China lleva la IA al código: hasta el 90% se genera en algunas áreas

La inteligencia artificial ya genera hasta el 90% del código nuevo en determinadas áreas de grandes tecnológicas chinas, un salto que está cambiando de raíz el trabajo de los programadores. Alibaba, Tencent, ByteDance, Meituan y otras compañías han convertido los asistentes y agentes de programación en herramientas habituales, aunque el dato necesita una precisión importante: no significa que el 90% de todo el software producido en China sea obra de una máquina.

El cambio, aun con ese matiz, es enorme. Tencent había reconocido en 2025 que más del 90% de sus ingenieros utilizaba CodeBuddy, su asistente de programación, y que la inteligencia artificial intervenía ya en el 50% del código nuevo. En junio de 2026, directivos de la compañía fueron todavía más lejos y aseguraron que la mayor parte del código de Tencent estaba siendo generado por IA. El programador no ha desaparecido del despacho, pero el teclado empieza a ser una parte bastante menos central de su oficio.

El 90% existe, pero no es una cifra para toda China

La espectacular cifra del 90% procede de la evolución observada dentro de determinados equipos y grandes compañías de internet. Profesionales de empresas como Alibaba, Tencent, ByteDance y Meituan han descrito cómo muchas divisiones pasaron de tasas de generación con IA de alrededor del 20% o el 30% en la segunda mitad de 2025 a niveles que, en algunos casos, alcanzaron el 70%, el 80% e incluso el 90% durante 2026.

Es una diferencia relevante. Hablar del 90% del código de China convierte un fenómeno empresarial concreto en una estadística nacional que los datos disponibles no sostienen. Lo que sí está documentado es una penetración extraordinariamente rápida de la programación asistida por IA dentro de algunos de los mayores grupos tecnológicos del país.

Tencent ofrece probablemente el ejemplo más transparente. En sus datos correspondientes a 2025 señaló que el 76% de su plantilla estaba vinculada a actividades de producto e ingeniería, que generaba una media de 325 millones de líneas nuevas de código al mes y que la mitad de ese código nuevo recibía asistencia de inteligencia artificial. Más del 90% de los ingenieros utilizaba CodeBuddy.

La IA tampoco se limita a escribir. Tencent informó de que intervenía en buena parte de los procesos de revisión automática del código y que una parte de los problemas detectados por estas herramientas terminaba siendo aceptada y corregida por los equipos humanos. Es decir, el algoritmo empieza a sentarse a ambos lados de la mesa: redacta código y después ayuda a inspeccionarlo.

De escribir líneas de código a dirigir ejércitos de agentes

Durante décadas, la imagen del programador estuvo asociada a una pantalla negra, café frío y cientos de líneas escritas una detrás de otra. Ese paisaje está cambiando. Las herramientas actuales pueden recibir una descripción de una funcionalidad, explorar archivos, modificar varios componentes de un proyecto, ejecutar pruebas y corregir parte de sus propios errores.

El ingeniero pasa entonces de ser únicamente quien escribe a convertirse en quien define la arquitectura, reparte tareas, comprueba resultados y decide qué código puede llegar a producción. No es una desaparición del trabajo técnico; es un desplazamiento hacia capas superiores del proceso.

ByteDance, por ejemplo, ha orientado sus modelos hacia tareas completas de ingeniería de software. Sus sistemas más recientes pueden interpretar requisitos, implementar funciones, reparar errores, configurar entornos y verificar resultados dentro de flujos de desarrollo reales.

La frontera entre utilizar un autocompletado sofisticado y delegar trabajo completo se ha vuelto borrosa. Los llamados agentes de programación ya no se limitan a sugerir la siguiente línea: reciben encargos y trabajan durante varios minutos sobre un repositorio. El desarrollador interviene después, corrige, descarta o acepta.

Mucho código no significa necesariamente mucho más producto

Aquí aparece una pequeña trampa estadística. Generar código más deprisa no equivale automáticamente a desarrollar software más deprisa.

Las propias compañías tecnológicas han advertido de que el porcentaje de código generado es solo una parte de la ecuación. Los desarrolladores también dedican tiempo a mantener sistemas, probarlos, responder a problemas de seguridad, coordinarse con otros equipos y comprender qué debe construirse.

Puede ocurrir, por tanto, que una máquina produzca en segundos cientos de líneas y que el cuello de botella aparezca después: hay que revisarlas, integrarlas, comprobar que no rompan otra parte del sistema y verificar que hagan exactamente lo que el negocio necesitaba. Una fábrica capaz de fabricar tornillos diez veces más rápido no multiplica por diez la velocidad de construcción de un puente. Generar código y construir buen software no son exactamente lo mismo.

Y hay algo más difícil de automatizar: la responsabilidad. Si un sistema financiero calcula mal una operación, una aplicación filtra datos privados o una plataforma falla durante horas, difícilmente figurará el modelo de lenguaje como responsable de la incidencia. Alguien tendrá que haber aprobado aquel código.

Los recortes están ahí, pero la relación con la IA no es automática

El impacto sobre el empleo es la parte más incómoda de esta transformación. En distintas tecnológicas chinas se han producido recortes, contratos no renovados, congelación de incorporaciones y reorganizaciones, mientras algunos equipos reconocen que la IA permite sacar adelante una carga de trabajo mayor con menos intervención manual.

Pero conviene mantener otro matiz esencial: las grandes tecnológicas citadas no han anunciado de forma general que todos sus ajustes laborales respondan exclusivamente a la inteligencia artificial. Los recortes empresariales obedecen también a costes, reorganizaciones, desaparición de productos, cambios de mercado y búsqueda de márgenes mayores. Atribuir cada salida de plantilla a un algoritmo sería demasiado simple.

Lo que sí parece estar cambiando es la cantidad y el tipo de profesionales necesarios para determinadas tareas. Hay equipos en los que un desarrollador de backend puede generar mediante IA parte del trabajo que antes requería un especialista de frontend, mientras algunas ofertas concentran ambos perfiles bajo la etiqueta de desarrollador full stack.

También cambia la vara de medir. Profesionales del sector han descrito cómo tareas que antes podían ocupar diez días pasan a esperarse en tres después de introducir herramientas de IA. La productividad ganada por la máquina no siempre se transforma en tardes libres; con frecuencia se convierte, simplemente, en más encargos.

China ha convertido la inteligencia artificial en política industrial

Esta aceleración empresarial encaja con un movimiento mucho mayor. China puso en marcha su estrategia AI Plus, destinada a integrar la inteligencia artificial de forma profunda en ciencia, industria, consumo, servicios públicos y administración.

El objetivo oficial es que los terminales inteligentes de nueva generación y los agentes de IA alcancen niveles de penetración muy elevados antes de terminar la década. Esa meta tampoco debe confundirse con el porcentaje de código generado: describe la adopción de dispositivos y agentes inteligentes en la economía china, no la proporción nacional de software escrito automáticamente.

Pekín pretende que la IA deje de funcionar como un sector tecnológico aislado para convertirse en una infraestructura transversal, algo parecido a lo que ocurrió con internet o la electricidad. Software, fábricas, logística, investigación, vehículos, administración. Todo conectado a modelos capaces de ejecutar tareas.

Para las tecnológicas chinas, la programación es un laboratorio casi perfecto. El código tiene estructura, puede probarse automáticamente y existe una inmensa cantidad de material con el que entrenar modelos. Era lógico que fuese uno de los primeros trabajos intelectuales en notar el impacto de manera tan visible.

La transformación, de todos modos, no termina en la frontera china. La utilización de asistentes y agentes de programación se ha extendido entre desarrolladores de todo el mundo, y cada vez más empresas permiten que estos sistemas escriban partes sustanciales del software que después será revisado por humanos.

China destaca por la velocidad y por la dimensión de sus gigantes digitales, pero la dirección del viaje es global. Programar exclusivamente a mano empieza a parecerse a calcular balances empresariales con lápiz: seguirá existiendo en determinados contextos, aunque cada vez cuesta más imaginarlo como norma. La automatización del código ya es un fenómeno internacional.

El programador que queda no será simplemente quien escriba más rápido

Durante años, aprender programación significaba dominar lenguajes, estructuras de datos, bibliotecas y herramientas. Todo eso sigue importando, pero el centro de gravedad empieza a desplazarse.

Cuando una IA puede producir miles de líneas en minutos, el valor escaso deja de ser únicamente la capacidad de escribirlas. Importan más el criterio técnico, la arquitectura, la seguridad y la comprensión del producto, además de la capacidad de detectar cuándo la máquina está equivocada. La paradoja es bonita: cuanto más código produce automáticamente el sistema, más costoso puede resultar no tener a alguien que entienda ese código.

Los programadores chinos están observando esa transformación antes y quizá de forma más abrupta que otros. En algunos equipos, la IA ya hace ocho o nueve décimas partes del trabajo mecánico de escritura. El humano sigue allí, pero su función empieza a desplazarse: menos frente al teclado, más frente al conjunto del sistema.

El código se automatiza; la responsabilidad todavía no

La cifra del 90% impresiona, aunque contada correctamente dice algo más complejo que la simple desaparición del programador. La IA está absorbiendo una parte enorme de la escritura de código en algunos equipos tecnológicos chinos, mientras los profesionales se desplazan hacia supervisión, diseño, integración y control.

Habrá menos espacio para ciertas tareas repetitivas y probablemente equipos capaces de producir más software con menos personas. También habrá errores, código mediocre generado a velocidad industrial y empresas descubriendo que producir líneas no equivale a construir buenos productos. La automatización siempre trae esas pequeñas ironías.

China está convirtiendo la programación en uno de los primeros grandes experimentos laborales de la era de los agentes. Las máquinas escriben cada vez más código. Los humanos, de momento, siguen teniendo que decidir qué merece ejecutarse y responder cuando algo sale mal.