El 11 de marzo de 2026, Wired publicó una investigación con más de 30 fuentes sobre el esfuerzo de OpenAI por competir con Claude Code. El titular: "Por dentro de la carrera de OpenAI para alcanzar a su rival." Una fuente le dijo a Wired que Codex había alcanzado mil millones de dólares en ingresos anualizados a fines de enero. El mismo día, Business Insider reportó que Macrohard — el proyecto de agente de programación de xAI — se había estancado en medio de cambios de liderazgo. La empresa que inventó la programación con IA corre detrás. La empresa que intentó entrar desde cero ha dejado de correr.
Agosto de 2021
OpenAI presentó Codex en beta privada el 11 de agosto de 2021 — una API para convertir lenguaje natural en código. Un mes antes, Microsoft y OpenAI habían anunciado GitHub Copilot, el primer asistente de programación con IA para el mercado masivo. Copilot fue construido sobre Codex. El nombre era una declaración de ambición: Codex, como en el texto fundamental. OpenAI no entró simplemente al mercado de programación con IA. Creó ese mercado.
Los resultados fueron inmediatos: en cuestión de meses, GitHub reportó que el 35% del código nuevo en su red se escribía con ayuda de Copilot. Para 2023, Copilot tenía millones de usuarios. Amazon lanzó CodeWhisperer en respuesta. Google se asoció con Replit para competir. Todas las grandes empresas tecnológicas construyeron su propio rival de Copilot. Pero la arquitectura básica siguió siendo la que OpenAI estableció: un modelo de IA integrado en tu entorno de desarrollo, sugiriendo la siguiente línea de código mientras escribes.
Esa fue la Primera Ola: completar código, autocompletar con esteroides, y OpenAI la dominaba por completo.
Febrero de 2025
Anthropic lanzó Claude 3.7 Sonnet y Claude Code el 25 de febrero de 2025. Claude Code no era un plugin de entorno de desarrollo. Era una herramienta de terminal — un agente de línea de comandos que podía leer tu código base, planificar cambios en múltiples archivos, ejecutar comandos de shell, correr tus pruebas e iterar sobre los fallos. No sugería la siguiente línea. Construía toda la funcionalidad.
La distinción es fundamental. Las herramientas de la Primera Ola respondían a la pregunta "¿qué línea viene después?" Las herramientas de la Segunda Ola responden a la pregunta "¿cómo construyo esto?" El salto de la completación hacia la agencia exige capacidades de modelo completamente distintas: seguimiento confiable de instrucciones a lo largo de decenas de pasos, reporte honesto de errores cuando algo falla, uso preciso de herramientas para operaciones de archivos y comandos de shell, y gestión de contexto sostenida a través de bases de código extensas. Estas no son mejoras incrementales sobre el autocompletar. Son una categoría de producto diferente.
OpenAI lanzó su propio agente Codex dos meses después, en mayo de 2025. Corría en un entorno sandbox en la nube. Para julio, las guerras de programación en terminal habían comenzado en serio — Claude Code, Gemini CLI y Codex CLI compitiendo todos por las terminales de los desarrolladores. Para octubre, The Information analizó más de 300.000 pull requests y encontró que Codex había alcanzado a Claude Code en métricas brutas: una tasa de aprobación de código del 74,3% frente al 73,7% de Claude Code.
Pero las métricas sobre cambios individuales de código no eran lo que iba a decidir la contienda.
Los Números
Lo que encontraron los números de febrero de 2026 no era una brecha que se había reducido — era una que se había ensanchado.
Anthropic reportó que sus ingresos totales recurrentes habían alcanzado los 14.000 millones de dólares, con Claude Code contribuyendo 2.500 millones — arriba desde los 1.000 millones anunciados apenas tres meses antes. OpenAI reveló que los usuarios semanales de Codex se habían más que triplicado desde el inicio del año, llegando a 1,6 millones. Crecimiento, sí. Pero Anthropic crecía más rápido desde una base más alta.
El número más llamativo vino de SemiAnalysis. En febrero, Doug O'Laughlin estimó que Claude Code era el autor del 4% de todos los commits públicos en GitHub — y que estaba en camino de superar el 20% a finales de 2026. No el 20% de los commits asistidos por IA. El veinte por ciento de todos los commits. Bloomberg tituló su perfil del fenómeno de manera simple: "El éxito inesperado que convirtió a Anthropic en un gigante de la IA."
El contraste con xAI era más revelador que los propios números. Macrohard — el proyecto agente que Elon Musk nombró tras comprar un edificio para él el 31 de diciembre de 2025 — se estancó antes de llegar a producción. El cofundador Toby Pohlen se fue en febrero, la segunda salida de un cofundador en una semana. La empresa se reorganizó en cuatro divisiones, pero el proyecto de datos de Macrohard quedó pausado. Tesla, que ni siquiera se había fusionado con xAI, comenzó a impulsar su propio proyecto de agente de IA, Digital Optimus. Musk le dijo a los empleados que era un esfuerzo "conjunto". Los reportes decían otra cosa.
Lo Que el Inventor No Pudo Ver
La posición de OpenAI en programación con IA era, por cualquier medida financiera, dominante. Codex tenía mil millones de dólares en ingresos. GitHub Copilot — aún construido sobre los modelos de OpenAI — tenía 15 millones de usuarios. GPT-5.3-Codex, lanzado en febrero, era el modelo de programación más capaz que OpenAI había producido jamás. La empresa no estaba fallando. Estaba teniendo éxito en lo que ya no importaba.
El patrón es el de Clayton Christensen, aplicado a la velocidad de la IA. La empresa establecida con más ingresos del enfoque actual es la que menos probabilidades tiene de liderar el siguiente. OpenAI había optimizado para la completación de código — sugerencias rápidas, integración con entornos de desarrollo, ejecución en sandbox en la nube. Cada dólar de los mil millones de ingresos de Codex reforzaba esa arquitectura. Claude Code no tenía una base instalada que proteger. Podía empezar desde cero en la terminal, con acceso completo al sistema, diseñado desde el primer día para la ejecución autónoma de múltiples pasos.
Pero la ironía más profunda tiene que ver con las capacidades del modelo, no con la arquitectura del producto. Lo que hace confiable a un agente de programación — seguimiento preciso de instrucciones, incertidumbre honesta, uso cuidadoso de herramientas, resistencia a alucinar rutas de archivos inexistentes — es casi exactamente lo que produce la investigación en seguridad de IA. Anthropic pasó años en RLHF, IA constitucional y calibración de rechazos. El objetivo era hacer a Claude confiable. El efecto secundario fue convertir a Claude en el modelo al que los desarrolladores le confían la modificación autónoma de sus bases de código. OpenAI adoptó discretamente el mecanismo de "skills" de Anthropic en Codex. Cuando el líder copia tu arquitectura, ya ganaste el argumento de diseño.
Karpathy lo dijo directamente en febrero: los agentes de programación con IA habían dado "un salto enorme desde diciembre, completando proyectos complejos con supervisión mínima." Bloomberg reportó la consecuencia — "pánico de productividad entre ejecutivos e ingenieros." La pregunta ya no era si la IA podía programar. Era quién controlaba la herramienta que estaba reescribiendo la profesión.
La Respuesta Estructural
Tres empresas intentaron construir el agente de programación con IA al que los desarrolladores entregarían sus bases de código. Una inventó la categoría hace cinco años y tiene mil millones de dólares en ingresos. Otra surgió de un think tank centrado en la seguridad de la IA. La tercera estaba respaldada por la persona más rica del mundo. El laboratorio de seguridad lidera. El inventor persigue. El proyecto del multimillonario se estancó.
Lo que sucedió no es la historia de la superioridad de Anthropic ni del fracaso de OpenAI — es la historia de lo que le ocurre a cualquier empresa cuando el mercado que inventó transita hacia una ola distinta. La Primera Ola de programación con IA (2021–2024) recompensó la velocidad, la integración y la calidad de las sugerencias: las cualidades que optimizas cuando tu producto vive dentro de un entorno de desarrollo y tus ingresos provienen de suscripciones por puesto. La Segunda Ola (2025 hasta hoy) recompensa la confiabilidad, la autonomía y la confianza — las cualidades que desarrollas, casi como efecto secundario, cuando tu programa de investigación lleva años construido en torno a crear sistemas de IA que no te mienten.
OpenAI construyó el mejor autocompletado de la historia. Anthropic construyó el modelo al que le confiarías ejecutar git commit en tu nombre. El mercado eligió la segunda categoría.
El mismo día que Wired publicó su investigación sobre la persecución de OpenAI, Anthropic anunció que Claude para Excel y PowerPoint ahora comparte contexto completo entre archivos abiertos — una expansión silenciosa hacia el software de productividad que no tiene nada que ver con la programación. Y Anthropic presentó el Anthropic Institute, un think tank interno liderado por el cofundador Jack Clark, que consolida su investigación de política en medio de un conflicto en curso con el Pentágono. La empresa que accidentalmente ganó las guerras de programación ya está mirando más allá de ellas.
Los ingresos de Codex de OpenAI llegarán a los 2.000 millones de dólares. Quizás a los 5.000 millones. El producto funciona y los desarrolladores lo usan. Pero el titular de Wired quedará como el marcador: la empresa que creó la programación con IA ahora describe su posición como una carrera para alcanzar a su rival. Los ingresos no son lo mismo que el liderazgo. Mil millones de dólares no compran la delantera cuando el mercado que inventaste se ha movido hacia una ola para la que no diseñaste.