Las mejores inteligencias artificiales para programar en 2025

Tabla rápida: ¿cuál me conviene?

1) GitHub Copilot

Por qué destaca

• Copilot Edits aplica cambios en múltiples archivos desde el chat dentro de VS Code/Visual Studio/JetBrains. (GitHub Docs)
• Copilot Workspace planifica trabajos sobre un repo, valida cambios y puede abrir un PR en un clic (con historial versionado y auto-validación). (GitHub Next)

Pros

• Flujo natural para issues/PRs en GitHub.
• Ecosistema de extensiones que conectan Copilot con herramientas externas. (GitHub Docs)

Contras

• Mejor rendimiento cuando todo el ciclo vive en GitHub (repos, issues, CI).
• Governance avanzado exige configuración (p. ej., políticas por org).

Ideal para: equipos alojados en GitHub con PRs frecuentes.

2) Gemini Code Assist (Google)

Por qué destaca

• Funciona en VS Code y JetBrains; Google añade un agente de revisión de código y soporte Android Studio. (blog.google)
• Incluye citas de fuente cuando sus sugerencias reutilizan texto largo, útil para cumplimiento de licencias. (Google Cloud)
• Publica release notes activas con mejoras semanales. (Google Cloud)

Pros

• Buen encaje con Google Cloud, Android y workflows de datos.
• Señalización de licencias en sugerencias largas.

Contras

• Si tu stack no toca Google Cloud, parte del valor se diluye.

Ideal para: Android, GCP, y equipos de datos/ML en ecosistema Google.

3) Amazon Q Developer

Por qué destaca

• Sucesor de CodeWhisperer con foco en agentes para coding, refactors y diagnóstico, y personalización por lenguaje. (Amazon Web Services, Inc.)

Pros

• Encaje nativo con AWS (consola, recursos, IaC).
• Capacidades de plan multistep en devops/código. (Amazon Web Services, Inc.)

Contras

• Fuera de AWS el valor puede bajar; adopción desigual según prensa del sector. (Orientativo; evalúa con PoC). (Business Insider)

Ideal para: backends y plataformas en AWS.

4) JetBrains AI Assistant

Por qué destaca

• Ediciones multi-archivo con RAG que localiza ficheros relevantes; integración con inspecciones/diffs. (JetBrains)
• Modo offline/local con modelos locales (útil para privacidad). (JetBrains)
• Novedad: “Next edit suggestions” (sugerencias de edición a nivel de archivo). (The JetBrains Blog)

Pros

• Integración profunda en IntelliJ/PyCharm/WebStorm.
• Controles como .aiignore y MCP para herramientas. (JetBrains)

Contras

• Algunas funciones consumen créditos cloud según plan.

Ideal para: quienes ya viven en IDEs JetBrains.

5) Sourcegraph Cody

Por qué destaca

• Usa búsqueda semántica + embeddings para dar contexto de repositorios completos; permite @mencionar archivos y repos remotos. (GitHub)
• Context Filters para evitar que fragmentos sensibles salgan a proveedores externos. (sourcegraph.com)
• Documentación clara sobre “contexto” y cómo mejora la precisión. (sourcegraph.com)

Pros

• Muy fuerte en entendimiento de bases de código grandes.
• Buenos controles de seguridad/contexto.

Contras

• Requiere configurar embeddings para brillar. (GitHub)

Ideal para: monorepos y código histórico con mucha deuda técnica.

6) Tabnine

Por qué destaca

• Self-hosted: despliegue en VPC, on-prem o air-gapped; guía oficial de Kubernetes/Helm. (docs.tabnine.com)

Pros

• Privacidad y control extremo (BYO-model, endpoints propios). (docs.tabnine.com)
• Soporte empresarial e IDEs amplios (incluye Eclipse). (docs.tabnine.com)

Contras

• La calidad depende del/los modelos elegidos y del tuning.
• Curva de despliegue mayor que SaaS.

Ideal para: sectores regulados (finanzas, salud, público) y data-sovereignty.

7) Codeium / Windsurf

Por qué destaca

• Ofrece modos híbrido y self-hosted con registro de atribución para cumplimiento. (windsurf.com)
• Referencias de despliegue air-gapped en soluciones enterprise. (vmware.com)

Pros

• Buen equilibrio coste/privacidad.
• Alternativa sólida a Copilot en organizaciones sensibles.

Contras

• Menos “default” en ecosistemas GitHub/MS.

Ideal para: empresas que necesitan compliance sin sacrificar IA.

8) Cursor IDE

Por qué destaca

• IDE AI-first (basado en VS Code) con chat/refactors/agentes en el editor. (Cursor)

Pros

• Flujo muy integrado; acelera refactors multi-archivo.
• Compatible con extensiones VS Code (según versión).

Contras

• Editor alternativo: puede implicar cambio de hábito del equipo.
• Roadmap evoluciona rápido (gestiona updates).

Ideal para: devs que quieren un IDE + IA de serie.

9) Replit Agent (Agent 3)

Por qué destaca

• Agente autónomo con bucle de test→fix→retest y mayor tiempo de ejecución. (Replit)

Pros

• Muy bueno para prototipos y apps pequeñas end-to-end.
• Itera y corrige sin intervención constante.

Contras

• Menos orientado a flujos corporativos con PR/CI complejos.

Ideal para: MVPs, hackathons y aprendizaje.

10) Aider (open-source, CLI)

Por qué destaca

• Pareja de programación en terminal: edita tu repo local y commitea cambios con mensajes claros. Soporta modelos cloud o locales. (aider.chat)

Pros

• Ultra-ligero y git-first; perfecto para power users.
• Modelo-agnóstico (incluye locales).

Contras

• Sin GUI; requiere comodidad con terminal.

Ideal para: repos serios con disciplina git; automatización vía CLI.

11) Continue (open-source)

Por qué destaca

• Extensión abierta para VS Code/JetBrains y CLI; trabaja con LLMs locales (p. ej., vía Ollama) o cloud. (docs.continue.dev)
• Más de 1M de instalaciones en VS Marketplace. (marketplace.visualstudio.com)

Pros

• 100% open-source y configurable (agentes, prompts, reglas). (GitHub)
• Privacidad: puedes mantener todo on-device.

Contras

• Debes curar el modelo/contexto (no es “enchufar y listo”).

Ideal para: equipos que quieren control total y evitar lock-in.

Cómo elegir (checklist en 60 segundos)

• ¿Tu código vive en GitHub? → Empieza por Copilot (Workspace + Edits). (GitHub Next)
• ¿Eres Android/GCP? → Gemini Code Assist. (blog.google)
• ¿AWS-heavy (IaC, Lambdas, consola)? → Amazon Q Developer. (Amazon Web Services, Inc.)
• ¿JetBrains-centrico & privacidad local? → JetBrains AI Assistant con modo offline. (JetBrains)
• ¿Monorepo gigante? → Cody con embeddings y filtros de contexto. (sourcegraph.com)
• ¿Cumplimiento/air-gapped? → Tabnine o Codeium self-hosted. (docs.tabnine.com)
• ¿Quieres un IDE IA de serie? → Cursor. (Cursor)
• ¿CLI y control fino? → Aider o Continue. (aider.chat)

Pros y contras generales de usar IA para programar

Ventajas

• Acelera boilerplate, refactors y explicación de código legado.
• Mejora code search y navegación en bases extensas (con embeddings/contexto). (sourcegraph.com)
• Algunos productos ya orquestan cambios multi-archivo y PRs. (GitHub Docs)

Riesgos/retos

• Privacidad y licencias: revisa políticas y opciones de self-hosted/air-gapped. (docs.tabnine.com)
• Dependencia del contexto: sin embeddings/configuración, la calidad cae. (GitHub)
• Desalineación con tu stack (p. ej., IA enfocada a un cloud distinto).

Buenas prácticas para pruebas A/B (tu “piloto” en 2–4 semanas)

1. Top tareas: autocompletado, refactor multi-archivo, generación de tests, búsqueda explicativa.
2. Métricas: tiempo hasta PR, defectos post-merge, % code-review aprobado a la primera.
3. Seguridad: activa filtros de contexto / scopes y define políticas de uso. (sourcegraph.com)
4. Privacidad: si manejas datos sensibles, prioriza on-prem/VPC. (docs.tabnine.com)
5. Entrenamiento: documenta prompts, snippets y ejemplos internos.

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