La Realidad de la IA en 2025: Qué Herramientas Usan (de Verdad) en Google, Amazon y Startups Top

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¡Hola, fellow dev! 👋

Vivimos rodeados de titulares sobre IA.

Por un lado, los CEOs de las grandes tecnológicas anuncian que la IA escribirá todo el código en un año. Por otro, vemos en Reddit cómo un AI agent se queda atascado en un bucle infinito intentando arreglar un test. Y un largo etcétera.

Entre tanto ruido, ¿cuál es la verdad? ¿Cómo están utilizando realmente la IA los mejores equipos de ingeniería del mundo?

He investigado a fondo, basándome en un análisis de Gergely Orosz que recoge testimonios de Software Engineers trabajando en Anthropic, Google, Amazon y startups punteras.

Por todo ello, hoy, te traigo las claves.

¡Así que vamos al lío!

1. Las Startups que Construyen Herramientas de IA

La mejor prueba de que algo funciona es ver si sus propios creadores lo usan. Y en el caso de las startups de DevTools, los datos son espectaculares:

• Anthropic: El 90% del código de Claude Code está escrito por el propio Claude Code. Su productividad interna se ha multiplicado, en algunos casos, hasta por 10.
• Windsurf: Aproximadamente el 95% de su código se escribe usando su propio agente, Cascade.
• Cursor: Entre el 40-50% del código de su IDE se genera con el propio Cursor.

Lección que podemos aprender: En el mundo de la IA, las herramientas no son un simple asistente; son una parte integral y fundamental del proceso de desarrollo.

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2. El Ecosistema Cerrado de Google

En Google, casi todo el tooling es de desarrollo propio y está profundamente integrado: su IDE (Cider), su sistema de code review (Critique) y su gestor de contenedores (Borg). Ahora, han añadido IA a cada una de estas herramientas.

Su enfoque es muy metódico, buscando generar confianza total en sus Software Engineers. Pero lo más revelador es su preparación estratégica: los equipos de SRE (Site Reliability Engineering) se están preparando para gestionar 10 veces más líneas de código llegando a producción, anticipando el impacto masivo de la IA para generar código más rápido.

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3. La Transformación "MCP-first" de Amazon

Amazon está viviendo una revolución silenciosa. Su herramienta Amazon Q Developer (el "GitHub Copilot" interno de Amazon) ha mejorado drásticamente y su uso es incentivado de forma interna. Además, sus ingenieros usan Claude Sonnet de forma masiva para realizar tareas de escritura, como la redacción de sus famosos documentos PR/FAQ, o sus performance reviews.

Pero la verdadera magia está ocurriendo gracias al "mandato de las APIs" que Jeff Bezos impuso en 2002.

Consistía en lo siguiente:

“Big Mandate went something along these lines:

1. All teams will expose their data and functionality through service interfaces.
2. Teams must communicate with each other through these interfaces.
3. There will be no other form of interprocess communication allowed: no direct linking, no direct reads of another team’s data store, no shared-memory model, no back-doors whatsoever. The only communication allowed is via service interface calls over the network. (…)
4. Anyone who doesn’t do this will be fired."

Esa decisión estratégica tan radical ha permitido que a día de hoy sea trivial para Amazon convertir dichas miles de APIs internas en servidores MCP (Model Context Protocol), permitiendo una automatización y encadenamiento de procesos a una escala que ninguna otra empresa puede igualar.

(¿A alguien le suena la Arquitectura Hexagonal? Espero que ahora entiendas lo IMPORTANTE que es para un negocio su diseño de sistemas) 😉

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4. Agilidad y Startups: El Caso de incident.io

Startups de alto crecimiento como incident.io no se casan con una sola herramienta.

Fomentan una cultura de experimentación constante.

Su equipo utiliza activamente una combinación de:

• Cursor para escribir y entender código.
• Claude Code "Projects" que contienen su documentación interna para generar código alineado con su arquitectura.
• Granola para tomar notas de reuniones automáticamente.

Comparten sus logros y trucos en un canal de Slack interno, acelerando la curva de aprendizaje de todo el equipo. 📈

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Mi Conclusión 🤔

El debate sobre IA no debería ser si una herramienta es "buena" o "mala".

La verdadera lección está en las estrategias que las mejores empresas están adoptando.

• Google nos enseña el poder del control y la integración en un ecosistema propio.
• Amazon demuestra cómo una decisión estratégica de hace 20 años (la comunicación mediante APIs) puede desbloquear una ventaja competitiva masiva hoy (la automatización vía MCP).
• Las startups nos muestran el valor de la agilidad, la experimentación y el aprendizaje colectivo.

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La habilidad que transformará tu carrera no es simplemente saber usar un copilot.

Es entender estos enfoques estratégicos para poder aplicarlos, resolver problemas de negocio más grandes y, en definitiva, aportar un valor exponencial.

En DevAccelerator™, te preparamos precisamente para eso: para que pases de ser un ejecutor de tareas a un arquitecto de soluciones, list@ para formar parte de los entornos tecnológicos más exigentes del mundo.

⚠️ Nuestras plazas están cerradas, pero no dudes en añadirte a nuestra lista de espera pulsando aquí para que te avisemos de futuras aperturas.

- Patri

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