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Cuánto cuesta un proyecto de IA si Claude Code ya escribe el código

Más del 80 % del código de Anthropic ya lo escribe Claude. Qué sigue costando dinero en un proyecto de IA, y cuándo no necesitas contratar a nadie.

Por Alfonso Medela
· 6 min de lectura

Según Anthropic, en mayo de 2026 más del 80 % del código que entró en su base de código lo había escrito Claude. Al principio costaba reconocerlo, pero hoy no sorprende a nadie que un científico de datos use Claude Code; en todo caso, sorprendería lo contrario. Yo también lo uso, sobre todo para leer repositorios, escribir código, ejecutar pruebas y arreglar todo lo que falla.

Muchos clientes, sobre todo los más hábiles con la tecnología, me preguntan qué sentido tiene contratar a alguien como yo para desarrollar IA, si ellos ya son capaces de hacer «cualquier cosa» con Claude o ChatGPT. Siendo honesto, durante estos últimos meses yo también me he hecho la misma pregunta. Sin embargo, no creo que la IA vaya a quitarles tanto valor a los perfiles con amplia experiencia. Y voy a explicar por qué.

Estoy muy convencido de que la calidad de lo que entrega una persona que usa IA es directamente proporcional a su inteligencia. Y no solo eso: en esa ecuación también entra su conocimiento del dominio. Por tanto, podríamos decir que el resultado es una combinación de la calidad de la IA (arquitectura, modelo, etc.), la inteligencia del usuario y sus conocimientos.

Claude Code en la empresa

En la misma página donde da ese 80 %, Anthropic matiza dos cosas. Que su cifra de productividad, ocho veces más código por ingeniero, casi seguro exagera la mejora real. Y que cada cambio pasa por un revisor automático antes de entrar. Ni Anthropic deja que su propio código entre sin control. Como es lógico.

Escribir código era la parte visible del trabajo. El resto siempre costó más: decidir qué construir, conseguir los datos correctos, demostrar que funciona y responder cuando falla. Claude Code acelera y mejora mucho la escritura de código. Lo demás sigue dependiendo de alguien que decida y responda. Y para decidir y responder con calidad necesitamos a un humano que sepa lo que hace: el componente humano de la ecuación.

Correcto, pero endeble

En las pruebas de seguridad de Veracode de marzo de 2026, más del 95 % del código que generaron los modelos más usados era correcto. Sin embargo, tan solo el 55 % era seguro.

El código funciona en la demo. Alguien sin conocimientos de programación, ni siquiera del dominio, es capaz de crear algo que parece funcional, bonito y de calidad. Pero luego, en producción, deja una puerta abierta que nadie ha revisado. Además de la seguridad, yo he visto otro problema importante: la escalabilidad. No solo en número de usuarios, sino también en el propio código, que, si crece sin control ni conocimiento, acaba siendo un Frankenstein que nadie sabe mantener.

Con un modelo de IA pasa lo mismo, pero más escondido. Puede acertar mucho con tus datos de prueba y fallar el primer día con datos reales. En Legit.Health lo aprendí con fotos de piel. Las imágenes de entrenamiento no se parecen a las que llegan desde el móvil de un paciente, con otra luz, otra cámara y otra piel. Y, sobre todo, con mucha peor calidad que una foto tomada por un profesional sanitario. Si no mides el modelo con datos como los reales, no sabes lo que tienes. La herramienta no puede avisarte, porque no sabe qué datos llegarán mañana.

Un agente no responde de nada

En julio de 2025, el agente de programación de Replit borró la base de datos de producción de un proyecto que Jason Lemkin, fundador de SaaStr, estaba probando. Tenía registros de más de 1.200 directivos y 1.190 empresas. Lo hizo en plena congelación de código, con la orden de no tocar nada. Lemkin recuperó los datos a mano.

En una empresa de verdad, eso es una semana perdida o una brecha que hay que notificar. No se arregla con un modelo mejor. Se arregla con alguien que separa los entornos, decide qué puede tocar el agente y revisa lo que llega a producción.

Si tu IA ayuda a diagnosticar, alguien firma

Un programa con finalidad médica que ayuda a decidir un diagnóstico es un producto sanitario según el MDR, el reglamento europeo, y como mínimo de clase IIa. Necesita evaluación clínica, vigilancia después de salir al mercado y un fabricante que responda de él. El Reglamento europeo de IA suma sus propias obligaciones para los sistemas de alto riesgo. Desde el retraso aprobado en julio de 2026 (Reglamento 2026/1744), se aplican el 2 de diciembre de 2027 a los del anexo III y el 2 de agosto de 2028 a la IA dentro de productos regulados, como los sanitarios.

Claude Code puede redactarte la documentación técnica en una tarde, pero no puede firmarla. En Legit.Health fui el responsable de cumplimiento normativo (PRRC) de un producto sanitario de clase IIb. Sé lo que pregunta un auditor y por qué «lo hizo la IA» no es una respuesta. En este contexto ya no basta con entender por qué la IA hizo lo que hizo: hay que auditar los resultados, validarlos con estudios clínicos y demostrar que todo cumple la regulación.

Cuándo no necesitas contratar a nadie

Si quieres una herramienta interna, un panel o un prototipo para tu equipo, y un error no cuesta dinero ni salud, entonces hazlo tú. Un buen desarrollador con Claude Code, o incluso alguien con conocimientos básicos, lo saca en días. En ese caso, pagar a alguien como yo no tiene sentido.

Necesitas a alguien cuando se cumple alguna de estas cosas:

Cuánto cuesta

No he encontrado ningún estudio fiable sobre lo que cuesta un proyecto de IA en España o en Europa. Las cifras que circulan son de proveedores que se citan entre sí. Así que te doy las mías, que están publicadas:

¿Por qué no bajan, si Claude Code me hace más rápido? Porque el precio es cerrado por fase. Si me ahorra semanas, te llevas más alcance por el mismo precio, no una factura más baja por un trabajo a medias. El modelo, el flujo de datos y la evaluación los sigo escribiendo yo.

Si tu caso cumple alguna de ellas, reserva una llamada de 30 minutos. En esa llamada te digo si me necesitas o si te basta con Claude Code.

La IA escribe el código. Alguien tiene que firmarlo

Fuentes