El CEO de Anthropic predice que en un año la IA hará todo el código—Ingenieros de la industria: en realidad no ha pasado nada

El CEO de Anthropic, Dario Amodei, lanzó el mes pasado una bomba en un evento del Council on Foreign Relations en Estados Unidos: «Creo que, en tres a seis meses, la IA se encargará de escribir el 90% del código. Y después de doce meses, podríamos entrar en un mundo en el que la IA escriba casi todo el código».

Estas palabras causaron un gran revuelo en la comunidad tecnológica. Un año después, ¿cómo está la realidad?

El plazo de la predicción ya pasó, pero existe una brecha con la realidad

Seis meses después, Amodei reiteró en una conversación con el CEO de Salesforce, Marc Benioff: «En Anthropic y en las múltiples empresas con las que colaboramos, esto (el 90%) realmente se ha cumplido»—pero investigadores independientes, al revisar después, consideraron que esa afirmación no es precisa. Si solo se cuenta el código presentado de manera oficial, la proporción de código generado por IA dentro de Anthropic podría acercarse al 50%; si se incluyen guiones de un solo uso y otras categorías amplias de código, entonces el número sí se acerca más al 90%.

El CEO de Google, Sundar Pichai, reveló que en Google más del 25% del código fuente es generado por IA; el CEO de Microsoft, Satya Nadella, señaló que alrededor del 30% del código en Microsoft es escrito por IA. Los números están creciendo, pero aún distan bastante del «90%».

La reacción real de los ingenieros: «Mi trabajo es entrar a arreglar el desastre»

En respuesta a la predicción de Amodei, un experimentado ingeniero de motores de juegos comentó sin rodeos que, en la situación actual, el código generado por IA tiene problemas fundamentales de calidad: «El código que produce la IA es una versión que ni siquiera escribiría un mejor programador, porque la IA tiende a apilar capas de abstracción redundantes, en lugar de encontrar una solución más concisa».

Otro ingeniero, desde la perspectiva de la realidad empresarial, también enfrió el entusiasmo: cualquier empresa que tenga más de tres años casi siempre cuenta con un sistema heredado lleno de conocimiento tribal, sin documentación y con un caos en la nomenclatura: «Ese paquete de funciones que escribió el ingeniero que se fue hace diez años, la IA ni siquiera lo puede manejar».

Esta visión cuenta con respaldo de datos. La encuesta de desarrolladores de Stack Overflow 2025 muestra que más de seis de cada diez (61.7%) de los desarrolladores tienen preocupaciones éticas y de ciberseguridad sobre el código generado por IA; además, los desarrolladores en general no confían en la exactitud de sus salidas y con frecuencia necesitan corregirlas manualmente.

Un obstáculo estructural que se omitió: bancos, salud y gobierno simplemente no pueden usarlo

Otro punto ciego digno de atención en la discusión son las limitaciones regulatorias. El 84% de los desarrolladores afirma que usa o planea usar herramientas de IA, pero esto es una «mejora amplia», no una automatización integral. En industrias altamente reguladas como la banca, la aeroespacial, la salud y las finanzas, muchas aún prohíben explícitamente o restringen fuertemente el uso de modelos de lenguaje grandes para procesar el código central, por razones relacionadas con la confidencialidad competitiva y riesgos de cumplimiento.

Según se reporta, el sistema administrativo de la Administración del Seguro Social de Estados Unidos requiere que 3,600 programas independientes trabajen en coordinación, y una gran parte está escrita en COBOL. La conversión de este tipo de infraestructura heredada es extremadamente compleja y dista mucho de que un gran modelo de lenguaje pueda hacerse cargo con facilidad.

La contradicción lógica del negocio en Silicon Valley

Un comentarista señaló una lógica irónica: «Si de verdad puedes hacer que la IA genere todo el código, ¿por qué la venderías a otros? Deberías usarla directamente para desarrollar todos tus productos tú mismo y quedarte con todos los mercados».

En otras palabras, el modelo de negocio de Anthropic depende en sí de que los ingenieros sigan comprando sus herramientas; en cierto grado, esto vuelve contradictoria la afirmación de que «la IA hará que los ingenieros se queden sin trabajo». Los ingenieros son clientes, y recortar clientes no es un buen negocio.

La predicción no quedó completamente en el aire, pero tampoco se cumplió

Combinando la evidencia actual, la predicción de Amodei sí disparó la tendencia de adopción acelerada de herramientas de codificación con IA en la industria; sin embargo, el cronograma de «tres a seis meses para llegar al 90%» resulta demasiado optimista. Investigadores independientes estiman que, midiendo el objetivo con definiciones operativas razonables, este podría requerir aún de nueve a quince meses para lograrse dentro de Anthropic, y mucho menos para toda la industria.

En cuanto a el problema más fundamental—si la IA puede realmente «entender» lo que hace el código, y no solo generar cadenas de texto aparentemente coherentes—la industria aún no tiene consenso. Como dijo un ingeniero: «El avance podría ocurrir la próxima semana o quizá llegue dentro de diez años. No estoy en ese campo, así que no me atrevo a predecir».

Este artículo: La predicción del CEO de Anthropic de que la IA se encargará de todo el código en un año—ingenieros de la industria: en realidad no ocurrió. Aparece por primera vez en Lian News ABMedia.