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 «killer app» de la IA. Está claro que los modelos de IA generativa no son perfectos, pero seguimos viendo una evolución extraordinaria. ¿El último ejemplo? El compilador de C que Claude Opus 4.6 programó él solo.

que ha pasado. Nicholas Carlini, investigador de Anthropic, conté ayer cómo «he estado experimentando con una nueva forma de monitorear modelos de lenguaje que hemos llamado «equipos de agentes»». Lo que ha hecho es conseguir que varios agentes de programación trabajen en paralelo utilizando el recién lanzado Claude Opus 4.6, y gracias a ello ha desarrollado algo excepcional con 16 de estos agentes: un compilador de código C.

Hola CCC. En Anthropic lo han llamado Claude’s C Compiler (CCC), y han publicado el código, íntegramente generado por Opus 4.6, en GitHub. El proyecto consta de 100.000 líneas de código Rust que se generaron en dos semanas con un coste de API de 20.000 dólares. Y funciona: con él han compilado un kernel Linux 6.9 funcional sobre x86, ARM y RISC-V.

Antes eran (al menos) dos millones de dólares y dos años. Lo que ha conseguido este experimento es demostrar cómo el desarrollo de software puede ser mucho más económico y rápido gracias al uso de estos agentes. Aunque no hay datos fácilmente disponibles sobre cuánto tiempo y dinero costaban los compiladores en el pasado, el tamaño de estos productos era enorme, como es el caso de MicrosoftVisual C++Por ejemplo. Es difícil saber cuánto costó, pero se estima que participaron entre 15 y 20 personas trabajando durante cinco años. Son muchas horas de trabajo y mucho dinero para desarrollar y pulir ese compilador. De hecho, la estimación de dos años y dos millones de dólares puede 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 conocimiento profundo de la arquitectura del procesador, sino que también se requerían miles de horas de trabajo para gestionar la optimización y la generación de código de máquina. En los años 90 la empresa Cygnus Soluciones (clave en el desarrollo del compilador gcc) vino a invertir más de 250 millones en una década para mantener y construir herramientas. El costo real no estaba solo en las líneas finales de código, sino en innumerables horas analizando patrones de CPU y memoria para hacer que el binario resultante fuera eficiente.

Lejos de ser perfecto, pero… El propio Carlini explicaba en el post que este compilador tenía serias limitaciones y por ejemplo «no tiene un compilador x86 de 16 bits imprescindible para iniciar Linux fuera del «modo real», y no tiene ensamblador propio ni su enlazador«. Probablemente estén lejos de ser compiladores maduros, pero aún así el logro sigue siendo excepcional y apunta a ese futuro en el que incluso desarrollos muy complejos pueden ser respaldados con IA. Serán costosos, sin duda, pero su desarrollo total probablemente será una fracción de lo que costaban hace unos años.

El cursor ya lo demostró.. Antes de que Anthropic lanzara su compilador programado con 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 estuvo lejos de ser perfecta o competir con Chrome, demostró la capacidad actual de estos sistemas de programación agente.

Punto de inflexión (especialmente para Anthropic). Para el Expertos en semianálisis Claude Code, actual máximo exponente de esta nueva era de programación impulsada por la IA, supone un cambio de paradigma: «Creemos que Claude Code es el punto de inflexión para los agentes de IA y es un vistazo al futuro de cómo funcionará la IA». Este prestigioso boletín predice un 2026 excepcional para Anthropic, hasta el punto de que creen que «superará dramáticamente a OpenAI».

Preguntas, los programas de IA. Si has probado el codificación de vibracionesEstoy seguro de que estás de acuerdo conmigo: la IA te permite hacer cosas que nunca hubieras soñado. Lo que hice hace unas semanas con Immich me lo dejó claro, y sigo experimentando con IA y programando cosas «a medida» que me solucionen problemas y necesidades reales. Sí, de momento son para mí y por tanto no son sistemas grandes y complejos que haya que poner en producción como ocurre en entornos profesionales, pero tengo claro que esto se está haciendo poco a poco y se hará más. De hecho, tanto OpenAI como Anthropic han destacado cómo, en el desarrollo de sus últimos modelos, parte del trabajo lo han hecho, paradójicamente, esos mismos modelos, que se han retroalimentado entre sí. Y el resultado está en producción y es utilizado por millones de personas. Algo está cambiando. Y es algo grande.

En | OpenAI tiene un problema: Anthropic está teniendo éxito justo donde está en juego la mayor cantidad de dinero