Una breve historia de la programación visual
La programación visual ha recorrido un largo camino desde los primeros diagramas de flujo hasta la orquestación de agentes inteligentes. A lo largo de la historia, ingenieros y diseñadores han buscado maneras de hacer visible la lógica de los procesos, primero para optimizar tareas humanas, luego para planificar algoritmos y, más tarde, para automatizar flujos de datos y sistemas complejos. Hoy, estas herramientas permiten que personas sin conocimientos de programación puedan entender, manipular y automatizar procesos, e interactuar con agentes de inteligencia artificial. Este artículo recorre esa evolución, mostrando cómo la visualización de la lógica ha transformado la forma en que pensamos y construimos sistemas.
Los orígenes de los diagramas de flujo
Los diagramas de flujo surgieron a principios del siglo XX gracias a los ingenieros Frank y Lillian Gilbreth, que los usaban para documentar los movimientos de los trabajadores y mejorar la eficiencia. Pronto se vio que estos esquemas también eran útiles para presentar ideas desde la perspectiva del negocio, gracias a su estructura clara y ordenada.
A comienzos de los años treinta, Allan H. Mogensen enseñaba a profesionales de negocio a representar procesos con diagramas de flujo, y en 1947 la ASME estandarizó sus símbolos, basándose en los trabajos de los Gilbreth. Ese mismo año, Herman Goldstine y John von Neumann aplicaron los diagramas a la programación de los primeros ordenadores, convirtiéndolos en una herramienta para planificar algoritmos. Durante décadas fueron el lenguaje visual dominante para explicar programas, hasta que en los años setenta perdieron protagonismo con la llegada de los lenguajes de alto nivel. Aun así, su legado persiste en notaciones modernas como UML y en la forma en que seguimos intentando ver cómo piensa una máquina.
Lógicas de programación y procesos empresariales
Con LabVIEW, la programación dio un giro visual. Creada por National Instruments en 1986, permitía construir programas uniendo bloques funcionales mediante líneas que representaban el flujo de datos. No había que escribir código, sino dibujar la lógica. Esto permitió ver cómo la información se movía y respondía en tiempo real, convirtiendo el algoritmo en algo tangible y manipulable, y haciendo la programación más intuitiva para ingenieros acostumbrados a trabajar con diagramas.
En los años 2000, el enfoque visual llegó al ámbito empresarial con BPMN (Business Process Model and Notation), una notación estándar para describir cómo funcionan los procesos: qué tareas se hacen, quién las ejecuta y en qué orden. BPMN no era un programa, sino un lenguaje visual de negocio que ayudaba a alinear a directivos, analistas y desarrolladores. Su estructura formal (eventos, decisiones y mensajes) podía interpretarse en sistemas de gestión (BPM), sirviendo como puente hacia la automatización. Aunque nació fuera del mundo del software, su manera de pensar en flujos y dependencias influyó en el diseño de entornos de integración más cercanos al desarrollo, conectando el diagrama empresarial con el flujo programable.
Tuberías para conectar cosas en internet
En 2007, Yahoo! Pipes marcó un antes y un después. Permitía que cualquier usuario mezclara flujos de datos complejos sin escribir código, conectando fuentes RSS, APIs y filtros mediante bloques gráficos. Su interfaz hacía visible el flujo de la información y permitía experimentar, depurar y comprender la lógica de manera inmediata.
Daniel Raffel, product manager del proyecto y músico electrónico, ya contaba con experiencia en entornos de programación visual para sonido, como Kyma o Max/MSP/Jitter, en los que los usuarios conectan módulos de síntesis y procesamiento de audio mediante “cables” virtuales, emulando la experiencia de los sintetizadores analógicos. Estos entornos fomentan una forma de pensar basada en el flujo de información y las dependencias entre bloques funcionales, la misma mentalidad que luego hizo intuitiva la interfaz de Yahoo! Pipes. Aunque la transición de la música a los datos no es literal, la filosofía subyacente (experimentar, conectar bloques y observar el flujo en tiempo real) es idéntica.
Por su parte, Sal Soghoian, también con formación musical, ofrecía otra perspectiva relacionada con la automatización de tareas. Recordaba una versión no publicada de Automator que permitía conectar bloques modulares mediante cables desmontables, un antecedente claro del enfoque visual de Pipes.
Aunque desapareció en 2015, su legado sigue vivo en plataformas modernas de integración visual. Si queréis profundizar con más detalle sobre la historia de Yahoo! Pipes, este artículo de Glen Fleishman en Retool es una joya.
A partir de la década de 2010, herramientas como Node‑RED, Zapier e IFTTT llevaron la programación visual un paso más allá, enfocándose en automatización y reutilización de lógica. Node‑RED permitía unir nodos que representaban sensores, APIs o transformaciones de datos en flujos que respondían a eventos en tiempo real. Zapier e IFTTT aplicaron la misma filosofía a tareas empresariales y cotidianas, activando procesos automáticamente según eventos. El éxito de estas herramientas se apoyaba en la claridad de us experienca de usuario, que mostraba cómo fluían los datos y permitía probar variaciones sin entender código complejo.
Plataformas como n8n y Make continuaron ampliando este paradigma, acercando la programación visual a usuarios sin conocimientos técnicos y ofreciendo flujos modulares para integrar aplicaciones y servicios con lógica condicional. Con herramientas como Agent Builder de OpenAI, el enfoque da otro salto cualitativo: ya no se trata solo de conectar APIs, sino de orquestar agentes IA capaces de razonamiento automático.
Aunque actualmente los elementos que manipulamos son más abstractos, el objetivo sigue siendo el mismo que en los primeros diagramas de flujo: hacer visibles las lógicas de la toma de decisiones de personas o máquinas, permitir que los usuarios manipulen relaciones complejas y comprender cómo interactúan los distintos elementos del sistema.