Estamos ante un punto de inflexión tecnológica. Uo en el que la ingeniería software, una de las tareas técnicas más complejas y exigentes de la historia, poco a poco se está convirtiendo en la “killer app” de la IA. Es evidente que los modelos de IA generativa no son perfectos, pero no paramos de ver una evolución extraordinaria. ¿El último ejemplo? El compilador de C que se ha programado Claude Opus 4.6 él solo.
¿Qué ha pasado?. Nicholas Carlini, investigador en Antrópico, contaba ayer cómo “he estado experimentando con una nueva forma de supervisar modelos de lenguaje que hemos llamado “equipos de agentes””. Lo que ha hecho es lograr ue varios agentes de programación trabajen en paralelo usando el recién estrenado Claude Opus 4.6, y gracias a eso ha desarrollado con 16 de esos agentes algo excepcional: un compilador de código C.
Hola, CCC. En Anthropic lo han llamado Claude’s C Compiler (CCC), y han publicado el código, completamente generado por Opus 4.6, es GitHub. El proyecto consta de 100.000 líneas de código Rust que se han generado en dos semanas con un coste de API de 20.000 dólares. Y funciona: con él 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.. Lo que ha logrado este experimento es demostrar cómo el desarrollo de software puede ser mucho más barato y rápido gracias al uso de estos agentes. Aunque no hay datos fáciles de conseguir sobre tiempo, cuánto y dinero costaron compiladores en el pasado, la dimensión de estos productos era enorme, como ocurre en el caso de MicrosoftVisual C++por ejemplo. Es difícil saber cuánto costó, pero se estima que pudo implicar a unas 15-20 personas trabajando durante cinco años. Eso son muchas horas/hombre y mucho dinero para desarrollar y pulir ese compilador. La estimación de dos años y dos millones de dólares de hecho sea hasta demasiado optimista.
Otro ejemplo. Históricamente construir un compilador de C desde cero era considerado como una de las cimas de la ingeniería de sistemas. No solo se requeriría un conocimiento profundo de la arquitectura de procesadores, sino millas de horas/hombre para gestionar la optimización y la generación del código máquina. En los años 90 la empresa Cygnus Soluciones (clave en el desarrollo del compilador gcc) llegó a invertir más de 250 millones en una década para mantener y portar herramientas de compilación. El costo real no estaba solo en las líneas finales de código, sino en incontables horas analizando patrones de CPU y memoria para que el binario resultante fuera eficiente.
Lejos de ser perfecto, pero… El propio Carlini explicó en el post que este compilador tenía serias limitaciones y por ejemplo “no tiene compilador x86 de 16 bits que es esencial para iniciar Linux fuera del “modo real”, y tampoco tiene su propio ensamblador ni su enlazador“. Es probable que esté lejos de los compiladores maduros, pero aún así el logro sigue siendo excepcional y apunta a ese futuro en el que incluso desarrollos muy complejos pueden ser asumibles con IA. Serán caros, sin duda, pero su desarrollo total probablemente sea una fracción de lo que costaban hace unos años.
Cursor ya lo demostró. Antes de que Anthropic sacara pecho con su compilador programado con IA, Cursor eligió un proyecto similar y combinó 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 de nuevo estaba lejos de ser perfecto o de competir con Chrome, demostraba la capacidad actual de estos sistemas agénticos de programación.
Punto de inflexión (sobre todo, para Antrópico). Para los expertos en SemiAnálisis lo Claude Code, máximo exponente actual de esta nueva era de programación impulsada por IA, es 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”. Esta prestigiosa newsletter augura un 2026 excepcional para Anthropic, y tanto es así que creen que “superará de forma dramática a OpenAI”.
Tú pides, la IA programa. Si has probado el codificación de vibracionesseguro que coincide conmigo: la IA permite hacer cosas que jamás hubieras soñado. Lo que hice hace unas semanas con Immich me lo dejó claro, y sigo experimentando con la IA y programando cosas “a medida” que me solucionan problemas y necesidades reales. Sí, por ahora son para mí y por tanto no son grandes y complejos sistemas que necesitan llevarse a producción como ocurre en entornos profesionales, pero tengo claro que eso poco a poco se está haciendo 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. Y el resultado está en producción y lo usan millones de personas. Algo está cambiando. Sí es algo gordo.
En Xataka | OpenAI tiene un problema: Anthropic está triunfando justo donde más dinero hay en juego
