La inteligencia artificial ya no es una curiosidad en el mundo del desarrollo de software, sino algo que se integra directamente en el flujo de trabajo de los desarrolladores.
Desde completar líneas de código hasta ayudar a entender repos enormes, estas herramientas están cambiando la forma en que se programa.
A continuación repasamos 7 herramientas IA para el desarrollo de software más usadas actualmente.
1. GitHub Copilot
GitHub Copilot se ha convertido casi en sinónimo de asistente de código. Es una herramienta integrada con editores como VS Code, JetBrains o Neovim que sugiere líneas, funciones completas e incluso pruebas unitarias a partir del contexto del archivo y comentarios en lenguaje natural.
Su popularidad se debe a que está profundamente integrado en el ecosistema GitHub, lo que lo hace muy natural para millones de desarrolladores que ya alojan sus proyectos allí.
Entre sus funciones claves destacan el autocompletado contextual, el chat dentro del IDE para explicar código, proponer refactorizaciones o generar tests, y la capacidad de ayudar directamente en pull requests.
La gran ventaja de uso es que reduce el trabajo mecánico y repetitivo, acelera la escritura de código estándar y permite concentrarse en la lógica de negocio. A cambio, exige una actitud crítica: lo que propone suele ser bueno, pero no es infalible y siempre necesita revisión de un desarrollador de software humano.
2. Cursor
Cursor AI es un editor de código basado en la base de VS Code, pero diseñado desde el inicio alrededor de la IA.
Más que un plugin, es un entorno completo donde el chat de IA entiende el proyecto entero, puede navegar por archivos, localizar funciones relevantes y aplicar cambios en múltiples ficheros siguiendo una sola instrucción.
Esa experiencia centrada en la IA lo ha vuelto muy popular entre equipos que quieren que el asistente sea protagonista, no un añadido.
Sus funciones clave incluyen un chat con contexto del repositorio completo, comandos para “pedir cambios” a nivel de proyecto, refactorizaciones a gran escala y soporte para varios modelos de IA de alto rendimiento.
Su principal ventaja es la productividad cuando se trabaja con proyectos medianos o grandes, donde entender las relaciones entre módulos lleva tiempo. Cursor ayuda a explorar código más rápido, probar diferentes soluciones y documentar mejor, siempre que se tenga claro que el desarrollador es quien decide qué cambios aceptar.
3. Amazon Q Developer
Amazon Q Developer es la apuesta de AWS para el desarrollo asistido por IA, muy orientado a quienes ya viven dentro del ecosistema Amazon. Se integra con IDEs populares y con servicios de AWS para sugerir código que no solo compila, sino que sigue buenas prácticas habituales en la nube de Amazon.
Su popularidad crece sobre todo en empresas que ya usan intensivamente Lambda, DynamoDB, S3 y demás servicios de la plataforma.
En cuanto a funciones, ofrece autocompletado de código, generación basada en comentarios en lenguaje natural y sugerencias específicas de integración con servicios AWS.
Además, incorpora análisis de seguridad que ayuda a detectar patrones problemáticos. Sus ventajas se notan especialmente en proyectos cloud, donde reduce errores de configuración y acelera la creación de infraestructuras típicas. El valor añadido está en que conoce la “forma correcta” de usar muchos servicios, sin embargo, el desarrollador tiene que revisar si esa forma correcta es la que encaja en su arquitectura concreta.
4. Tabnine
Tabnine lleva años en el terreno del autocompletado inteligente y se ha ganado fama por su enfoque en privacidad y despliegues flexibles. Lo usan muchos equipos que necesitan que el código y los datos nunca salgan de su entorno, gracias a opciones de instalación on premise o en nubes privadas. Es especialmente popular en organizaciones con requisitos estrictos de cumplimiento normativo y confidencialidad.
Ofrece autocompletado contextual en múltiples lenguajes, agentes de IA que ayudan con tareas como refactorización ligera o generación de tests, y configuraciones avanzadas de privacidad.
Su gran ventaja es el control que da sobre dónde corren los modelos y cómo se usan los datos de código, algo clave en sectores regulados. Ayuda a acelerar el desarrollo sin obligar a exponer el repositorio a proveedores externos, aunque la organización debe dedicar tiempo a una buena configuración inicial.
5. Sourcegraph Cody
Sourcegraph Cody, está diseñado para un problema muy concreto: entender y trabajar con bases de código enormes, incluyendo monorepos que abarcan decenas o cientos de servicios. Es muy popular en empresas grandes donde el mayor reto no es escribir una función nueva, sino orientarse dentro de millones de líneas de código.
Su principal función es permitir hacer preguntas en lenguaje natural sobre el código de toda la organización: desde “dónde se valida este campo” hasta “cómo se calcula este precio en toda la aplicación”.
También puede sugerir cambios consistentes en muchos archivos y ayudar a navegar rápidamente entre definiciones y referencias. La ventaja clara es el ahorro de tiempo al investigar código heredado y la capacidad de hacer cambios masivos con más confianza. Aun así, sigue siendo vital que un ingeniero con conocimiento profundo de la arquitectura revise el impacto de lo que Cody propone.
6. Codeium
Codeium se ha posicionado como una alternativa muy atractiva por su combinación de buen rendimiento y un plan gratuito generoso para individuos y pequeños equipos. Su popularidad creció al ofrecer autocompletado, chat y contexto de repositorio en más de cuarenta IDEs y editores, sin atarse a un solo proveedor o ecosistema.
Entre sus funciones se encuentran el completado avanzado a nivel de bloque o función, un chat que entiende el código del proyecto y puede explicar errores, proponer mejoras y generar tests, además de integraciones ligeras con flujos de trabajo existentes.
La ventaja principal es que permite acceder a un copiloto de código completo sin un coste inicial alto, ideal para freelancers, estudiantes o pequeños equipos que quieren experimentar con IA en desarrollo antes de hacer grandes inversiones.
7. Gemini Code Assist
Gemini Code Assist es la propuesta de Google basada en sus modelos Gemini. Se integra con editores como VS Code y JetBrains, y se conecta bien con el entorno de Google Cloud.
Su uso se ha extendido en entornos donde ya se aprovechan otros servicios de Google, y también gracias a opciones gratuitas para desarrolladores individuales.
Sus funciones incluyen autocompletado de código, generación de funciones a partir de descripciones en lenguaje natural, explicación de errores y sugerencias de solución, así como integración con herramientas de despliegue y observabilidad en Google Cloud.
La ventaja clara aparece en equipos que ya están en el ecosistema de Google, donde la herramienta entiende tanto el código como el contexto de servicios en la nube. Como siempre, el mejor uso se da cuando los desarrolladores tienen criterio para valorar los trade offs que el modelo no ve.
IA para desarrollo de software poderosa, pero siempre con criterio humano
Todas estas herramientas tienen algo en común, prometen hacer el trabajo de desarrollo más rápido, cómodo y menos repetitivo. Ayudan a escribir código estándar en minutos, a entender bases de código enormes, a documentar mejor y a reducir parte de los errores típicos. En manos de un equipo con experiencia, pueden suponer un salto real de productividad.
Sin embargo, la IA no sustituye el conocimiento sólido de programación, arquitectura, seguridad ni buenas prácticas. Los modelos no entienden el contexto de negocio, los requisitos legales, las sutilezas de rendimiento o los riesgos de diseño igual que lo haría un ingeniero con experiencia. Sus sugerencias pueden ser incompletas, inseguras o simplemente inadecuadas para un caso concreto.
La forma responsable de usar estas herramientas pasa por verlas como copilotos y no como pilotos. Conviene adoptarlas con entusiasmo, pero mantener siempre una revisión humana rigurosa, pruebas automáticas robustas, buenas prácticas de revisión de código y formación continua en fundamentos de ingeniería. La combinación de desarrolladores bien formados con asistentes de IA potentes es lo que realmente marca la diferencia y permite aprovechar estas tecnologías sin perder control ni calidad.
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