Las guerras de códigos de IA se están calentando

Esto es El paso atrás, un boletín semanal que analiza una historia esencial del mundo de la tecnología. Para obtener más información sobre el auge de la codificación por IA y la codificación por vibración, siga a David Pierce. El paso atrás llega a las bandejas de entrada de nuestros suscriptores a las 8 a.m. ET. Optar por El paso atrás aquí.

Escribir código era una aplicación excelente para la IA incluso antes de que alguien hablara realmente de IA. En la primavera de 2021, 18 meses antes de que el mundo conociera la palabra “ChatGPT”, Microsoft presentó el primer producto de una asociación con una organización sin fines de lucro llamada OpenAI: una herramienta llamada GitHub Copilot que observaba a los desarrolladores mientras escribían código e intentaban autocompletar fragmentos y líneas para ellos. No fue del todo bueno y fue sólo una “vista previa técnica restringida”, pero de todos modos más de un millón de desarrolladores se registraron para probarlo.

Los grandes modelos de lenguaje parecían obviamente preparados para hacer que el desarrollo de software fuera aún más simple y más rápido. La mayor parte del código es relativamente estructurado y sencillo; Los lenguajes de codificación generalmente están muy bien documentados; y una gran cantidad de código está disponible en línea para su uso en modelos de entrenamiento (aunque a veces por medios dudosos). A diferencia de mucha otra información que puede obtener de un LLM, también puede verificar la calidad del código simplemente intentando ejecutarlo. Al principio, algunas empresas pensaron que los LLM podrían escribir código más rápido prediciendo la siguiente palabra como lo haría el autocompletado de Google. Pero esperaban que muy pronto pudiera hacer parte de la codificación por usted. Quizás incluso todo.

Durante muchos años, las empresas de la industria tecnológica también habían perseguido la idea de software de “código bajo” y “sin código”. En lugar de ofrecer a los usuarios listas interminables de configuraciones y menús imposibles de analizar, la idea era permitir que las personas crearan software por sí mismas. Durante mucho tiempo, esto fue bastante complicado: había cosas como Zapier y Apple Shortcuts, que eran efectivamente creadores de flujos de trabajo súper complejos; o conseguiste software como Notion y Airtable, que eran inmensamente flexibles a costa de ser bastante difíciles de entender.

Incluso en aquellos primeros días, también era obvio por qué las herramientas de codificación de IA algún día podrían ser un buen negocio. Los desarrolladores son caros; La creación de productos lleva mucho tiempo. Cualquier herramienta que pueda significar que las empresas puedan contratar menos desarrolladores, o ayudar a los desarrolladores a ser más productivos, seguramente sería un argumento fácil para las empresas de software de todo el mundo. Si la tecnología alguna vez funcionara, los productos prácticamente se venderían solos. Empresas como Cursor y Windsurf recaudaron enormes sumas de dinero para intentar crear empresas en torno a herramientas de codificación de IA, mientras que OpenAI, Google, Anthropic y otras comenzaron a crear nuevos productos para desarrolladores.

Al principio, no se podía confiar en las herramientas de codificación de IA. Durante un par de años, tal vez pudieron completar algunas líneas de código, pero siempre era necesario comprobarlo. A finales de 2023, Simon Willison, programador y bloguero, llamó a los LLM “pasantes de codificación extraños”. Se preguntó si estos pasantes harían que los programadores fueran más versátiles y poderosos que nunca, o si eventualmente comenzarían a reemplazarlos.

A principios de 2025, Anthropic lanzó un producto llamado Claude Code que pronto haría que esa pregunta fuera mucho más urgente para muchas más personas.

A finales de 2025, Anthropic lanzó una nueva versión de Claude LLM, llamada Opus 4.5. Según los puntos de referencia de Anthropic, era el mejor modelo de Claude hasta el momento, pero no parecía representar ningún avance trascendental en la tecnología de inteligencia artificial. Sin embargo, unas semanas más tarde, muchos desarrolladores con algunas horas libres durante las vacaciones comenzaron a probar el nuevo modelo en Claude Code y casi universalmente parecieron llegar a la misma conclusión: funciona. De repente, la herramienta que antes tenía que solicitar y revisar cuidadosamente podría convertir unas pocas oraciones en un prototipo funcional. Boris Cherny, el creador de Claude Code, afirmó que la IA ya escribía el 100 por ciento de su código. «Fue tan sorprendente para mí como para todos los demás», dijo. El borde a principios de este año. De una manera que parecía imposible para una herramienta de codificación, Claude Code se volvió viral.

Es posible que Claude Code haya capturado gran parte de la imaginación del mundo del software, pero la competencia de Anthropic no se ha quedado atrás. El Codex de OpenAI, que se lanzó en 2025, unos meses después de Claude Code, recibió una serie de actualizaciones y también es una herramienta poderosa y popular para escribir código. Google lanzó una interfaz de línea de comandos para su modelo Gemini y recientemente ha estado incorporando más funciones de codificación en su aplicación AI Studio.

Cada vez más, la codificación de IA parece ser el primer caso de uso de IA verdaderamente convencional, sin mencionar el primer negocio de IA potencialmente grandioso. El momento del Código Claude coincidió con una explosión absoluta de ingresos para Anthropic; Una de las principales ejecutivas de OpenAI le dijo recientemente a su equipo que dejara de hacer “misiones secundarias” y se concentrara en competir con Anthropic y Claude Code. Según se informa, tanto OpenAI como Anthropic planean salir a bolsa este año, lo que significa que ambas compañías necesitarán algo que mostrar por los miles de millones que han recaudado en capital y los miles de millones que han quemado en computación. Parece que la mejor idea para todos es escribir código.

Para ser justos, parece una suposición bastante razonable. De repente, las empresas de Silicon Valley están viendo cómo los empleados compiten por usar la mayor cantidad de tokens, utilizan el acceso a la GPU como herramienta de contratación y se jactan públicamente de sus facturas de IA. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo recientemente que le preocuparía cualquier ingeniero bien pagado que no gastara 250.000 dólares al año en tokens de IA. Incluso cuando los desarrolladores temen que las herramientas de codificación de IA puedan significar el fin de sus carreras y medios de vida, la carrera está en marcha para adoptarlas lo más rápido posible. Un estudio de 2025 encontró que el 98 por ciento de los encuestados dijeron que usaban herramientas de codificación de IA «varias veces a la semana».

Tampoco se trata sólo de los desarrolladores. En febrero de 2025, Andrej Karpathy, un veterano de la industria de la inteligencia artificial, acuñó el término «codificación de vibraciones». «Estoy creando un proyecto o una aplicación web», escribió en X, «pero en realidad no se trata de codificación; solo veo cosas, digo cosas, ejecuto cosas, copio y pego cosas, y en general funciona».

Es una pena que a Karpathy no se le ocurriera una frase más pegadiza, porque la codificación de vibraciones se atascó. El nombre y el fenómeno: muchas personas que no sabían o no podían escribir código, de repente se abrieron camino hacia un software viable. Para muchas de esas personas, que de otro modo habrían creado presentaciones de diapositivas o maquetas de Figma, un prototipo apenas funcional era suficiente, y estas herramientas de codificación han demostrado ser más que capaces de construir prototipos apenas funcionales. Sin embargo, la codificación de Vibe conlleva riesgos, tanto en términos de los problemas que puede causar un código incorrecto como de los riesgos que corre al darle a estas herramientas acceso a su computadora y sus datos. Una cosa es confiar en el sistema cuando puedes verificar su salida y otra hacerlo cuando no puedes hablar su idioma.

La crisis de los desarrolladores de software apenas comienza. Las empresas de Silicon Valley están despidiendo a miles de empleados, normalmente citando la IA como motivo. «Un equipo significativamente más pequeño, utilizando las herramientas que estamos construyendo, puede hacer más y hacerlo mejor», escribió el director ejecutivo de Block, Jack Dorsey, en un memorando en el que anunciaba que el 40 por ciento de la empresa iba a ser despedido. «Y las capacidades de las herramientas de inteligencia se están agravando más rápido cada semana». En el caso de Block y muchos otros, es probable que la IA sea, al menos en parte, solo una tapadera para la sobrecontratación en la era de la pandemia, pero la industria tecnológica está claramente apostada por la IA como una forma de mejorar la productividad y reducir la plantilla.

A medida que las herramientas de codificación de IA sigan mejorando, también podrían rehacer el resto del negocio del software. ¿Por qué pagar una fortuna por el software de otra persona cuando Claude Code podría crearlo para usted, exactamente como usted lo desea? Algunos llaman a esto el SaaSpocalypse y predicen un replanteamiento fundamental de la forma en que valoramos el software. Otros piensan que nos espera una nueva generación de startups exitosas, que ofrecen formas nativas de IA para hacer todo. Otros piensan que todo es exagerado y que Salesforce estará bien. Cualquiera que sea el resultado, la industria del software, que ha crecido a alturas y valoraciones tan impensables, muchos sienten que de repente se encuentra en un terreno inestable.

En el otro extremo del espectro de los desarrolladores están los codificadores de vibraciones. Para la mayoría de las personas, incluso las herramientas de codificación de IA más simples y actuales son demasiado. Te hacen leer código; requieren acceso a la Terminal; hacen muchas preguntas que casi nadie debería saber cómo responder. La codificación de IA todavía presenta muchos errores, grandes cuestiones de privacidad y demasiadas formas en que los malos actores pueden explotar ambos.

Con productos como Claude Cowork, Anthropic ha comenzado a ver si puede hacer que la tecnología de Claude Code sea un poco más accesible y menos intimidante: simplemente le das acceso a un montón de archivos en tu computadora y la dejas funcionar. Productos como Perplexity Computer están explorando si las personas podrían dar a los LLM acceso a todo lo que hay en sus dispositivos, permitiendo que las herramientas de inteligencia artificial organicen archivos, respondan mensajes e incluso compren cosas en su nombre. La tecnología subyacente está empezando a funcionar, pero no está del todo claro cómo se supone que la gente debe usarla, y si siquiera querrán hacerlo.