Codex de OpenAI y Claude de Anthropic impulsan la revolución en programación, ya que los desarrolladores dicen que han abandonado la programación tradicional

¿La programación tradicional está muerta? Esa es la pregunta que muchos desarrolladores se han estado haciendo esta semana tras el lanzamiento de nuevos modelos de codificación potentes de OpenAI y Anthropic.

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La semana pasada, OpenAI y Anthropic lanzaron sus respectivos modelos de codificación—GPT-5.3-Codex y Claude Opus 4.6—que representaron avances significativos en las capacidades de IA para programar. GPT-5.3-Codex mostró un rendimiento notablemente superior en benchmarks de codificación en comparación con modelos anteriores, mientras que Opus 4.6 introdujo una función que permite a los usuarios desplegar equipos de agentes de IA autónomos que pueden abordar diferentes aspectos de proyectos complejos simultáneamente. Ambos modelos pueden escribir, probar y depurar código con mínima intervención humana—incluso iterando sobre su propio trabajo y refinando funciones antes de presentar resultados a los desarrolladores.

Los lanzamientos—especialmente GPT-5.3-Codex—desencadenaron una especie de crisis existencial en línea entre los ingenieros de software. En el centro de ello estaba un ensayo viral escrito por Matt Shumer, CEO de OthersideAI. Shumer afirmó que “algo hizo clic” tras los lanzamientos de los modelos y describió cómo los modelos de IA ahora manejan todo el ciclo de desarrollo de forma autónoma—escribiendo decenas de miles de líneas de código, abriendo aplicaciones, probando funciones y haciendo iteraciones hasta estar satisfechos, con los desarrolladores simplemente describiendo los resultados deseados y alejándose. Propuso que estos avances significan que la IA podría alterar los empleos más severamente que la pandemia de COVID-19.

El ensayo generó reacciones diversas. Algunos líderes tecnológicos estuvieron de acuerdo, incluido Alexis Ohanian, cofundador de Reddit, pero otros, como el profesor de NYU Gary Marcus, lo criticaron como “hype weaponizado.” (Marcus señaló que Shumer no proporcionó datos que respalden las afirmaciones de que la IA puede escribir aplicaciones complejas sin errores.) Jeremy Kahn de Fortune también argumentó que son las características únicas de la programación—como las pruebas automatizadas—las que facilitan su automatización total, mientras que la automatización en otros campos del conocimiento puede ser más difícil de lograr.

Ingenieros de software como primeros adoptantes

Para muchos ingenieros, algunas de las advertencias de Shumer simplemente reflejan su realidad actual. Muchos dicen que han dejado de programar por completo, confiando en la IA para escribir código bajo su dirección.

Aunque los nuevos lanzamientos representan mejoras significativas, los desarrolladores también señalaron que la industria ha estado en una transformación lenta durante el último año, a medida que los modelos se vuelven capaces de manejar tareas cada vez más complejas de forma autónoma. Aunque en las principales empresas tecnológicas los programadores han dejado de escribir código línea por línea, no han dejado de construir software—se han convertido en directores de sistemas de IA que hacen la escritura por ellos. La habilidad ha pasado de escribir código a diseñar soluciones y guiar las herramientas de IA. Algunos argumentan que los nuevos modelos principalmente “rompen la burbuja” en torno a la programación con IA, haciendo que personas fuera del ámbito de la programación sean conscientes de una tendencia que los ingenieros han estado experimentando durante meses.

Durante su llamada de resultados esta semana, el co-CEO de Spotify, Gustav Söderström, dijo que los mejores desarrolladores de la compañía “no han escrito una sola línea de código desde diciembre.” El sistema interno del gigante del streaming usa Claude Code para despliegues remotos, permitiendo a los ingenieros instruir a la IA para arreglar errores o agregar funciones a través de Slack en sus teléfonos durante el trayecto al trabajo, y luego fusionar el trabajo completado a producción antes de llegar a la oficina. Söderström afirmó que Spotify lanzó más de 50 nuevas funciones en 2025 usando estos flujos de trabajo.

Incluso dentro de Anthropic, los ingenieros dependen en gran medida de sus propias herramientas para escribir nuevo código. Boris Cherny, jefe de Claude Code, dijo a principios de este mes que no ha escrito código en más de dos meses. Anthropic informó previamente a Fortune que entre el 70% y el 90% del código de la empresa ahora es generado por IA.

Los modelos en sí también han alcanzado un hito recursivo: ahora ayudan materialmente a construir versiones más avanzadas de sí mismos. OpenAI afirmó que GPT-5.3-Codex “es nuestro primer modelo que fue fundamental en su propia creación,” un cambio importante en cómo funciona el desarrollo de IA. De manera similar, Cherny de Anthropic dijo que su equipo construyó Claude Cowork—una versión no técnica de Claude Code para gestión de archivos—en aproximadamente una semana y media, en gran parte usando Claude Code mismo. Incluso para Claude Code, Cherny afirmó que alrededor del 90% de su propio código ahora es escrito por Claude Code.

A pesar de las ganancias en productividad, algunos desarrolladores también advierten que las nuevas herramientas podrían causar agotamiento. Steve Yegge, un ingeniero veterano, dijo que las herramientas de IA estaban agotando a los desarrolladores por exceso de trabajo.

En un blog ampliamente compartido, Yegge describió cómo se quedó dormido de repente tras largas sesiones de codificación y colegas considerando instalar pods de siesta en su oficina. La naturaleza adictiva de las herramientas de codificación con IA, argumenta, está llevando a los desarrolladores a asumir cargas de trabajo insostenibles. “Con un impulso de 10x, si das a un ingeniero Claude Code, una vez que sean fluidos, su flujo de trabajo producirá valor equivalente a nueve ingenieros adicionales,” escribió. Pero “crear cosas con IA requiere mucha energía humana.”

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