Por qué los agentes de IA están sumiendo en el caos al mundo de la tecnología

«Hola, me llamo Peter y soy Claudehólico».

Era agosto de 2025 y Peter Steinberger se dirigía a una reunión en Londres llamada “Claude Code Anonymous”. Steinberger y otros adictos habían organizado el evento para relacionarse con gente como ellos: técnicos apasionados por herramientas de codificación como Claude Code de Anthropic, que está rompiendo paradigmas. «Dedico casi todo el tiempo que estoy despierto a esto, pero no me parece suficiente», expresó a los asistentes en una acogedora sala con paredes de ladrillo.

Unos meses después, Anthropic lanzó una nueva versión de Claude Code, y la comunidad de seguidores de Claude se disparó. Conocida como Opus 4.5, podía manejar tareas de programación más complejas, almacenar mucha más información en su memoria, funcionar durante muchas horas seguidas y gestionar un equipo de subagentes de IA. Anthropic tiene un examen práctico para realizar en casa, que describe como «notoriamente difícil», para los aspirantes a ingenieros. En una comparación directa entre estas personas y sus modelos, Anthropic aseguró que Opus 4.5 «obtuvo una puntuación más alta que cualquier candidato humano», lo que «plantea interrogantes sobre cómo la IA transformará la ingeniería como profesión».

Innumerables programadores pasaron las vacaciones en sótanos y estudios, probando con entusiasmo este nuevo juguete que les permitía crear software como si hubieran liberado cien clones. O desbloqueado superpoderes. “Es como convertirse en Spider-Man”, me dijo uno.

Para Steinberger, de 39 años, quien dividía su tiempo entre sus casas en Londres y Viena, ni siquiera esto era suficiente. En noviembre de 2025, lanzó una herramienta ahora llamada OpenClaw, una forma sencilla de crear un agente de IA personal que aprovecha los avances de Claude Code y otras herramientas de programación. Al darle acceso a tus datos, tus aplicaciones e incluso tu tarjeta de crédito, rastrea tu nube y navega por la web para cumplir tus órdenes. Puede ejecutarse de forma autónoma en segundo plano y superar obstáculos con la tenacidad de Terminator.

El proyecto de Steinberger despegó a mediados del invierno. Un indicador de popularidad es el número de estrellas que recibe un repositorio de código en GitHub. En menos de dos semanas, a medida que los usuarios lo descargaban y comenzaban a desarrollarlo con entusiasmo, el proyecto acumuló más de 100,000 estrellas. (A principios de mayo, ya contaba con 366,000 estrellas).

La era de los agentes de IA está aquí

Con estos dos avances (el producto comercial Claude Code y el software de código abierto OpenClaw), la tan esperada era de los agentes de IA ha llegado de repente. Al menos para aquellos con la suficiente competencia técnica y quizás la necesaria audacia como para lanzarse de lleno a una aventura caótica, imperfecta y arriesgada. Más de un entusiasta de Claude Code me comenta que siente que vive en el futuro. “¡La IA general ya está aquí!”, me dijo un fan, parafraseando la famosa cita de William Gibson. “Simplemente no está distribuida de manera uniforme”.

En la revolución informática de los años 80, el público general solía ver las nuevas máquinas con una mezcla de curiosidad y temor, mientras que los hackers las construían con entusiasmo. Hoy en día se observa una dinámica similar, posiblemente con aún más en juego. “Es difícil explicar la magnitud de este cambio radical”, señala Thomas Reardon, exejecutivo de Microsoft y Meta, quien ahora dirige una startup centrada en un área diferente de la IA. “Es el lanzamiento más masivo y subestimado que he presenciado en el mundo de la tecnología”.

Pronto todos lo experimentaremos. En un podcast reciente, Marc Andreessen, el coinventor del navegador y autoproclamado “tecnooptimista” y seguidor de MAGA, hizo una declaración que refleja la mentalidad de Silicon Valley: «Es casi inevitable que así sea como la gente usará las computadoras». Lo que no aclaró explícitamente es que no será una opción.

Volviendo a principios de 2024, Boris Cherny era jefe de tecnología de Instagram y trabajaba a distancia desde una casa que compartía con su pareja en la zona rural de Japón. “Iba en bicicleta al mercado de agricultores junto a los arrozales”, cuenta Cherny, de 34 años. “Nuestro pasatiempo era hacer miso y encurtidos, y los intercambiábamos con nuestros vecinos”. Todo cambió cuando empezó a experimentar con los modelos de IA que surgían en su ciudad natal, San Francisco. (Es originario de Ucrania; su abuelo programaba computadoras con tarjetas perforadas). Estos modelos sacudieron la tranquilidad de Cherny. Gracias a unos amigos, contactó con Anthropic y luego regresó al Área de la Bahía para trabajar allí.

Poco después de que Cherny se uniera a la empresa, un ingeniero llamado Adam Wolff le mostró el trabajo de Anthropic en codificación automatizada. «Era muy rudimentario», recuerda Wolff. Pero Cherny usó la herramienta de codificación para hacer una solicitud de extracción (pull request), una actividad común en la ingeniería de software que busca integrar código nuevo en una base de código existente. «No fue una buena solicitud de extracción», cuenta Wolff. Pero el intento demostró que era posible hacer buenas solicitudes de extracción, y que pronto podrían automatizarse tareas de codificación de nivel superior.

Cherny se propuso convertirlo en realidad. OpenAI y Microsoft llevaban promocionando sus productos de codificación desde 2021, cuando OpenAI lanzó la primera versión de Codex. Si bien estas herramientas aumentaban la productividad de los programadores, eran limitadas y requerían una supervisión minuciosa. Cherny imaginó una mejora en la que el modelo comprendiera la arquitectura de la programación y tuviera la capacidad de resolver problemas.

Nace Claude Code

Lo que Cherny y su equipo crearon se convirtió en Claude Code. Anthropic lanzó una versión preliminar en febrero de 2025 y la lanzó oficialmente en mayo del mismo año, con actualizaciones durante los meses siguientes. Sin embargo, para muchos, el punto de inflexión llegó en noviembre, cuando la empresa lanzó Opus 4.5; funcionaba durante más tiempo, resolvía mejor los problemas y podía gestionar equipos completos de subagentes, cada uno trabajando en una parte diferente de un programa.

Al principio, el equipo de Claude Code vio Opus 4.5 como una mejora incremental. “Llevábamos usándolo a diario durante más de un año, así que no fue un cambio radical para nosotros”, explica Cat Wu, jefa de producto de Claude Code. Pero la herramienta de Anthropic había alcanzado un nivel de rendimiento comparable al de una ‘velocidad de escape’ (término que se da a la velocidad que necesita tener un cuerpo para escapar de la órbita de la Tierra) en la programación. Si bien distaba mucho de ser perfecta (solo los ineptos la implementaban sin comprobar si había errores), ahora rivalizaba o superaba con creces lo que un humano podría haber ideado. “Algunas ideas preconcebidas sobre cómo estructurar el código se han desvanecido porque es más fácil no discutir con Claude”, advierte Wolff. “Si Claude quiere hacer algo de una manera determinada, simplemente lo dejas hacerlo”.