Durante los primeros días de 2026, el tema del momento en la comunidad tecnológica no vino de un nuevo lanzamiento, sino de una confesión inesperada.
Una ingeniera principal de Google reconoció públicamente que la herramienta Claude Code, creada por Anthropic, logró en apenas una hora lo que su equipo tardó casi un año entero en desarrollar.
Su comentario desató una ola de reacciones entre expertos y programadores de todo el sector, que vieron en este caso una muestra clara de lo rápido que están creciendo las capacidades de la inteligencia artificial.
Jaana Dogan, quien trabaja en la API de Gemini dentro de Google, contó en X (antes Twitter) que solo escribió tres párrafos para describir el problema y, en cuestión de minutos, Claude Code generó un sistema para coordinar múltiples agentes de IA. Aunque el resultado no era exacto, reconoció que la calidad fue tan alta que la dejó sorprendida.
Dogan también aclaró que, dentro de Google, usar herramientas externas de este tipo solo está permitido para proyectos abiertos, no internos. Aun así, su comentario llamó la atención porque elogió un producto de la competencia. “Claude Code es un gran trabajo, y esto me motiva a seguir mejorando lo que hacemos en Google”, señaló.
Google ha invertido cerca de 3.000 millones de dólares en Anthropic, y ambas empresas firmaron en octubre de 2025 un acuerdo que incluye el uso de hasta un millón de unidades de procesamiento tensorial (TPU), valuado en decenas de miles de millones. Esto demuestra que, aunque compiten en el desarrollo de IA, también colaboran estratégicamente.
El creador de Claude Code, Boris Cherny, compartió que en diciembre el 100 % de su código —más de 40 000 líneas y 259 solicitudes de cambio— fue generado con la versión Opus 4.5 de la herramienta. De acuerdo con Dario Amodei, CEO de Anthropic, la mayoría de los equipos ya deja que la inteligencia artificial escriba cerca del 90 % de su software.
En Google, las cifras siguen la misma tendencia: la empresa reportó a mediados de 2025 que la IA ya produce la mitad del nuevo código, el doble que el año anterior.
Hoy los desarrolladores se enfocan más en revisar, probar y optimizar el trabajo de los modelos que en escribir cada línea manualmente.
