IA para desarrolladores de software

Hay muchas herramientas para programar con IA, pero solo algunas tienen una barrera de entrada muy baja y se pueden probar sin demasiada fricción.

Este artículo se centra en soluciones que podemos usar ya, con poco coste y sin entrar en despliegues propios o infraestructura self-hosted.

Qué aporta la IA al desarrollo

Bien usada, la IA puede acelerar tareas como:

• Autocompletado y refactorizaciones
• Procesos de onboarding y navegación por repositorios
• Generación/modificación de tests, migraciones
• Revisión inicial de pull/merge requests

No sustituye al humano ni su criterio/conocimiento técnico, pero sí reduce mucho trabajo repetitivo.

Recomendaciones rápidas

Rápidamente, estas son mis recomendaciones:

Conceptos base

Hay dos piezas clave en el uso de IA para programar: proveedores de inferencia e interfaces.

Proveedores de inferencia

Son los servicios que aportan el cómputo necesario para ejecutar modelos de IA y, normalmente, también los propios modelos.

Por ejemplo, OpenAI es un proveedor de inferencia porque permite usar sus modelos y su infraestructura, ya sea vía API o mediante productos propios.

Una GPU alquilada en Vast.aies otra opción, pero aquí hablamos de infraestructura sobre la que tendrías que desplegar tu propio servicio de inferencia. Es más complejo y queda fuera del alcance de este artículo.

Interfaces

Son las aplicaciones que usamos para interactuar con los proveedores de inferencia.

Pueden ser:

• IDE tradicionales con capacidades de IA añadidas, como VS Code con extensiones
• CLIs orientadas a agentes, como OpenCode o Claude Code
• Aplicaciones de UI tradicionales como Codex
• Sistemas de revisión integrados en GitHub o GitLab

ChatGPT vs. estas herramientas para programar

La diferencia clave entre usar un chatbot web (como ChatGPT) y usar una de estas herramientas especializadas es el contexto.

No es práctico pegar un repositorio grande entero en un chat: hay límites de contexto, coste, latencia y mucho ruido para el modelo. En cambio, las herramientas especializadas usan capacidades del sistema, como lectura de archivos, búsquedas, terminal o Git, para consultar solo lo que necesitan en cada momento.

Eso mejora dos cosas:

• La calidad de las respuestas
• La capacidad de hacer cambios sobre el código real del proyecto

IDEs y entornos de desarrollo

Hay muchos IDEs con capacidades de IA generativa. Muchas de las opciones más populares se apoyan en VS Code o en su ecosistema, pero no son las únicas.

Algunas alternativas:

• Zed
• GitHub Copilot for IntelliJ IDEA
• PyCharm
• Microsoft Visual Studio

VS Code

En VS Code, la IA se integra principalmente a través de extensiones, tanto oficiales como de la comunidad.

GitHub Copilot

Qué es:

• La opción más extendida en entornos empresariales
• Combina chat, autocompletado y edición asistida dentro del editor

Puntos fuertes:

• Adopción sencilla si ya trabajas con GitHub y Microsoft
• Experiencia sólida de autocompletado
• Encaja bien como punto de entrada para equipos

Limitaciones:

• El catálogo de modelos y la flexibilidad de proveedores son más limitados que en herramientas más abiertas
• Por defecto es un servicio más cerrado que alternativas como OpenCode o Cline

Cuándo lo elegiría:

• Si se quiere adoptar una solución así en una empresa y se quiere hacer relativamente rápido

Referencia: GitHub Copilot

Kilo Code / Cline

Qué son:

• Proyectos de código abierto con extensión para IDE y también cuentan con CLI
• Separan la interfaz del proveedor de inferencia

Puntos fuertes:

• Permiten usar muchos proveedores y modelos distintos
• Dan más control sobre coste, calidad y configuración
• Son buenas opciones para BYOK

Limitaciones:

• Requieren más configuración
• La experiencia suele depender más de cómo se ajusten proveedor, modelo y permisos

Cuándo los elegiría:

• Cuando se quiere flexibilidad, probar diferentes modelos o para proyectos personales sin abandonar VS Code

Referencias: Kilo Codey Cline

Cursor

Qué es:

• Un fork de VS Code centrado en IA desde el principio

Puntos fuertes:

• Experiencia muy pulida
• Autocompletado y edición asistida
• Flujo de trabajo orientado a agentes

Limitaciones:

• Es un producto más cerrado que VS Code, algunas extensiones no funcionan en Cursor
• Parte de sus funciones avanzadas dependen del plan contratado

Cuándo lo elegiría:

• Cuando se requiere hacer un trabajo más serio y orientado a agentes, manteniendo las bondades de VS Code

Además del IDE, Cursor ofrece productos complementarios como revisión automatizada de cambios y agentes en la nube. Merece la pena probarlo porque marca bastante bien el nivel de experiencia de usuario al que se puede llegar.

Referencia: Cursor

Entornos nativos para IA y CLIs orientadas a agentes

Aquí entran herramientas pensadas alrededor del flujo de trabajo con agentes, no solo como una extensión añadida al editor.

OpenAI Codex

Qué es:

• Una suite de desarrollo centrada en agentes, con interfaz propia

Puntos fuertes:

• Experiencia muy guiada
• Cómodo si ya trabajas dentro del ecosistema de OpenAI
• Buena gestión de tareas paralelas y contexto por proyecto

Limitaciones:

• Está centrado en modelos de OpenAI
• Es menos flexible si quieres mezclar proveedores o modelos externos

Cuándo lo elegiría:

• Si ya pagas ChatGPT y quieres una experiencia integrada y simple

Referencia: OpenAI Codex

Claude Code

Qué es:

• Una CLI de desarrollo orientada a agentes, muy orientada al trabajo desde terminal

Puntos fuertes:

• Intuitivo para personas que tienen mucha soltura con la terminal
• También se puede usar desde la aplicación de escritorio de Claude

Limitaciones:

• Usuarios no Enterprise solo pueden usar modelos provistos por Anthropic

Cuándo lo elegiría:

• Si prefieres terminal, valoras simplicidad y quieres trabajar con modelos de Anthropic

Ojo, a día de hoy no elegiría esta opción existiendo Cursor y OpenCode.

Referencia: Claude Code

OpenCode

Qué es:

• Un proyecto de código abierto que nació como CLI, aunque ahora también tiene app de escritorio y extensión para IDE

Puntos fuertes:

• Muy flexible en proveedores y modelos
• Suele proveer modelos de forma gratuita
• Buena opción para comparar modelos sin cambiar de herramienta

Limitaciones:

• Exige algo más de criterio para elegir proveedor y modelo
• La experiencia puede variar bastante según la configuración

Cuándo lo elegiría:

• Cuando se quiera maximizar flexibilidad y optimizar coste sin estar atado a un solo ecosistema

Opciones interesantes dentro de OpenCode:

• OpenCode Go: plan mensual orientado a coste bajo, con acceso a varios modelos seleccionados
• BYOK (Bring Your Own Key) con OpenRouter: útil si quieres acceder a muchos modelos desde un único punto de integración
• proveedores directos: buena opción si ya tienes cuentas o contratos con proveedores concretos (OpenAI, Alibaba, Moonshot, etc.)

Referencia: OpenCode

Tabla comparativa