Estamos ante un punto de inflexión tecnológico. Uo, en el que la ingeniería de software, una de las tareas técnicas más complejas y exigentes de la historia, se está convirtiendo poco a poco en la “aplicación asesina” de la IA. Está claro que los modelos de IA generativa no son perfectos, pero seguimos viendo avances extraordinarios. ¿El último ejemplo? El compilador de C que Claude Opus 4.6 programó él solo.
Qué pasó. Nicholas Carlini, investigador de Anthropic, conté ayer como «He estado experimentando con una nueva forma de monitorear modelos de lenguaje que llamamos «equipos de agentes». Ha conseguido que múltiples agentes de programación trabajen en paralelo con el recién lanzado Claude Opus 4.6, y gracias a ello ha desarrollado algo extraordinario con 16 de estos agentes: un compilador de código C.
Hola CCC. En Anthropic lo llamaron Claude’s C Compiler (CCC) y publicaron el código generado íntegramente por Opus 4.6. en GitHub. El proyecto consta de 100.000 líneas de código Rust generadas en dos semanas con un coste de API de 20.000 dólares. Y funciona: esto significa que han compilado un kernel Linux 6.9 funcional en x86, ARM y RISC-V.
Antes eran (al menos) dos millones de dólares y dos años. Este experimento demostró que el desarrollo de software se puede realizar de forma mucho más económica y rápida utilizando estos agentes. Aunque no hay datos fácilmente disponibles sobre cuánto tiempo y dinero han costado los compiladores en el pasado, el tamaño de estos productos ha sido enorme, como fue el caso de MicrosoftVisual C++Por ejemplo. Es difícil decir cuánto costó, pero se estima que trabajaron en él entre 15 y 20 personas durante cinco años. Son muchas horas de trabajo y mucho dinero para desarrollar y pulir este compilador. La estimación de 2 millones de dólares para dos años puede en realidad ser demasiado optimista.
otro ejemplo. Históricamente, construir un compilador de C desde cero se consideraba uno de los pináculos de la ingeniería de sistemas. No sólo se requería un amplio conocimiento de la arquitectura del procesador, sino también miles de horas de trabajo gestionando la optimización y la generación de código de máquina. En los años 90 la empresa Cygnus Soluciones (Aviso en el desarrollo del compilador gcc) vino a invertir más de 250 millones en una década para mantener y portar herramientas de construcción. El costo real no estaba solo en las líneas finales de código, sino también en las innumerables horas dedicadas a analizar patrones de CPU y memoria para hacer que el binario resultante fuera eficiente.
Lejos de ser perfecto, pero… El propio Carlini explica en el post que este compilador tiene serias limitaciones y, por ejemplo, “no tiene un compilador x86 de 16 bits, fundamental para iniciar Linux fuera del “modo real”, y no tiene ensamblador propio. Izquierdista«Probablemente esté muy lejos de los compiladores maduros, pero aun así el rendimiento sigue siendo excepcional y apunta a un futuro en el que incluso desarrollos muy complejos podrán soportarse con IA. Sin duda serán caros, pero su desarrollo total probablemente será una fracción de lo que costaban hace unos años.
Cursor ya lo ha demostrado. Antes de que Anthropic lanzara su compilador programado por IA, Cursor completó un proyecto similar, combinando agentes GPT 5.2 en su plataforma de desarrollo para crear un navegador funcional en una semana. En total, la IA programó tres millones (!) de líneas de código en Rust y, aunque, nuevamente, estaba lejos de ser perfecta o competitiva con Chrome, demostró las capacidades actuales de estos sistemas de programación de agentes.
Punto de inflexión (especialmente para Anthropic). Para el Expertos en semianálisis Claude Code, actualmente líder en esta nueva era de programación impulsada por IA, representa un cambio de paradigma: «Creemos que Claude Code representa un punto de inflexión para los agentes de IA y ofrece una visión del futuro de cómo funciona la IA». Este prestigioso boletín predice un 2026 excepcional para Anthropic, hasta el punto de que esperan que «supere dramáticamente a OpenAI».
Preguntas, los programas de IA. Si lo intentaste Codificación de vibracionesEstoy seguro de que estarás de acuerdo: la IA te permite hacer cosas que nunca soñaste. Lo que hice con Immich hace unas semanas me lo dejó claro, y sigo experimentando con IA y programando cosas “a medida” que me resuelvan problemas y necesidades reales. Sí, de momento lo son para mí y por tanto no son sistemas grandes y complejos que haya que poner en producción como ocurre en entornos profesionales, pero me doy cuenta de que esto va sucediendo poco a poco y se hará más. De hecho, tanto OpenAI como Anthropic han destacado que al desarrollar sus últimos modelos, paradójicamente, parte del trabajo lo realizaron los mismos modelos influyéndose entre sí. Y el resultado es producido y utilizado por millones de personas. Algo está cambiando. Y es algo grande.
En | OpenAI tiene un problema: Anthropic tiene éxito exactamente donde está en juego la mayor cantidad de dinero