide en qué tienda va a salir el juego y lee lo que pide antes de empezar.
6. Guarda una copia del juego cada vez que una versión funcione.