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LA COMPETENCIA INCREÍBLE

Anthropic crea una IA para revisar el código que genera su propia inteligencia artificial

Anthropic, dueña del asistente Claude AI, presentó una nueva herramienta diseñada para revisar automáticamente el código producido por inteligencia artificial.

Según Anthropic, el volumen de código generado por sus ingenieros creció un 200% en el último año. No porque la empresa haya contratado más desarrolladores, sino porque utiliza sistemas de IA para programar.

El resultado es un escenario curioso, y cada vez más común en el sector tecnológico: una inteligencia artificial produce grandes cantidades de código y otra inteligencia artificial se encarga de revisarlo antes de que llegue a producción.

No es una ironía. Es simplemente cómo empieza a funcionar el desarrollo de software en la era de la IA.

Entonces, la empresa detrás del asistente Claude AI presentó una nueva herramienta diseñada para revisar automáticamente el código producido por inteligencia artificial. La solución busca resolver un problema que la propia industria creó: la IA puede escribir software más rápido de lo que los humanos pueden revisarlo.

Cuando programar deja de ser el cuello de botella

Durante décadas, el desarrollo de software siguió una dinámica relativamente estable. Un programador escribía código y otro miembro del equipo lo revisaba antes de integrarlo al sistema principal.

Ese proceso, conocido como code review, funciona como un filtro esencial para detectar errores, fallas de seguridad o decisiones de diseño problemáticas.

Pero la llegada de herramientas de programación asistida por IA cambió el equilibrio. Hoy es posible generar grandes bloques de código en minutos, algo que multiplica la productividad de los equipos, pero también el volumen de cambios que necesitan revisión.

En el caso de Anthropic, ese crecimiento terminó generando un problema interno: la revisión humana no podía seguir el ritmo de la producción de código. Antes de introducir su nuevo sistema, apenas el 16% de los cambios recibía comentarios de revisión sustanciales.

Muchos cambios simplemente se leían rápido antes de aprobarse.

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Hoy es posible generar grandes bloques de código en minutos, algo que multiplica la productividad de los equipos, pero también el volumen de cambios que necesitan revisión.

Hoy es posible generar grandes bloques de código en minutos, algo que multiplica la productividad de los equipos, pero también el volumen de cambios que necesitan revisión.

Cómo funciona la IA que revisa código

La herramienta se llama Code Review y forma parte del entorno de desarrollo Claude Code.

Cuando un programador propone una modificación en el software, el sistema envía varios agentes de inteligencia artificial para analizar el cambio en paralelo. Cada agente revisa el código desde un ángulo distinto: posibles errores, inconsistencias con el resto del sistema o fallas que podrían afectar servicios en producción.

Después, el sistema organiza los hallazgos según su gravedad y los presenta como comentarios dentro del cambio propuesto.

La IA no aprueba ni rechaza el código. Esa decisión sigue en manos de un desarrollador humano.

En promedio, cada revisión tarda unos 20 minutos y cuesta entre 15 y 25 dólares, dependiendo del tamaño del cambio.

Un síntoma de cómo está cambiando el desarrollo de software

Anthropic sostiene que este sistema ya permitió detectar errores importantes antes de que llegaran a producción. En algunos casos, cambios aparentemente menores escondían problemas que podían afectar servicios completos.

Más allá del producto específico, la herramienta refleja una transformación más amplia en la industria tecnológica.

La inteligencia artificial ya no solo ayuda a escribir código. También empieza a participar en tareas que tradicionalmente realizaban los propios ingenieros, como revisar, auditar o analizar el software producido.

En otras palabras, el desarrollo de software empieza a parecerse a un circuito donde la inteligencia artificial genera código, otra inteligencia artificial lo revisa y un humano toma la decisión final.

Y aunque el humano sigue teniendo la última palabra, el volumen de código generado por estas herramientas sugiere que cada vez dependerá más de lo que las propias máquinas le indiquen.

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