Software a la velocidad de los agentes

Hace un año, el debate era si la IA podía escribir código útil siquiera. En 2026, las preguntas son cuánto entregarle, con qué rapidez puede salir el resultado y quién lo revisa. Esto es lo que las empresas han dicho y mostrado en los últimos meses, y dónde siguen marcando la diferencia las personas.

Lo que dicen las empresas

En su conferencia de resultados del primer trimestre, en mayo, Airbnb dijo que el 60 por ciento del código que sus ingenieros produjeron en el trimestre lo había escrito la IA. En agosto, su director ejecutivo, Brian Chesky, dijo que el tiempo del concepto al lanzamiento se había reducido hasta un 60 por ciento en algunas iniciativas clave, y que Airbnb había lanzado casi un 80 por ciento más de funciones y mejoras que en los mismos seis meses del año anterior.

En febrero, el codirector ejecutivo de Spotify, Gustav Söderström, dijo que los mejores desarrolladores de la empresa no habían escrito ni una sola línea de código desde diciembre. Trabajan con un sistema interno llamado Honk, construido sobre Claude Code: un ingeniero, de camino al trabajo, le pide a Claude que corrija un error, recibe en Slack una nueva compilación de la app y la integra antes de llegar a la oficina. Cognition, la creadora del agente de programación Devin, dice que Devin escribió el 89 por ciento del código que subieron sus propios ingenieros, y que los agentes de su editor Windsurf escribieron el resto.

Como referencia, en abril de 2025, Satya Nadella, de Microsoft, situó entre el 20 y el 30 por ciento la parte escrita por software en los repositorios de Microsoft, y Sundar Pichai dijo que la IA generaba más del 30 por ciento del código de Google. Las cifras son de las propias empresas, y ninguno de los informes explica cómo se midieron.

Lo que han construido los agentes

Dos experimentos muestran el extremo superior. En febrero, Nicholas Carlini, de Anthropic, dejó trabajar en paralelo a 16 instancias de Claude en un compilador de C, escrito desde cero en Rust. En casi 2'000 sesiones y unas dos semanas, por algo menos de 20'000 dólares en capacidad de cómputo, produjeron 100'000 líneas de código capaces de compilar el kernel de Linux en tres arquitecturas de procesador. No es un sustituto directo de un compilador de producción, y su resultado es más lento. La advertencia de Carlini es la parte útil: es fácil ver que las pruebas pasan y dar el trabajo por terminado, cuando rara vez es así.

En enero, Cursor describió cómo ejecutó cientos de agentes en un solo proyecto. En cerca de una semana escribieron un navegador web desde cero, más de un millón de líneas repartidas en unos 1'000 archivos. Una gran migración dentro del propio código de Cursor llevó más de tres semanas y, en palabras del equipo, seguía necesitando una revisión cuidadosa.

El mercado de construir

El dinero acompaña. Cursor superó los 2 mil millones de dólares de ingresos anualizados esta primavera, y en junio SpaceX acordó comprarlo por 60 mil millones de dólares en acciones. Anthropic dijo en marzo que los ingresos en ritmo anual (run rate) de Claude Code habían superado los 2,5 mil millones de dólares. Lovable, donde las personas describen una app y la plataforma la construye y la aloja, superó esta semana los 600 millones de dólares de ingresos anualizados, y las apps creadas con ella reciben cerca de mil millones de visitas al mes.

El efecto se ve en las tiendas de apps. Appfigures contó un 60 por ciento más de apps nuevas en el primer trimestre de 2026 que un año antes entre la App Store de Apple y Google Play, y un 80 por ciento más solo en iOS. La explicación de trabajo de TechCrunch son las herramientas de programación con IA, que permiten a quien tiene una idea construir su primera app.

Lo que sigue necesitando personas

El cuello de botella se ha desplazado de escribir a revisar. En marzo, Anthropic lanzó una herramienta de revisión para Claude Code porque, como dijo Cat Wu, de Anthropic, Claude Code había aumentado enormemente la producción de código y la revisión no podía seguir el ritmo. Los mantenedores de código abierto describen la misma avalancha desde el otro lado. El responsable de VideoLAN, que hace el reproductor VLC, calificó de pésimas las solicitudes de integración (merge requests) de colaboradores junior, y el proyecto cURL puso fin a su programa de recompensas por errores tras verse desbordado por lo que su creador llamó AI slop.

La seguridad no viene con la velocidad. Esta semana, UpGuard informó de unas 16'000 bases de datos alojadas en Supabase con datos personales abiertos a internet, y TechCrunch vinculó el problema con apps creadas deprisa con IA. Supabase dice que su plataforma es segura por defecto y que la configuración es responsabilidad del cliente. También hay que vigilar los costes: Uber agotó su presupuesto anual de IA en unos cuatro meses y ahora limita a cada empleado a 1'500 dólares al mes por herramienta de programación.

Y la velocidad no es automática. En un estudio de METR de 2025, desarrolladores de código abierto con experiencia esperaban que la IA los hiciera un 24 por ciento más rápidos y resultaron un 19 por ciento más lentos, aunque los autores advirtieron de que no hay que sacar demasiadas conclusiones de un solo estudio. Scott Wu, de Cognition, cuya empresa vende los agentes, sigue diciendo que qué hacer debería depender siempre de la persona.

Ahí es donde se quedan las personas: decidir qué merece la pena construir, cómo encajan las piezas, qué puede tocar los datos de los clientes y cuándo algo está lo bastante bien para salir. Los agentes escriben las líneas. La arquitectura, la seguridad, el gusto y la revisión necesitan a alguien que responda por el resultado.

Cómo trabajamos y qué puede hacer una empresa

Nosotros también construimos así. Werk, nuestro producto para apps y digitalización, crea apps web, iOS y Android con IA sobre nuestro propio framework y plataforma. En Studio, cada publicación se revisa, se compila una vez, se prueba, se pone en vivo, se vuelve a revisar y se revierte por sí sola si algo falla, de modo que la velocidad nunca llega a un cliente sin probar. Twin lleva el conocimiento y las reglas de una empresa a Codex para las personas que construyen.

Para una empresa, se desprenden cinco pasos. Escribe lo que quieres antes de que un agente escriba código. Pon pruebas y puertas de revisión delante de cada versión. Haz que alguien que sepa de seguridad revise todo lo que toque datos personales. Da un presupuesto a los agentes y mide lo que sale a producción, no cuántas líneas se escribieron. Y deja la arquitectura y la decisión de publicar en manos de personas concretas.