- Los benchmarks reparten victorias: generación (Grok 3 Beta, o3-mini), edición (Gemini 2.5 Pro) y bugs reales (Claude 3.7).
- El contexto del repo es clave: IDEs con IA como Cursor y copilotos en el editor elevan la productividad.
- Copilot, Tabnine, IntelliCode, Codex y Ghostwriter cubren perfiles distintos según integración y equipo.
- Prueba antes de pagar: valora conectividad, coste y soporte; la IA asiste, pero siempre revisa el código.
La inteligencia artificial se ha colado de lleno en el día a día del desarrollo y, si programar ya exige foco y método, ahora además toca decidir qué asistente o modelo usar en cada caso. Entre copilotos en el editor, IDEs con IA integrada y modelos punteros para generar o editar código, la oferta es tan amplia que es normal hacerse la gran pregunta: ¿cuál es la mejor IA para programar?
La respuesta corta es que depende de lo que necesites: no es lo mismo generar funciones desde cero que arreglar bugs reales, editar código en repos grandes o trabajar en C++ con Visual Studio. También pesan variables como precio, conectividad, privacidad, soporte y si la herramienta entiende todo tu proyecto. A partir de aquí, vamos al grano con pruebas, herramientas y recomendaciones prácticas.
Criterios claros para decidir la mejor IA según tu caso
Antes de entrar en nombres propios, conviene fijar el marco: la “mejor” IA debería ayudarte a generar, editar y explicar código con fiabilidad, integrarse en tu flujo (por ejemplo, VS Code, Visual Studio o editores JetBrains), comprender el contexto de tu repo, y ofrecer buen soporte con un coste razonable.
Además, hay tres capacidades que marcan diferencias entre herramientas: el autocompletado contextual de calidad, la edición guiada de archivos existentes y la resolución autónoma de issues en repos reales. Si trabajas con proyectos grandes, que la IA pueda “leer” y razonar sobre todo el código es clave.
Otro factor poco glamuroso pero determinante es la conectividad. Muchas soluciones dependen de estar online para ofrecer sugerencias y análisis en tiempo real. Si tu entorno es de conectividad limitada, esto puede ser un freno serio.
Por último, el coste y la posibilidad de probar antes de pagar importan. Hay quien se ha arrepentido de abonar cuotas grandes sin testear, así que mejor priorizar versiones gratuitas o pruebas cuando existan, sobre todo si tienes un presupuesto en torno a 20€/$ al mes.
Qué dicen los tests: generación, edición y bugs reales
Las compañías publican benchmarks al lanzar modelos, y también hay mediciones externas. En los anuncios de OpenAI sobre sus familias o3 y o4, se refleja mejora frente a o1 en varias áreas, incluidas tareas de codificación, edición e ingeniería de software. Aunque en esos materiales comparan sobre todo con sus propios modelos, se aprecia una cobertura amplia de competencias técnicas.
Google, con Gemini 2.5, sí contrasta frente a terceros: o3-mini y GPT-4.5 de OpenAI, Claude 3.7 Sonnet de Anthropic, Grok 3 Beta de xAI y DeepSeek R1. En el test LiveCodeBench v5 para generación de código, Grok 3 Beta marca el mejor resultado con varios intentos (79,4%), mientras o3-mini destaca en un único intento (74,1%).
Para edición de código, la prueba Aider Polyglot favorece a Gemini 2.5 Pro. Y cuando hablamos de arreglar issues reales en GitHub con SWE-bench, el ganador es Claude 3.7 Sonnet. Tres tareas, tres vencedores distintos: la conclusión obvia es que cada modelo brilla en situaciones diferentes.
Fuentes externas como LLM Stats ayudan a tener perspectiva. En el ranking Aider Polyglot (5 de mayo de 2025), aparecen en cabeza o3 y o4-mini, seguidos de Gemini 2.5 Pro, o3-mini, DeepSeek-R1, GPT-4.1, DeepSeek V3 y Gemini 2.5 Flash, con posiciones posteriores para GPT-4.1 mini, GPT-4o y GPT-4.1 nano.
En el ranking de SWE-bench (5 de mayo de 2025), el primer puesto es para Claude 3.7 Sonnet, seguido de o3 y o4-mini, con Gemini 2.5 Pro, GPT-4.1, o3-mini, DeepSeek R1 y Claude 3.5 Sonnet detrás. De nuevo, una foto competitiva entre OpenAI, Google, DeepSeek y AnthropIc, con Claude destacando en bugs reales.
Otro indicador, LMC-Eval (Logical Math Coding Eval), pone a prueba razonamiento matemático con lógica y programación. En abril de 2025, lideraban o1 y o3-mini, seguidos por Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.5, Gemini 2.0 Flash, Claude 3.5 Sonnet, GPT-40 y Mistral Large. Aquí se nota cómo cambia el podio según la naturaleza del reto.
Copilotos y extensiones en el editor: productividad inmediata
GitHub Copilot
Copilot se integra como un guante en VS Code y también funciona en otros entornos, ofreciendo autocompletado y sugerencias contextuales muy útiles. Para flujos centrados en VS Code, el encaje es especialmente bueno gracias a su ecosistema de extensiones.
Sus puntos fuertes son el soporte multilenguaje y la actualización continua, lo que se traduce en propuestas relevantes en Python, JavaScript, Go, PHP, Ruby, etc.. Además, reduce fricción en tareas repetitivas y es una gran palanca de aprendizaje cuando exploras APIs o patrones.
Como contrapartida, depende de internet. Sin una conexión decente, la calidad del autocompletado se resiente. Y el acceso completo es de pago, de modo que para individuos o microequipos con presupuestos ajustados hay que valorar el retorno de la inversión.
Ideal si ya vives en el ecosistema GitHub/VS Code y buscas una mejora de productividad sin cambiar de editor. En equipos poliglotas, su versatilidad multilenguaje también suma puntos.
Tabnine
Tabnine apuesta por predicciones con IA y destaca por su personalización profunda: puedes entrenar modelos con tus propios repos para alinear sugerencias al estilo de tu equipo.
Uno de sus grandes valores es la compatibilidad amplia: funciona con VS Code, IntelliJ, Sublime Text, Atom y más, ofreciendo una adopción fluida en entornos diversos. En proyectos grandes y a largo plazo, esa coherencia con los estándares de equipo se agradece.
El precio a pagar es que exprimirlo al máximo requiere configuración y curva de aprendizaje. Entrenar modelos y ajustar la herramienta consume tiempo y puede ser exigente en recursos, sobre todo con repos voluminosos.
Brilla en equipos que priorizan coherencia de estilo, control y alineación con guías internas. Si estás dispuesto a configurarlo, el retorno es sólido.
IntelliCode (Microsoft)
IntelliCode lleva el autocompletado de Visual Studio y VS Code un paso más allá con patrones de código aprendidos en repos de calidad y modelos personalizados por equipo.
Su compatibilidad abarca C#, C++, Java, JavaScript, Python, TypeScript, etc., y funciona mejor donde Visual Studio y VS Code son la norma. La personalización basada en tu repo incrementa la relevancia de las sugerencias.
A cambio, necesita configuración inicial para entrenar modelos propios y su mejor versión vive en el ecosistema Microsoft. Si usas otros IDEs, puede perder integración frente a la experiencia nativa en VS/VS Code.
Recomendable para organizaciones que ya están en Microsoft y quieren consistencia y velocidad con un plus de inteligencia.
OpenAI Codex
Codex, la base de Copilot, se distingue por su capacidad de entender y generar código con alta precisión, abarcando múltiples lenguajes y mejores prácticas.
No solo sirve para autocompletar: se puede integrar en herramientas internas, automatizar tareas, generar documentación o crear prototipos a velocidad. Es versátil para traducir código entre lenguajes, escribir tests o refactorizar.
La otra cara es la complejidad de integración y el coste en usos intensivos. Implementarlo de forma óptima exige conocer bien las APIs y dimensionar el gasto según el volumen de peticiones.
Encaja con equipos avanzados que buscan dotar a sus flujos de capacidades de IA a medida, con control fino sobre calidad y despliegue.
Replit Ghostwriter
Ghostwriter vive dentro del IDE online de Replit y ofrece un entorno en la nube listo para colaborar, con sugerencias de IA y edición compartida en tiempo real. Ideal para moverse entre dispositivos sin configurar nada local.
La colaboración simultánea brilla en pair programming, hackathons y educación; además, la comunidad de proyectos públicos es un plus para aprender y reutilizar ideas.
¿Inconvenientes? Sin conexión no hay casi nada, y para proyectos muy complejos un entorno local potente suele dar más control, rendimiento y gestión de dependencias.
Muy recomendable para estudiantes, docentes y equipos pequeños que priorizan accesibilidad y colaboración inmediata.
IDEs con IA integrada: Cursor y compañía
Dentro de los entornos que integran IA de forma nativa, Cursor ha ganado una tracción notable. Basado en VS Code, hereda extensiones y configuración, e integra chat en el editor, sugerencias contextuales y refactorizaciones con modelos avanzados. En una encuesta con más de 28.000 votos frente a alternativas como Windsurf, Replit, v0, Lovable o Bolt, más del 70% recomendó Cursor.
Una ventaja clave es poder escoger el modelo a usar. Hay quien señala que la combinación Cursor + Claude 3.7 Sonnet funciona especialmente bien para programar con IA, mezclando contexto de proyecto y razonamiento fuerte en edición y resolución de issues.
Además, el enfoque de “tú tienes la última palabra” mantiene el control en manos del desarrollador. La IA propone, agiliza y automatiza, pero la decisión final sobre cambios queda en el usuario, preservando calidad y estilo.
Otras opciones del mismo “club” (Windsurf, v0, Lovable, Bolt) van evolucionando y, aunque el foco cambia entre ellas, comparten la idea de un IDE con IA como copiloto dentro del flujo de trabajo, sin saltar a chats externos.
Otras IAs útiles para código: de la nube a la seguridad
- AWS Amplify destaca si buscas desarrollo e implementación respaldados por IA con la potencia del ecosistema Amazon. Ofrece generación de código, análisis predictivo y despliegues automatizados con control de versiones.
- Aplicación típica: levantar rápido el backend de una app móvil con autenticación y datos, generando APIs y configurando Cognito y DynamoDB para centrarte en la UX sin pelearte con servidores.
- ChatGPT es un comodín eficaz para generar, explicar y revisar código en múltiples lenguajes. Entiende instrucciones en lenguaje natural y devuelve soluciones funcionales que puedes adaptar y optimizar.
- Amazon CodeWhisperer es el copiloto de AWS con soporte multilenguaje y gran integración en sus servicios. Si tienes tu infraestructura en Amazon, es razonable aprovechar la sinergia con su ecosistema.
- Ejemplo típico: un hackathon que integra Amazon Lex y Polly para una interfaz por voz, donde las sugerencias aceleran la implementación en tiempo récord.
- AlphaCode se orienta a resolver problemas de programación de estilo competitivo, ofreciendo varias candidatas a soluciones. Útil para desafíos complejos de algoritmia, como optimizar rutas con búsqueda A* o heurísticas más avanzadas.
- En contextos de I+D, tener múltiples aproximaciones te da un buen punto de partida para iterar y validar ideas en menos tiempo.
- DeepCode pone el foco en seguridad del software, detectando vulnerabilidades y proponiendo correcciones sin frenar el ritmo de desarrollo. Integrado en el flujo de CI/CD, ayuda a llegar a producción con menos sobresaltos.
- Un caso típico sería una tienda online en lanzamiento: analizar el repositorio para encontrar fallos comunes en autenticación, inyecciones o gestión de secretos y corregirlos antes de abrir al público.
Cómo elegir bien: escenarios reales y consejos prácticos
Si trabajas en proyectos grandes (por ejemplo, C++ con Visual Studio) y notas que los problemas “profundos” superan a tu IA actual, la prioridad es que el asistente entienda todo el contexto del repo. Herramientas con chat dentro del IDE y acceso al árbol de archivos marcan la diferencia, porque no razonan solo sobre la pestaña activa.
En ese escenario, un IDE como Cursor con un modelo sólido en edición y bugs (por ejemplo, Claude 3.7 Sonnet) puede ser una combinación ganadora. También suma Copilot si tu vida está en GitHub/VS Code, mientras que Tabnine brilla si tu equipo quiere alinear sugerencias con su estilo entrenando el modelo con repos internos.
Presupuesto en torno a 20€/$ al mes: intenta empezar con pruebas gratuitas o planes de entrada antes de comprometerte a cuotas grandes. Evita pagar anualidades sin evaluar el ajuste real a tu flujo, especialmente si no puedes probar antes. La experiencia demuestra que es mejor validar con tu código antes de apostar fuerte.
Si el trabajo es en la nube y colaborativo, Replit Ghostwriter es comodísimo, con colaboración en tiempo real y un onboarding ultrarrápido. Para equipos 100% Microsoft, IntelliCode ofrece una integración natural en Visual Studio/VS Code y mejora con el entrenamiento en tu repo.
Recuerda las limitaciones: muchas herramientas dependen de internet; si tu entorno es intermitente, valora soluciones que funcionen mejor offline o ajusta expectativas. Y, por encima de todo, revisa el código generado: son asistentes, no sustitutos. El propio consejo de varias guías es claro: usa la IA como apoyo y valida siempre el resultado.
Comunidad, soporte y privacidad
Las comunidades especializadas ayudan muchísimo. Hay espacios centrados en el “lado programador” de los chats con IA donde se comparten experiencias, trucos, creaciones y reglas para participar sin ruido. Son un buen lugar para aprender de casos reales y contrastar herramientas.
Además, elegir un asistente no es solo el modelo: la capa de producto importa. Interfaz, integración con repos, buscador contextual, plugins y un buen soporte marcan la diferencia. Plataformas como Copilot o incluso asistentes de búsqueda como Perplexity pueden añadir valor con sus capas de experiencia, más allá del modelo subyacente.
Un apunte práctico: muchas webs y servicios muestran avisos de cookies y piden consentimiento para analítica o preferencias del dispositivo. Es normal en el sector; ajusta tu privacidad y tenlo en cuenta cuando evalúes herramientas online.
Si te interesa la formación formal, hay programas específicos de IA aplicada al desarrollo que incluyen estas herramientas en su temario, con enfoque Full Stack y salidas de alta demanda, orientados a profesionalizar el uso de la IA en proyectos reales.
Tras repasar benchmarks, herramientas y escenarios, queda claro que no existe un único ganador para todo: en generación de código despuntan unos, en edición y bugs reales brillan otros, y en integración de producto marcan diferencias los IDEs con IA. La mejor elección es la que, con pruebas y coste controlado, entiende tu repo completo, se integra en tu editor y refuerza tu forma de trabajar sin robarte el control del código.
Redactor apasionado del mundo de los bytes y la tecnología en general. Me encanta compartir mis conocimientos a través de la escritura, y eso es lo que haré en este blog, mostrarte todo lo más interesante sobre gadgets, software, hardware, tendencias tecnológicas, y más. Mi objetivo es ayudarte a navegar por el mundo digital de forma sencilla y entretenida.