Programar con IA en 2026: GitHub Copilot vs Cursor, agentes, costos y control
Durante años, programar fue una habilidad especializada. Hoy, en 2026, empieza a quedar claro que programar ya no es el verdadero cuello de botella.
La conversación ya no es si la IA escribe código mejor o peor que un humano. La conversación real es otra:
¿Quién es capaz de controlar, gobernar y orquestar sistemas de IA trabajando a escala?
Este post nace desde ahí, pero sin teoría. Con uso real, números reales, errores, frustraciones y aprendizajes.
Contexto real de uso (porque sin esto todo se malinterpreta)
Antes de hablar de herramientas, hay que aclarar algo clave.
Yo no soy programador, y mi trabajo principal no es programar. Mi rol es más cercano a:
- project manager
- arquitecto funcional
- líder técnico de producto
- orquestador de delivery
Y aun así, hoy dedico más de 20 horas semanales de mi tiempo libre a programar con IA, principalmente en Neurapro y en otros proyectos personales que me entusiasman.
No es “jugar” con modelos, es trabajo real:
- toco backend, UI, tests y documentación sobre varios repositorios
- hago refactors grandes y cambios transversales que impactan datos reales
- coordino varios agentes en paralelo para escribir código, revisar, testear e integrar
Por eso no “pruebo” herramientas. Dependo de ellas.
Y cuando dependes de ellas para avanzar semana a semana, los modelos de pricing, la estabilidad y el control dejan de ser un detalle: son la diferencia entre poder seguir construyendo o tener que frenar.
Cursor: potencia técnica… hasta que el costo rompe la confianza
Durante casi un año usé Cursor como herramienta principal.
Uso real
- 20+ h semanales
- múltiples proyectos activos
- uso intensivo de agent mode
- refactors grandes
- integración entre repos
Durante meses:
- Plan Pro
- ~20 € mensuales
- sin fricción
- sin sorpresas
Cursor es, sin discusión, una de las herramientas más inteligentes que he usado. Su capacidad de razonamiento sistémico y autonomía es impresionante.
El quiebre: diciembre y la factura de 300 €
Sin cambiar mi forma de trabajar:
- mismas horas
- mismos proyectos
- mismos flujos
Resultado:
- factura cercana a 300 €
- justificación: over-usage
- sin alertas claras
- sin hard limits
- sin simulación previa
Esto no es un “pagué un poco más”. Es un salto de 15× en el costo mensual.
Y aquí está el punto clave:
En herramientas profesionales, la imprevisibilidad del costo es inaceptable.
No importa cuán inteligente sea la IA si no puedes confiar en abrir la factura a fin de mes.
Fricción técnica que con uso intensivo pesa
A eso se sumaron problemas que con uso liviano no se notan:
- cortes de conexión
- problemas con VPN
- pérdida de historial de chat
- agents que pierden contexto
- re-análisis costoso de repos grandes
Nada catastrófico aisladamente. Pero con uso continuo, desgasta.
Resultado: Cursor dejó de ser una herramienta confiable para depender de ella todos los días.
Copilot Pro+: menos brillante, mucho más gobernable
El cambio fue deliberado: pasar a GitHub Copilot con Copilot Pro+.
Condiciones
- 20+ h semanales
- múltiples repos
- ASK + Agent
- integración total con GitHub
Resultado hasta ahora
- costo fijo ~40 €
- cero sobreconsumo
- cero sorpresas
- estabilidad total
Copilot no “deslumbra” como Cursor. No es tan creativo. No improvisa tanto.
Pero:
- es predecible
- es estable
- se integra mejor
- se gobierna mejor
En trabajo real, eso pesa más que la magia.
ASK vs Agent: donde se separa la teoría del uso real
En Copilot, la diferencia entre ASK y Agent es crítica.
ASK
- bajo consumo
- ideal para:
- validaciones
- explicaciones
- revisiones rápidas
- muy estable en Copilot
Agent (el punto crítico)
Ejemplo real:
- refactor transversal
- 20+ archivos
- tests + modelos + servicios
- múltiples iteraciones
Cursor
- más autónomo
- más potente
- pero con consumo sin freno
Copilot
- más conservador
- requiere prompts claros
- pero el consumo está acotado y es predecible
Con uso heavy, el control gana a la potencia bruta.
Integración con Git: Copilot juega en otra liga
Aquí no hay mucha discusión.
Copilot:
- entiende PRs
- entiende diffs
- entiende issues
- entiende historial
Para:
- equipos
- proyectos largos
- trazabilidad
- revisión cruzada
Copilot es claramente superior.
Cursor es excelente para trabajo individual profundo. Pero Git no es su eje central.
Otras alternativas (para contexto real)
Codeium
- muy bajo costo o gratis
- buen autocompletado
- popular en startups
- limitado en agents complejos
Amazon CodeWhisperer
- fuerte en AWS
- ideal para infraestructura
- poco flexible fuera de ese ecosistema
Sirven para entender el paisaje, pero en mi día a día la comparación real ha sido Cursor vs Copilot.
Cómo programo realmente con IA hoy
Entonces, ¿cómo se ve en la práctica eso de programar con IA en mi tiempo libre? No es sentarme a escribir cada línea de código. Es más bien tener un equipo de agentes que pueden ejecutar lo que imagino.
En esas horas:
- trabajo con agentes especializados en backend, UI, tests y documentación
- hago trabajo de integración entre distintos repositorios
- itero prompts y planes usando ASK y Agent
- saco adelante pequeños productos, páginas y herramientas que solo no podría construir
Playbook práctico: lo que realmente hago con los agentes
No soy desarrollador de profesión ni tengo un equipo humano de ingenieros. Lo que tengo es un equipo de agentes programadores que escriben código a partir de lo que les pido.
Cuando trabajo con ellos, mi rutina real se parece más a esto:
- defino el objetivo final y lo explico con ejemplos claros
- elijo qué agente se encarga de backend, cuál de UI, cuál de tests o documentación
- creo prompts, los voy ajustando y comparo el resultado con lo que tenía en la cabeza
- hago que integren entre distintos repositorios y piezas de producto
- reviso, corrijo y vuelvo a iterar hasta que el sistema hace lo que necesito
Siento que nunca dejo de aprender, y que estas herramientas se adaptan cada vez mejor cuando:
- explico bien el objetivo final
- doy contexto suficiente del sistema
- y trato a los agentes como un equipo que necesita dirección clara, no como magia automática
Un bug real que me enseñó a respetar los tests
Todo esto suena muy ordenado en teoría, pero el código real duele.
Programando Neurapro estuve casi una semana peleando con un bug crítico: las bases de datos de usuarios se reiniciaban. Pasaba justo cuando estaba refactorizando, testeando e integrando, así que no sabía qué estaba rompiendo los datos de clientes.
Probé de todo: agregué defensas en la capa de datos, revisé migraciones, miré cambios hechos por los agentes. Nada. El problema volvía una y otra vez.
La causa de fondo era brutal y simple:
- tenía un set de tests críticos que usaban la misma carpeta de BD que los clientes reales
- esos tests creaban tablas para lo que necesitaban… y al terminar borraban toda la carpeta
- cada corrida de tests eliminaba no solo los datos de prueba, sino también las bases reales
La corrección y la lección fueron claras:
- los tests nunca más usarían rutas reales de BD
- siempre crearían y destruirían los datos en una carpeta temporal separada
Desde entonces, ese bug no volvió. Y se transformó en un buen ejemplo de lo que está siendo este viaje: prueba, error y lecciones aprendidas, junto a mis compañeros de viaje que son los agentes de IA.
El verdadero cambio: ya no programo, orquesto
A estas alturas el patrón es claro: yo no escribo cada línea de código. Mi trabajo real es definir objetivos, dividir problemas, crear prompts y coordinar agentes entre backend, UI, tests, refactors y documentación.
En la práctica, se siente como tener un equipo casi infinito de recursos técnicos trabajando en mis ideas, y mi valor está en qué tan bien los orquesto.
El nuevo cuello de botella: yo
La limitación ya no es técnica. Es humana.
- tiempo
- foco
- energía mental
- capacidad de mantener contexto
Con muchos agentes y chats:
- te pierdes
- duplicas trabajo
- te frustras
- cambias de rumbo sin darte cuenta
Este es el nuevo problema del conocimiento en 2026.
El skill clave que he aprendido: sentir al agente
No es programación. Es criterio.
- saber cuándo dejarlo seguir
- saber cuándo detenerlo
- notar cuándo improvisa
- detectar cuándo perdió el objetivo
- entender que muchas veces el error es el prompt
Es exactamente el mismo instinto que desarrolla un buen project manager con equipos humanos.
La paradoja: entiendo más tecnología que antes
Paradójicamente, aunque no soy programador, hoy entiendo mejor arquitectura, detecto la deuda técnica más rápido y valoro mucho más la documentación. La IA me ha obligado a pensar mejor. La documentación dejó de ser burocracia y pasó a ser combustible para mí y para los agentes.
Lo que veo en el mercado: popularidad, precios e impacto real
Si salgo de mi uso personal y miro el ecosistema, aparecen algunos patrones claros:
- Popularidad: GitHub Copilot es, de lejos, el asistente de código más extendido hoy, porque vive donde ya está la mayor parte del código: GitHub y los IDEs más usados. Cursor es más pequeño, pero tiene una base muy activa entre power users, indie hackers y startups que quieren más control y capacidades de agentes.
- Modelos de precio: Copilot suele moverse en un esquema de suscripción mensual fija, lo que hace que el coste sea fácil de predecir. Cursor combina un plan base con límites por uso, y ahí es donde pueden aparecer sorpresas si ejecutas agentes pesados durante mucho tiempo.
- Dónde se ve el impacto real: las historias más convincentes que veo no son “una app creada solo con Copilot”, sino equipos que:
- sacan herramientas internas o dashboards mucho más rápido
- mantienen código legado sin quemar a los desarrolladores
- automatizan trabajo repetitivo de pegamento entre servicios y tests
En otras palabras, la gran victoria no es una app emblemática que “Copilot haya creado solo”, sino cientos de pequeñas victorias que se acumulan: features que salen antes, refactors que por fin se hacen y menos horas perdidas en boilerplate.
Mirando hacia 2030: qué cambia para las personas
Este post habla de mi experiencia hoy, pero la ola es mucho más grande que yo.
Investigaciones de McKinsey estiman que, combinando la IA generativa con otras tecnologías de automatización:
- entre 25% y 33% de las actividades de trabajo actuales podrían cambiar en la próxima década
- hasta 60–70% del tiempo que hoy dedicamos al trabajo es técnicamente automatizable con herramientas que ya existen
- la productividad global podría crecer 0,5 a 3,4 puntos porcentuales por año hasta 2040 si esas horas se reutilizan bien, siendo la IA generativa responsable de 0,1 a 0,6 puntos de ese crecimiento
Traducido: para 2030 y los primeros años de la década de 2030, millones de personas no solo van a “usar” herramientas de IA, sino que van a tener que redefinir su rol alrededor de la orquestación, el criterio y el aprendizaje rápido de nuevas habilidades.
Lo que hoy vivo yo como individuo probablemente será una realidad mucho más común para muchos equipos y profesiones.
Conclusión: el juego cambió, pero no como muchos creen
No se trata de programar más rápido. Ni de que la IA “reemplace” desarrolladores.
Se trata de esto:
Quien aprenda a orquestar agentes, mantener foco, controlar costos, y pensar con claridad, va a jugar en otra liga.
Cursor me mostró el futuro. Copilot me permitió hacerlo sostenible.
Y el verdadero aprendizaje no fue técnico. Fue cognitivo y organizacional.
📚 Lecturas recomendadas
-
What is GitHub Copilot? (GitHub Docs, en inglés)
Visión general oficial de GitHub Copilot, sus funciones en IDE, línea de comandos y web, y cómo funcionan los distintos planes.
https://docs.github.com/en/copilot/get-started/what-is-github-copilot -
Visual Studio Code and GitHub Copilot (VS Code Blog, en inglés)
Artículo del equipo de Visual Studio Code explicando cómo se integra Copilot en el editor, las sugerencias inline, el chat y los flujos de trabajo.
https://code.visualstudio.com/blogs/2023/03/30/vscode-copilot -
Research: quantifying GitHub Copilot’s impact on developer productivity and happiness (GitHub Blog, en inglés)
Estudio de GitHub sobre cómo Copilot impacta la velocidad, la concentración y la satisfacción de los desarrolladores profesionales.
https://github.blog/2022-09-07-research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/
✍️ Claudio from ViaMind
Atrevete a imaginar, crear y transformar.
