Según diversos estudios, entre el 60 y el 75 % de los desarrolladores ya utilizan IA para codificar. Tanto si son IA Generativa (ChatGPT, Claude, Gemini...), IDEs (VS Code, Jetbrains, Cursor...) o extensiones especializadas (GitHub Copilot, Tabnine, Gemini Code Assist, SonarQube AI...). ¿Cómo elegir? ¿Para qué usos? ¿Deberías utilizar la IA con los ojos cerrados y hacer un poco de codificación vibrante? Descubre cómo tomar las decisiones correctas y acelerar tus flujos de trabajo.
El panorama del desarrollo de software ha experimentado una transformación sin precedentes desde nuestro artículo " AI: generadores de código, una revolución para los desarrolladores "En febrero de 2024 publicamos un artículo en el que explorábamos las ventajas y limitaciones de la IA de código.
Una vez confinados a campos específicos, la inteligencia artificial se ha consolidado como un socio esencial para los desarrolladores. Y en el espacio de un año han aparecido nuevas herramientas dedicadas al código: Código Claude, Gemini Code Assist, Replit, etc..
Según diversos estudios recientes, entre el 60 y el 75 % de los profesionales del código ya utilizan la IA en su flujo de trabajo diariorevolucionando métodos de trabajo establecidos desde hacía décadas.
Esta adopción masiva puede explicarse por la creciente diversidad de soluciones disponibles. Las IA generativas generalistas, como ChatGPT, Géminis o Claude extensiones especializadas como Copiloto de GitHub o tabinoy entornos de desarrollo integrados como CursorHoy en día, los desarrolladores disponen de un arsenal de herramientas con capacidades impresionantes.
Autocompletado inteligente, refactorización automática, generación de pruebas, commits personalizados... las posibilidades parecen infinitas. La IA se ha infiltrado en todas las fases del desarrollo. Uno de cada dos commits incluye ahora sugerencias automatizadas.
Y sin embargo, ante tanta abundancia, surge una pregunta crucial: ¿cómo elegir la herramienta adecuada para sus necesidades específicas? Porque Aunque el "vibe coding" -la práctica de dejar que la IA genere la mayor parte del código- es cada vez más popular, sería imprudente utilizar estas tecnologías a ciegas.
Cada solución tiene sus puntos fuertes, sus puntos débiles y sus casos de uso preferentes, que deben identificarse para optimizar el flujo de trabajo de desarrollo.
Los principales asistentes de código de IA
En el floreciente ecosistema de asistentes de IA para el desarrollo, cuatro grandes soluciones destacan por su adopción y capacidades.
GitHub Copilot: el pionero integrado en el ecosistema GitHub
Desarrollado conjuntamente por GitHub y OpenAI, GitHub Copilot se ha establecido como la referencia para los asistentes de codificación de IA.
Su integración nativa en el ecosistema de GitHub le confiere una ventaja considerable para los millones de desarrolladores que utilizan esta plataforma. Entrenado en la inmensa base de datos de código público disponible en GitHub, Copilot ofrece sugerencias contextuales notablemente relevantes.
La herramienta destaca por su capacidad para adaptarse al estilo de codificación del desarrollador. Analiza el contexto inmediato, los archivos adyacentes y el historial de programación para sugerir complementos de código que encajen armoniosamente en la base existente. Esta personalización progresiva mejora notablemente la calidad de las sugerencias a lo largo del tiempo.
Disponible como extensión en varios entornos (Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, JetBrains, etc.), Copilot ofrece una experiencia fluida que se integra de forma natural en los flujos de trabajo de los desarrolladores. Su función de chat integrada también puede utilizarse para obtener explicaciones detalladas o reformular las solicitudes para afinar las sugerencias.
ChatGPT: el versátil enfoque conversacional
A diferencia de las soluciones diseñadas específicamente para el desarrollo, ChatGPT ofrece un enfoque conversacional que va más allá de los límites tradicionales de los asistentes de codificación. Paradójicamente, esta versatilidad es su principal punto fuerte en el ámbito de la programación.
Su modelo más avanzado, GPT 4.5, destaca especialmente a la hora de explicar conceptos complejos y generar código a partir de descripciones detalladas en lenguaje natural. Su capacidad para comprender el contexto completo de un problema hace que aporten soluciones completas, incluida la documentación y los comentarios explicativos, lo que las hace especialmente valiosas para el aprendizaje y la resolución de problemas.
La llegada de la opción Canvas para compartir código y una reducción del " alucinaciones " (errores de lógica o sintaxis).
Aunque no están integrados de forma nativa con entornos de desarrollo, los modelos de ChatGPT ofrecen una flexibilidad inigualable para explorar distintos enfoques, depurar código complejo o generar prototipos rápidamente. Su naturaleza generalista también permite una transición sin fricciones del desarrollo a la documentación, las pruebas o la planificación arquitectónica.
Gemini Code Assist: el asistente de código de Google
Lanzado a finales de 2024, Gemini Code Assist representa la mayor evolución de la oferta de Google en el campo de los asistentes de código. Este nuevo asistente se beneficia de las capacidades avanzadas del modelo Gemini 2.0 Pro, optimizado específicamente para la programación.
Lo más destacado:
- Integración nativa en el entorno de Google Cloud y en los IDE más populares (VS Code, IntelliJ, Android Studio).
- Comprensión multimodal, que permite analizar código, capturas de pantalla y diagramas al mismo tiempo.
- Generación de código a partir de bocetos o interfaces de usuario dibujadas a mano
- Contextualización excepcional que tiene en cuenta todo el proyecto y sus dependencias.
- Sugerencias de optimización en tiempo real basadas en las mejores prácticas específicas de cada idioma.
- Soporte avanzado para IA y aprendizaje automático con generación de modelos a medida
Precio: 20 $/mes (incluido en Google One AI Premium, con una versión limitada disponible de forma gratuita)
Claude Code: el asistente de código de IA de Anthropic
Lanzada a principios de 2025, Claude Code es una herramienta de línea de comandos desarrollada por Anthropic que permite a los desarrolladores delegar tareas de programación directamente desde su terminal. Basada en el modelo Sonnet de Claude 3.7, destaca por su capacidad para comprender proyectos enteros y generar código sensible al contexto que se integra a la perfección en las bases de código existentes.
Lo más destacado:
- Análisis de proyectos completos con una visión de conjunto, reduciendo así una de las limitaciones mencionadas en el artículo original.
- Generación de pruebas unitarias especialmente robustas
- Excelente capacidad para optimizar el rendimiento del código
- Integración nativa con Git y los principales sistemas CI/CD
Precio: 30 $/mes (incluido en la suscripción Claude Pro)
Devin (Cognition): un agente de IA que quiere sustituir a los ingenieros
Presentado en marzo de 2024, Devin se describe a sí mismo como el "primer ingeniero de software de IA autónomo". A diferencia de los asistentes convencionales, Devin puede llevar a cabo proyectos de desarrollo completos con una supervisión mínima.
Lo más destacado:
- Capaz de planificar, codificar, probar e implantar aplicaciones completas
- Puede navegar entre diferentes herramientas (IDE, terminal, navegador)
- Detecta y corrige automáticamente los errores en tiempo de ejecución
- Aprende de sus errores y mejora gradualmente su rendimiento
Precio: desde 40$ /mes para desarrolladores individuales
Replit Ghostwriter X: capaz de generar aplicaciones completas
Importante evolución de Ghostwriter, esta nueva versión lanzada a finales de 2024 se basa en un LLM especialmente formados en código de alta calidad.
Lo más destacado:
- Entorno de desarrollo en la nube integrado
- Compatibilidad con más de 50 lenguajes de programación
- Modo "programación entre iguales", que simula un compañero de codificación real.
- Capacidad para generar aplicaciones completas a partir de descripciones sencillas
Precio: 25 $/mes (versión limitada gratuita)
IA especializada en todo el ciclo de desarrollo
Además de la IA general, existe toda una gama de IA especializada en tareas específicas del ciclo de desarrollo de software:
- Planificación y gestión de proyectos
Objetivo: Organización de tareas, definición de objetivos, redacción de especificaciones y seguimiento del progreso del proyecto- Notion AI / pmMilestones / pmSpecs : generación de especificaciones y descomposición épica
- ChatGPT / Claude (en modo tormenta de ideas) : transformar las peticiones en tareas concretas
- Monday.com / Jira / Trello : Tableros Kanban y gestión ágil mejorados por la IA
- ClickUp / Wrike / Smartsheet : planificación dinámica y control de plazos
- Taskade / Bitrix24 : gestión de proyectos totalmente automatizada mediante IA
- Planificador de proyectos (PAI) : solución informática con IA para optimizar los flujos de trabajo
- Codificación y generación de código
Objetivo: Escriba, complete y genere código rápidamente.- GitHub Copilot / Desarrollador de Amazon Q : finalización contextual y optimización del código
- Asistente de código Google Gemini : asistencia con lenguas complejas.
- Código Claude (CLI): Ejecución de comandos mediante peticiones naturales
- AskCodi : Generación eficiente de código con IA
- DeepCode (Código Snyk) : análisis y sugerencias en tiempo real
- Ejemplos de herramientas Intel AI : flujo de trabajo estructurado para codificación avanzada
- Gestión de confirmaciones y mensajes de confirmación
Objetivo: Redactar mensajes de confirmación que cumplan las normas.- Ciudadano / commitlint : validación mediante plugins de VS Code
- Copiloto GitHub : generación de mensajes a partir de diffs
- Gitmoji : iconos normalizados para los commits.
- Código Claude : confirmaciones automáticas mediante comandos de voz
- GitFlow : integración con Conventional Commits para pipelines automatizados.
- Revisión del código y análisis estático
Objetivo: Detecte errores y mejore la calidad.- Sourcegraph Cody / DeepCode (Código Snyk) : análisis de vulnerabilidades.
- CodeClimate / SonarQube : evaluación continua de las métricas de calidad
- Fuente : detección de patrones ineficaces
- ReSharper : sugerencias de refactorización en tiempo real
- Qodana : Plataforma de inspección de la calidad del código integrada en canalizaciones CI/CD
- Generación y automatización de pruebas unitarias
Objetivo: crear pruebas automatizadas.- GitHub Copilot / Desarrollador de Amazon Q : generar pruebas a partir de comentarios
- ChatGPT : creación de conjuntos de pruebas mediante consultas naturales
- Pytest / Jest : integración con la IA para pruebas parametrizadas
- AutoDev : automatización de pruebas en procesos CI/CD
- Selenio : Pruebas de interfaz automatizadas con IA.
- Refactorización y optimización del código
Objetivo: Mejora de la legibilidad y el rendimiento.- ReSharper / DeepSource : sugerencias de refactorización.
- Código Claude (CLI): ejecución de comandos de refactorización.
- ESLint / Más bonito : formateo automatizado mediante IA.
- Ejemplos de herramientas Intel AI : optimizar el rendimiento mediante flujos de trabajo de IA
- Negro : formato de código con reglas AI predefinidas
- Integración y despliegue continuos (CI/CD)
Objetivo: automatizar las compilaciones, las pruebas y las implantaciones.- GitLab CI / Jenkins : pipelines con Conventional Commits.
- ChatGPT : generación de archivos YAML/Dockerfile.
- Código Claude : despliegue automatizado mediante CLI
- Argo CD : despliegue continuo con validación de IA
- Acciones GitHub : integración con flujos de trabajo generados por IA
- Documentación y comentarios
Objetivo: mantener una documentación clara y actualizada.- Swimm / Notion AI : generación automática de documentación basada en el código y actualizaciones en tiempo real
- Extensiones IDE : inserción automática de docstrings estructurados para mejorar la comprensión del código
- Docusaurus / MkDocs : creación de guías y sitios de documentación mediante herramientas de AI de fácil uso
- Lea los documentos : alojamiento y generación automática de documentación en tiempo real con integración de IA
- Mantenimiento, supervisión y gestión de versiones
Objetivo: controlar el rendimiento y gestionar eficazmente las versiones de software.- New Relic / SonarQube : supervisión en tiempo real de las aplicaciones con detección proactiva de anomalías
- GitVersion : versionado semántico automatizado para una gestión de versiones coherente
- Datadog : supervisión avanzada con análisis predictivo para optimizar el rendimiento.
- SemVer : generación automática de changelogs basados en Conventional Commits.
- Automatización CLI para tareas repetitivas
Objetivo: acelerar y automatizar las operaciones cotidianas de la línea de comandos.- Código Claude : ejecución de Git y otros comandos mediante consultas en lenguaje natural, lo que simplifica las interacciones complejas
- AutoDev : marco completo para automatizar las tareas de refactorización y pruebas, integrado con los conductos CI/CD
- Taskade CLI : automatización de tareas y gestión de proyectos directamente desde la línea de comandos con soporte de IA
- Bitrix24 CLI : gestión completa de proyectos y colaboración en equipo mediante pedidos en línea, optimizando los flujos de trabajo
¿Qué herramienta elegir?
A pesar de sus impresionantes capacidades, los modelos de IA actuales tienen una comprensión limitada del código y pueden generar fallos de seguridad o vulnerabilidades. También les cuesta entender la arquitectura general de un proyecto y carecen de juicio crítico.
La elección de un asistente de IA depende en gran medida de los escenarios específicos en los que se utilizará. Para el desarrollo continuo y los proyectos en equipo que utilizan GitHub, GitHub Copilot es la opción preferida gracias a su integración nativa y su capacidad para aprender el estilo del equipo.
La elección también depende del lenguaje de programación principal. Como vimos en el artículo IA: generadores de código, una revolución para los desarrolladores, los lenguajes que dominan estas IA dependen de sus datos de entrenamiento.
La naturaleza del proyecto también es un factor clave. Para aplicaciones web y móviles, GitHub Copilot ofrece una experiencia fluida. Tabnine es relevante para proyectos con estrictos requisitos de confidencialidad. Para aplicaciones nativas en la nube, especialmente en AWS, Amazon CodeWhisperer es una opción lógica.
Principales avances desde 2024
Mejor comprensión de los proyectos complejos
Los nuevos LLM, como Claude 3.7 Sonnet o GPT-4.5, han mejorado considerablemente su capacidad para comprender bases de código complejas, superando una de las principales limitaciones mencionadas en el artículo de 2024. Estos modelos pueden ahora analizar proyectos enteros y mantener el contexto de decenas de miles de líneas de código.
Reducción de las alucinaciones
Las alucinaciones, un problema importante mencionado en el artículo inicial, se han reducido significativamente en los nuevos modelos especializados en código. Por ejemplo, las pruebas muestran que GitHub Copilot ha reducido sus errores en 30 % desde 2023, mientras que Claude Code tiene una tasa de alucinaciones inferior a 5 % en tareas de programación.
Mejor gestión de las cuestiones éticas y de propiedad intelectual
En respuesta a las preocupaciones éticas y legales mencionadas en el artículo, la mayoría de las herramientas de IA para código ofrecen ahora opciones de confidencialidad mejoradas:
- Modo sin conexión para entornos sensibles
- Filtrado automático de sugerencias potencialmente problemáticas
- Mayor transparencia sobre las fuentes de aprendizaje
- Opciones para excluir determinados depósitos del impulso
Democratizar la programación
Los nuevos asistentes de código han reducido considerablemente la barrera de entrada a la programación. Estudios recientes demuestran que los principiantes que utilizan estas herramientas alcanzan en 3 meses el nivel de competencia que antes requería más de un año de aprendizaje.
El futuro de la IA codificada
La predicción de Thomas Dohmke (CEO de GitHub) mencionada al principio delArtículo de 2024 parece confirmarse: "La IA escribirá 80% de código en 5 años". Para 2025, ya se calcula que entre 40 y 50 % de código comercial serán generados o fuertemente asistidos por IA.
Entre los avances futuros más prometedores figuran:
- Inteligencia artificial que entiende la intención empresarial Las futuras generaciones de asistentes de código podrán traducir directamente los requisitos empresariales en soluciones técnicas completas.
- Asistentes especializados por ámbito IAs específicamente formadas para determinados sectores (finanzas, sanidad, comercio electrónico) que entienden las limitaciones normativas y las mejores prácticas en la materia.
- Mantenimiento autónomo sistemas capaces de supervisar el código en producción, detectar problemas y proponer (o incluso aplicar) medidas correctoras.
- Colaboración más natural entre el promotor y la AI La interfaz entre el desarrollador y el asistente será más intuitiva, con capacidades multimodales que permitirán la comunicación mediante texto, voz e incluso bocetos.
El papel cambiante de los desarrolladores
Si la IA de código evoluciona rápidamente, el papel de los desarrolladores debe adaptarse en consecuencia. La IA está transformando las prácticas de desarrollo, con la aparición del "vibe coding" y el "prompt-based development".
La capacidad de formular instrucciones precisas para los asistentes de IA se está convirtiendo en una habilidad esencial. Los desarrolladores se están centrando más en la arquitectura, la experiencia de usuario y la lógica empresarial.
La IA se está integrando en todo el ciclo de desarrollo, desde el diseño hasta el mantenimiento. La personalización de los modelos para satisfacer las necesidades empresariales es una tendencia importante. La IA está contribuyendo a la democratización del desarrollo, permitiendo a perfiles no técnicos crear aplicaciones sin utilizar código.
El papel del desarrollador está evolucionando hacia la supervisión, arquitectura y gestión de la colaboración hombre-máquina.
Conclusión
La elección de una herramienta de IA para la codificación depende de una serie de factores específicos de su situación. Recomendamos un enfoque gradual de la adopción. Es crucial comprobar sistemáticamente el código generado y considerar la IA como un socio, no como un sustituto.
Es más, dominar el arte del aviso sigue siendo esencial para no perder el tiempo. El futuro del desarrollo de software se perfila en torno a una simbiosis hombre-máquina, en la que cada parte aporta sus puntos fuertes complementarios. Los desarrolladores que adopten estas tecnologías sin perder el sentido crítico serán los más indicados para prosperar en esta nueva era.
