IA Generativa para Programación 2026: Comparación función por función de Cursor, VS Code, Kiro y Antigravity—y cómo elegir el adecuado
Para obtener valor real de la IA generativa—no solo autocompletado, sino de punta a punta a través de diseño, implementación, verificación y operaciones—la elección de la herramienta importa muchísimo. Lo que se está volviendo el nuevo estándar es una competencia por integrar bien cuatro cosas en un solo flujo:
(1) autocompletado y edición inteligentes dentro del editor, (2) cambios que abarcan múltiples archivos, (3) “agentes” que pueden ejecutar terminales y tests para llevar el trabajo casi a terminado, y (4) mecanismos que dejen los resultados en una forma fácil de revisar.
En este artículo, compararemos cuidadosamente Cursor / VS Code / Kiro / Antigravity por capacidades, y organizaremos qué herramienta “se siente fluida” según el tamaño del equipo y el estilo de desarrollo. En lugar de impresiones vagas, anclaremos la discusión en puntos prácticos con los que los equipos suelen batallar (permisos, autonomía, verificación, gobernanza).
Conclusión primero: ¿para quién es mejor cada herramienta?
- Cursor: Para quienes quieren maximizar el “progreso rápido” dentro del editor. Gran sensación de autocompletado, ediciones multilínea y delegación de tareas vía agente—ideal para personas y equipos pequeños que quieren un ritmo más veloz.
- VS Code + Copilot: Para equipos que quieren mantener sus operaciones existentes en VS Code y profundizar el uso de IA paso a paso. El modo agente y el modo edición facilitan adoptar IA con control.
- Kiro: Para personas/equipos a los que les cuesta llevar prototipos a calidad “lista para producción”. Empieza desde especificaciones, fluye de requisitos → diseño → tareas, y usa hooks para automatizar chequeos de calidad—muy adecuado para organizaciones de ingeniería reales.
- Antigravity: Para equipos que quieren ejecutar múltiples agentes en paralelo y “delegar + supervisar” tareas largas y mantenimiento. Mantiene el trabajo revisable mediante Artifacts y está diseñado para flujos asíncronos.
El marco: las “4 capas” de la programación con IA generativa
En la práctica, el desarrollo asistido por IA se divide aproximadamente en estas cuatro capas. Las herramientas se sienten radicalmente distintas según qué capas refuercen.
- Capa de completado: predice la siguiente línea o la siguiente edición (tab completion, reescritura inteligente)
- Capa de edición: edita selecciones a través de múltiples archivos mediante lenguaje natural (mejor si el review de diffs es fácil)
- Capa de ejecución y verificación: ejecuta comandos de terminal, tests, linters, builds y itera correcciones
- Capa de operaciones: preserva especificaciones/historial/reglas/salidas para que los equipos puedan reproducir resultados (gobernanza)
Compararemos las cuatro herramientas con este eje.
Resumen de funciones (vista rápida)
| Categoría de función | Cursor | VS Code + Copilot | Kiro | Antigravity |
|---|---|---|---|---|
| Centro de la experiencia | Desarrollo ultrarrápido en el editor | Extiende el VS Code existente | Camino guiado por specs hacia producción | Operaciones con agentes (centro de mando) |
| Completado (Tab) | Fuerte (modelo dedicado de completado) | Fuerte (completado de Copilot) | Completado estándar del IDE + IA | Completado vía Editor View |
| Multilínea / edición | Fuerte (edición multilínea, etc.) | Fácil de controlar vía Edit/Edits | Paso a paso vía specs → tareas | A menudo delegado a agentes |
| Agentes autónomos | Sí (delegación con agente) | Sí (modo agente) | Sí (chat agentivo / hooks) | Función central (múltiples agentes) |
| Integración con terminal / tests | Sí (sugerencia/ejecución de comandos) | Sí (sugerencias, aprobaciones, bucle de arreglos) | Automatizado vía hooks + historial de ejecución de tareas | Unificado entre editor/terminal/navegador |
| Especificaciones / documentación | Más guiado por reglas/contexto | Operaciones de instrucciones/contexto | Las specs son centrales (req → diseño → tareas) | Revisión vía Artifacts |
| Operación en equipo / gobernanza | Depende de reglas | Fácil para despliegue empresarial | Gobernanza vía reglas de dirección/hooks | Diseñado para supervisión y verificación |
Ahora profundizaremos en cada área con puntos más concretos.
1) Completado (Tab completion / reescritura inteligente): cuánto acelera tus manos
Cursor
Cursor pone la experiencia de completado en el centro. Una característica clave es que el Tab completion apunta no solo a “la siguiente línea”, sino a “la siguiente acción”. Mientras escribes de forma natural, aparecen reescrituras y sugerencias con fluidez, aumentando el ritmo de desarrollo. Cuantas más correcciones cortas y trabajo repetitivo hagas, más se nota el beneficio.
Buen encaje para
- Iterar ajustes de UI (copy, CSS, props)
- Producir muchas funciones pequeñas (validación, conversión, utilidades)
Mini tip (cómo escribir para “invitar” mejor completado)
- Empieza con: propósito (en japonés/inglés) → nombre de función → nombres de argumentos → comentario del valor de retorno
Ejemplo:// Normalizar un número telefónico a un formato tipo E.164→function normalizePhone(...)
VS Code + Copilot
La fortaleza de VS Code no es solo el rendimiento del completado. También es poder añadir IA sin romper tu experiencia de desarrollo existente. Si tu equipo ya optimizó atajos, extensiones y ajustes alrededor de VS Code, “solo obtener más completado” a menudo ya aporta mucho valor.
Buen encaje para
- No quieres interrumpir las operaciones existentes en VS Code
- Dependés mucho de settings, extensiones, Dev Containers, etc.
Kiro
Kiro incluye completado como un “AI IDE”, pero su centro de gravedad es el flujo guiado por specs descrito más adelante. En lugar de “ganar solo por completado”, trata el completado como apoyo para mantener la implementación alineada con las especificaciones.
Antigravity
Antigravity ofrece completado y comandos inline vía Editor View, pero su valor real tiende a estar en la Manager Surface (centro de mando) descrita más adelante. Normalmente no se elige solo por completado; es más bien un editor como punto de entrada a operaciones asíncronas con agentes.
2) Chat y “modo edición”: separar preguntas de cambios evita accidentes
El chat con IA es conveniente, pero en trabajo real, mezclar “discusión” y “modificación” incrementa errores. Por eso las herramientas tienden hacia modos como Ask (preguntas) / Edit (cambios) / Agent (autonomía).
Cursor: ediciones rápidas preservando la intención
Cursor destaca al integrar “arregla esto” naturalmente en el flujo del editor. Es especialmente fuerte para ediciones de alcance pequeño y arreglos multilínea que quieres aplicar rápido.
Para uso en equipo, ayuda definir reglas por adelantado como “hasta dónde puede tocar la IA”, lo que facilita el review de diffs.
VS Code + Copilot: control más fácil de las ediciones (qué archivos se pueden tocar)
Una ventaja de Copilot es el control operativo: en modo edición, es más fácil elegir los archivos objetivo, recibir propuestas paso a paso y aprobar cada cambio. Esto es valioso al inicio de la adopción, cuando los equipos aún desconfían de las ediciones de IA.
Además mantiene chat y ediciones en un solo entorno, preservando extensiones y flujos existentes.
Mini plantilla (formato práctico de instrucción de edición)
- Objetivo: qué debe cumplirse
- Alcance: nombres de archivos / funciones / componentes
- Criterios de aceptación: tests, tipos, lint, compatibilidad
Pasar solo estos tres puntos reduce “fallos” de forma notable.
Kiro: crea una spec antes de conversar
Kiro no solo hace “arregla esto”. Apoya fuertemente un flujo en el que creas una spec (requisitos → diseño → tareas) antes de implementar. Puede sentirse más lento para prototipos, pero se vuelve más valioso cuando aumenta la complejidad, se multiplican stakeholders y la mantenibilidad importa.
Su movimiento clave es resolver el problema de “las decisiones desaparecen en la conversación” al preservarlas como artefactos vivos.
Antigravity: validar mediante “Artifacts” en vez de conversaciones largas
Antigravity está diseñado para que no tengas que releer chats larguísimos. En su lugar, muestra “qué se hizo” y “cómo se verificó” mediante Artifacts como listas de tareas, planes de implementación, capturas de pantalla y registros del navegador.
A medida que los equipos crecen, esto ayuda muchísimo: cuanto más larga es la conversación, menos realista es que las personas la sigan.
3) Ediciones multiarchivo y revisión de diffs: cómo aceptar cambios de IA con seguridad
Cuando la IA empieza a editar múltiples archivos, el valor sube mucho—pero también el riesgo. Lo que importa es: trazabilidad del diff, explicabilidad de los cambios y rollback fácil.
Cursor: excelente en ediciones multilínea y cambios acotados
Cursor enfatiza ediciones multilínea y arreglos acotados (reparaciones limitadas a lo necesario). Es muy adecuado para iterar cambios pequeños a medianos con rapidez.
En proyectos grandes, obtendrás diffs de mayor calidad si ajustas el contexto que usa la IA (reglas/guías).
VS Code + Copilot: undo + aprobaciones son prácticas
El modo agente de Copilot soporta ediciones de múltiples pasos e incluye salvaguardas prácticas como aprobación de comandos de terminal y Undo.
Si tu equipo quiere ayuda de IA pero no quiere que “se descontrole”, el bucle controlado de VS Code construye confianza temprano.
Kiro: la descomposición en tareas crea “revisión por etapas”
Kiro genera tareas a partir de la spec y avanza tarea por tarea, facilitando rastrear:
- a qué requisito pertenece un cambio
- qué cambió cada tarea
Cuanto mayor el cambio, más el “diseño de granularidad” impacta directamente la calidad.
Antigravity: trabajo en paralelo + verificación vía artifacts
Antigravity asume múltiples agentes en paralelo que dejan evidencia como Artifacts.
Soporta cambios multiarchivo e incluye validación de UI (por ejemplo, capturas) para que revises la corrección como salidas, no solo como diffs. Esto es especialmente útil porque la corrección de UI es difícil de juzgar solo con diffs de código.
4) Agentes autónomos: ¿qué delegas y dónde te detienes?
Los agentes son potentes—pero delegar sin controles da miedo. Evalúa el alcance de la autonomía y los puntos de intervención.
Cursor: delega tareas y enfócate en la dirección
Cursor promueve delegar tareas para que puedas enfocarte en guía de alto nivel. Encaja con un flujo como:
- investigación
- refactorización
- pequeñas adiciones de features
…y luego revisas el diff y ajustas.
VS Code + Copilot: un bucle basado en aprobaciones para terminal + arreglos iterativos
El modo agente de Copilot puede leer un codebase, editar múltiples archivos, correr terminal/tests, leer errores e iterar correcciones. La clave es que las acciones de terminal requieren aprobación, con transparencia y Undo.
Busca autonomía sin “irse a romper cosas”.
Kiro: hooks para automatización dirigida por eventos
La característica distintiva de Kiro no es solo trabajo puntual de agente; son hooks que disparan agentes por eventos como guardar/crear/eliminar.
Ejemplos: actualizar tests cuando se guarda un componente React; actualizar README cuando cambia un API; escanear secretos antes de commit.
Esto automatiza trabajo “molesto pero importante”, elevando la calidad del equipo entero—no solo la productividad individual.
Antigravity: supervisa múltiples agentes desde la Manager Surface
Antigravity se centra en una Manager Surface donde inicias, observas y diriges múltiples agentes. Está diseñado para bucles asíncronos en tareas largas de mantenimiento, reproducción de bugs → creación de tests → fixes, e iteraciones de UI.
Para aprovecharlo al máximo, los equipos se benefician de “habilidades compartidas de supervisión” (plantillas de revisión y cómo leer Artifacts).
5) Desarrollo guiado por specs y Artifacts: mecanismos para llegar a calidad de producción
El mayor punto de dolor con la IA es: “Se construyó, pero no sabemos qué supuestos usó”.
Cómo maneja esto cada herramienta se vuelve la diferencia definitoria entre Kiro y Antigravity.
Kiro: crecer una spec en 3 etapas—requisitos → diseño → tareas
Kiro apoya fuertemente generar requisitos desde un solo prompt, producir documentos de diseño (flujos de datos, interfaces, esquemas de BD, APIs, etc.) y luego descomponerlo en tareas.
También apunta a mantener las specs sincronizadas con el código a medida que avanza la implementación, reduciendo el problema de “la documentación quedó abandonada”.
Esto brilla en reviews, handoffs y entornos amigables para auditoría.
Mini ejemplo (nivel de granularidad al que apuntan las specs estilo Kiro)
- Requisitos: user stories + criterios de aceptación (incluyendo edge cases)
- Diseño: estructuras de datos, APIs, flujos de pantalla, límites de responsabilidad
- Tareas: pasos de implementación incluyendo tests, estados de carga, responsive, accesibilidad
Antigravity: mantener el trabajo revisable vía Artifacts
Antigravity almacena el trabajo como Artifacts (listas de tareas, planes, capturas, registros del navegador) y permite que el feedback impulse revisiones.
Este formato de “ver y saber” facilita que product owners, diseño y QA participen.
Para cambios de UI en particular, capturas y registros junto a diffs son muy prácticos.
Cursor / VS Code: specs y artifacts dependen más de la operación que de la herramienta
Cursor y VS Code no suelen empujar un flujo guiado por specs o centrado en artifacts como concepto principal; en su lugar, lo complementas con diseño de prompts, reglas y prácticas de documentación.
Eso los hace ligeros para empezar, pero en equipos necesitas “patrones estándar” para evitar dependencia de personas.
6) Gestión de contexto: lo que le muestras a la IA determina la calidad
A medida que crecen los codebases, los errores de IA suelen venir de “no lo vio” o “se lo inventó”. Así que evalúa cómo se provee el contexto.
- VS Code + Copilot: paso explícito de contexto vía resúmenes del workspace,
#file, instrucciones personalizadas, etc. - Kiro: conserva intención mediante specs, reglas de dirección y proveedores de contexto (archivos/URLs/docs)
- Cursor: acelera acciones en el editor asumiendo comprensión del codebase (embeddings, etc.); la estabilidad mejora con buenas reglas
- Antigravity: abarca editor/terminal/navegador y deja “resaltados” como Artifacts para que las personas verifiquen eficientemente
7) Integraciones (MCP, etc.): conectar herramientas internas y especializadas
Un punto clave reciente es “¿la IA puede usar herramientas externas?”. Los stacks reales están llenos de APIs internas, lint/tests, revisión de diseño, búsqueda de docs y más—conectarlas aumenta el apalancamiento.
- Kiro: soporta explícitamente MCP y asume conexiones a herramientas especializadas
- VS Code + Copilot: el modo agente está avanzando hacia manejar servidores MCP
- Cursor: depende más de la operación, pero su núcleo es velocidad centrada en el editor
- Antigravity: filosóficamente se alinea con integración, porque los agentes cruzan herramientas y preservan resultados como Artifacts
8) Operaciones de equipo: ¿cómo garantizas reglas, calidad y seguridad?
La diferencia entre uso personal y uso en equipo aparece aquí.
Para equipos pequeños (1–5) que quieren “construir rápido, arreglar rápido”
- Usa Cursor para subir el ritmo y mantener reviews livianos
- O usa VS Code + Copilot para superponer IA sobre extensiones existentes
Ambos pueden sentirse fluidos.
Para equipos medianos (6–30) que quieren reducir la dependencia de personas
- Usa VS Code + Copilot para establecer controles (aprobación/Undo/separación por modos)
- Usa Kiro para introducir alineación guiada por specs y más consenso por feature
Suele ser la ruta más realista.
Para equipos grandes (31+) que necesitan asíncrono + supervisión
- Usa Antigravity para ejecutar múltiples agentes en paralelo y revisar vía Artifacts
- Usa Kiro para automatizar calidad con specs + hooks
El modelo de “delegar y supervisar” gana valor a medida que escala el equipo, especialmente en mantenimiento largo.
9) Escenarios de uso concretos (ejemplos cortos)
Escenario A: cambios pequeños diarios en un proyecto existente (muy frontend)
- Recomendado: Cursor
- Por qué: completado y ediciones más rápidas aumentan la velocidad de iteración
- Tip: incluir criterios de aceptación cortos para cambios de UI (visual, accesibilidad, responsive)
Escenario B: introducir IA sin alterar operaciones empresariales en VS Code
- Recomendado: VS Code + Copilot
- Por qué: baja fricción de adopción y gran control sobre ediciones/autonomía
- Tip: empezar con modo edición → pasar a modo agente cuando el equipo esté cómodo
Escenario C: pasar de prototipo a producción preservando requisitos y diseño
- Recomendado: Kiro
- Por qué: el flujo guiado por specs preserva “qué estamos construyendo” como entregable y facilita la gestión de tareas
- Tip: no intentes perfeccionar la spec al inicio—hazla crecer por etapas (req → diseño → tareas)
Escenario D: ejecutar múltiples tareas de mantenimiento en paralelo y supervisar vía reviews
- Recomendado: Antigravity
- Por qué: ejecutar múltiples agentes desde la Manager Surface y validar vía Artifacts
- Tip: crear una plantilla de criterios de revisión de Artifacts (“¿qué debe demostrarse?”)
Resumen: elige según “repetibilidad”, no solo velocidad bruta
Lo más importante al elegir una herramienta de IA para programar no es “funcionó una vez”, sino “podemos repetirlo con la misma calidad una y otra vez”.
- Si la prioridad es la velocidad personal, la aceleración en-editor de Cursor encaja perfecto.
- Si quieres adopción gradual preservando activos existentes, VS Code + Copilot se adapta bien a equipos reales.
- Si quieres llegar a calidad de producción mediante specs y automatización, las specs y hooks de Kiro brillan.
- Si quieres supervisar múltiples agentes de forma asíncrona y validar por entregables, Antigravity es fuerte.
Por último, pequeños tips que funcionan en todas las herramientas:
- Las solicitudes deben ser cortas e incluir el trío “objetivo, alcance, criterios de aceptación”
- Haz cambios en incrementos pequeños y asume revisión de diffs
- Cuanto más delegues, más deberías preparar reglas por adelantado (naming, tests, acciones prohibidas)
Con eso solo, la IA se vuelve mucho más fácil de “trabajar en conjunto”.