OpenAI ya usa su propia IA para programarse a sí misma: así funciona Codex, el agente que escribe y mejora su propio código

OpenAI dio un paso más en el uso práctico de la inteligencia artificial al confirmar que Codex, su agente de codificación basado en IA, ya se utiliza para desarrollar y mejorar el propio Codex, en un proceso supervisado por ingenieros humanos que acelera el diseño de software dentro de la compañía.

En entrevistas concedidas a Ars Technica, directivos de OpenAI detallaron que la mayor parte del código del agente fue escrita con ayuda del mismo agente, lo que convierte a Codex en una herramienta que no solo programa, sino que participa en su propia evolución técnica.

“La gran mayoría de Codex está construida por Codex”, explicó Alexander Embiricos, jefe de producto de Codex en OpenAI, en declaraciones a Ars Technica.

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¿Qué es Codex y cómo funciona?

Codex es un agente de ingeniería de software en la nube que OpenAI lanzó en mayo de 2025 como versión de investigación. Está diseñado para realizar tareas como:

• Crear funciones completas
• Corregir errores
• Proponer solicitudes de extracción
• Ejecutar tareas en paralelo
• Trabajar directamente sobre repositorios de código

OpenAI ofrece Codex a través de la interfaz web de ChatGPT, una herramienta de línea de comandos (CLI) y extensiones para entornos de desarrollo como VS Code, Cursor y Windsurf, según detalla Ars Technica.

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Un agente que se mejora a sí mismo, con supervisión humana

Más allá de escribir código, Codex también analiza retroalimentación, revisa ejecuciones previas y propone qué tareas abordar a continuación, siempre bajo supervisión humana.

De acuerdo con Embiricos, en OpenAI ya existen flujos donde Codex revisa comentarios de usuarios y sugiere acciones técnicas. En algunos casos, incluso se le asignan tareas mediante herramientas de gestión como Linear, del mismo modo que a un ingeniero humano.

Ars Technica subraya que este proceso no implica autonomía total: los humanos siguen revisando, aprobando y dirigiendo cada cambio, lo que evita que el sistema opere sin control.

Un patrón histórico en la informática

El uso de herramientas para crear mejores herramientas no es nuevo. Ingenieros explicaron a Ars Technica que este enfoque recuerda a hitos históricos de la computación:

• Los primeros circuitos diseñados a mano
• El software de diseño electrónico que permitió chips más complejos
• La automatización progresiva del desarrollo tecnológico

Codex encaja en ese mismo patrón: cada versión permite construir una siguiente más sofisticada, siempre dentro de un bucle de retroalimentación controlado.

Resultados prácticos: desarrollo más rápido

Uno de los ejemplos más claros del impacto de Codex fue el desarrollo de la aplicación Sora para Android. Según OpenAI, el proyecto:

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• Fue desarrollado por cuatro ingenieros
• Tomó 18 días de desarrollo
• Se publicó en tiendas en menos de un mes

Codex ayudó a planificar la arquitectura, dividir tareas y generar implementaciones, explicó Embiricos a Ars Technica.

¿Codex sustituye a los desarrolladores?

Tanto OpenAI como Ars Technica aclaran que Codex no reemplaza a los ingenieros, sino que actúa como un amplificador del trabajo humano.

Ed Bayes, diseñador del equipo Codex, explicó que la herramienta se integra en plataformas como Slack y Linear, permitiendo asignarle tareas como a un “desarrollador junior”, pero siempre con revisión humana.

Además, investigaciones externas citadas por Ars Technica muestran resultados mixtos: en proyectos complejos, algunos desarrolladores experimentados pueden incluso tardar más al usar IA, lo que refuerza la necesidad de supervisión.

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El futuro de los agentes de codificación

OpenAI reconoce que Codex compite con herramientas similares como Claude Code de Anthropic y Gemini CLI de Google, pero considera que la programación es uno de los casos de uso más sólidos y económicamente viables para la IA actual, explicó Embiricos.

La visión a largo plazo, según Ars Technica, es desarrollar agentes que también puedan ser útiles para personas sin formación técnica, manteniendo siempre un humano al mando del proceso.

“Siempre hay una persona involucrada”, subrayó Bayes. “El código se puede leer, revisar y corregir”.