Dos conciencias

Zencoder, una startup con sede en San Francisco, acaba de presentar su nueva generación de agentes de inteligencia artificial para programación y pruebas de software. Aunque el mercado ya cuenta con soluciones como GitHub Copilot o herramientas emergentes como Cursor, Zencoder apuesta por un enfoque distinto: integrarse en los entornos de desarrollo que los programadores ya conocen y usan.

Pero lo que realmente ha captado la atención de la comunidad es su función “Coffee Mode”, una herramienta que permite a los desarrolladores generar automáticamente tests unitarios mientras se toman un café. Sí, literalmente.

De qué se trata Zencoder y por qué importa

Zencoder fue fundada por Andrew Filev, ex CEO de Wrike, con una premisa clara: aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje actuales combinándolos con un entorno “agéntico”. ¿Qué significa esto? Básicamente, que no basta con un modelo potente; hay que darle herramientas y retroalimentación, como haríamos con un buen colaborador humano.

Este enfoque permite que la IA aprenda en tiempo real y mejore su desempeño, ajustándose al contexto específico del proyecto y evitando errores comunes.

La diferencia clave: integrarse, no reemplazar

Una de las principales ventajas de Zencoder es que no obliga al usuario a cambiar su entorno de trabajo. Funciona con Visual Studio Code, JetBrains, y se conecta con herramientas comunes como GitHub, GitLab, JIRA, Sentry, entre más de 20 integraciones disponibles.

Esto resulta crucial para desarrolladores que ya están comprometidos con un stack específico, especialmente en Java o C#, donde los IDEs tradicionales ofrecen una funcionalidad mucho más completa que plataformas más genéricas.

En palabras de Filev: “Nuestro competidor principal es Cursor. Pero Cursor es su propio entorno de desarrollo, mientras que nosotros llevamos capacidades similares directamente al entorno que el desarrollador ya usa.”

¿Qué tan buena es esta IA escribiendo código?

Zencoder afirma que sus agentes superan a otros asistentes de código en múltiples benchmarks de la industria. En el famoso SWE-Bench Verified, logran resolver el 63% de los problemas, una cifra impresionante si consideramos que lo hacen en una única trayectoria, sin generar múltiples intentos paralelos como hacen otras soluciones más académicas.

Y hay más: en el nuevo benchmark SWE-Bench Multimodal, duplican el récord anterior, alcanzando un 30% de éxito, y también marcan un hito en la prueba SWE-Lancer IC Diamond, con más de 30% de éxito frente al mejor resultado de OpenAI (que rondaba el 10%).

La clave: comprensión profunda del código con “Repo Grokking”

Un reto común con las IAs de desarrollo es que, aunque son brillantes en teoría, no comprenden bien la estructura del proyecto real. Esto suele llevar a errores, duplicaciones o confusiones.

Zencoder resuelve esto con su tecnología de “Repo Grokking”, que va mucho más allá de hacer búsquedas semánticas o indexar textos. Utiliza una combinación de técnicas: búsqueda por texto completo, modelos de lenguaje, información sintética y sistemas de reordenamiento personalizados.

Este enfoque le permite a la IA conocer mejor la base de código, como si estuviera “empapada” del proyecto. Así evita problemas típicos como romper dependencias, ignorar archivos críticos o sugerir funciones fuera de contexto.

“Coffee Mode”: el sueño de todo desarrollador ocupado

Quizás el punto más interesante —y con mayor potencial de impacto diario— es Coffee Mode. Esta función permite a los programadores dejar que la IA trabaje sola generando pruebas unitarias mientras ellos se toman un respiro.

Solo hay que pulsar un botón, y el agente comienza a generar tests automáticamente, entendiendo el código, verificando casos y cubriendo lo que normalmente da pereza escribir.

Como señala Filev, “he conocido muy pocos desarrolladores que disfruten escribir tests. Lo que les gusta es crear cosas nuevas. Los tests son el trámite que acompaña esa creación, no el momento emocionante del proceso.”

IA como herramienta, no reemplazo

Aunque muchos debates actuales giran en torno a si la IA reemplazará a los desarrolladores, Filev propone una visión más realista: la IA como herramienta avanzada que requiere habilidades para ser usada correctamente.

“No es una varita mágica. Es una herramienta poderosa que, bien utilizada, mejora el trabajo del programador. Pero no sustituye la lógica, la creatividad ni la responsabilidad que requiere un software real en producción”, afirma.

Este enfoque equilibrado también busca evitar los extremos: tanto el optimismo ingenuo como el escepticismo rígido. Porque, como en cualquier industria que adopta una nueva tecnología, lo importante no es la promesa, sino el uso inteligente que se le dé.

Lo que viene: código listo para producción, con seguridad integrada

Zencoder ya tiene en su hoja de ruta varias mejoras que van más allá de escribir código: verificación de seguridad, tests automatizados, integración con sistemas de despliegue continuo (CI/CD) y soporte para más lenguajes de programación.

El objetivo es claro: que el código generado sea realmente útil en entornos reales. “Queremos que los desarrolladores puedan confiar en que el código está revisado, probado y seguro antes de integrarlo a producción”, concluye Filev.

Con tres planes de precios —uno gratuito, uno de $19/mes para pequeñas empresas y uno de $39/mes para empresas con requisitos de cumplimiento y soporte premium—, Zencoder se presenta como una alternativa sólida tanto para freelancers como para equipos corporativos.

Mientras tanto, los desarrolladores pueden ir pensando en una buena cafetera: con Coffee Mode, ahora hay una excusa legítima para levantarse a por un café mientras el trabajo sigue avanzando.

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by Natalia Polo via WWWhat's new