Programación con IA en 2025: un año del autocompletado a los agentes

Como alguien que trabaja con código todos los días, 2025 supuso para mí un cambio enorme. Las herramientas de programación con IA dejaron de limitarse a completar la siguiente línea y empezaron a hacerse cargo de tareas de verdad. Si lo pienso, en la primera mitad del año todos seguían hablando de la experiencia de autocompletado de Cursor y Copilot; en la segunda mitad, el desarrollo guiado por especificaciones (Spec) se puso de moda de repente y los repositorios se llenaron de archivos Markdown escritos para que los leyeran los agentes.

Lo que más me ha impactado es que programar está pasando de estar «dirigido por personas» a estar «dirigido por agentes». Antes la IA solo predecía el siguiente carácter; ahora puede ir desde el análisis de requisitos hasta la generación de código y la verificación de resultados. Lo curioso es que casi todas las herramientas líderes impulsan a la vez tres formatos —IDE, CLI y Cloud— y al final todas convergen hacia los agentes.

Pero también han llegado los problemas. El que más duele es el coste de los tokens: las tareas se alargan, las llamadas a herramientas se multiplican, el contexto se reinyecta una y otra vez, y la factura se dispara. Este año, lo que todo el mundo repite ya no es «cómo escribir prompts», sino «ingeniería de contexto»: cómo equilibrar calidad, eficiencia y coste, y cómo aumentar la tasa de aciertos de caché.

Para mí, el verdadero punto de inflexión de 2025 no fue qué modelo era más potente, sino quién lograba convertir las restricciones y la memoria que antes estaban implícitas en la ingeniería en estructuras de contexto que los modelos pudieran entender y reutilizar. El valor del programador se está desplazando poco a poco de «escribir código» a «definir reglas». Ha sido, la verdad, un año un poco surrealista.

Fuente: InfoQ