Dentro de JetBrains: la empresa que transforma cómo se programa
Al integrar los modelos de OpenAI en sus herramientas y flujos de trabajo, JetBrains redefine cómo los desarrolladores diseñan, analizan y crean con IA.
Si no programas software, es posible que no conozcas JetBrains.
Si lo haces, casi seguro que lo usas.
La empresa actúa detrás de escenas del desarrollo moderno, impulsando las herramientas utilizadas por aproximadamente 15 millones de ingenieros profesionales en todo el mundo (88 de las Fortune 100) y es creadora de Kotlin (el lenguaje de programación oficial para Android). Si has abierto IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand o Rider, has usado JetBrains.
Dialogamos con Kris Kang, Gerente de Producto en JetBrains, para analizar cómo el equipo está utilizando los modelos de OpenAI para cambiar la forma en que los desarrolladores construyen, no para reemplazar lo que hacen, sino para elevar la vara.
“Los desarrolladores no solo programan. Revisan, analizan y diseñan sistemas. La IA puede ayudar con todo más allá de simplemente programar".
Cómo JetBrains está adoptando OpenAI
“Más de 15 millones de desarrolladores usan JetBrains, y ahora estamos incorporando OpenAI en ese flujo de trabajo”, nos dice Kang. El cambio no se trata solo de automatización; también se trata de empoderamiento. Se trata de proteger el flujo de un desarrollador, reducir el trabajo repetitivo y permitir que los ingenieros se concentren en el diseño, la arquitectura y el juicio: las habilidades que te dan una ventaja más prolongada con la IA.
Internamente, los equipos de JetBrains están utilizando:
- ChatGPT
- GPT‑5
- Codex
Externamente, los clientes de JetBrains pueden elegir GPT‑5 en Junie, el agente de programación de la empresa, y en el Asistente de IA (para asistencia en el chat).
"Usamos ChatGPT. Usamos GPT-5. Usamos Codex... uno de los LLM preferidos por Junie es GPT-5".
Los ingenieros ya están delegando tareas reales a los agentes y las reciben completadas. Kang explica: “asigno tareas cada vez más difíciles a un agente respaldado por GPT‑5 y, para mi sorpresa, muchas de las tareas se completan correctamente”.
Para JetBrains, el referente no es solo la velocidad, sino la calidad en ingeniería a largo plazo. “No se trata solo de generar código: debe ser seguro, legible y fácil de mantener”, dice Kang.
JetBrains considera el impacto a través de dos enfoques:
Velocidad: menos código repetitivo, menos cambios de contexto, iteraciones más rápidas.
Calidad: código legible, revisable y mantenible, no una salida ingeniosa que se rompa en producción.
Lecciones de liderazgo de Kris
Empieza donde las personas sienten fricción: la documentación. Pruebas. Reseñas. Transferencias.
Protege el trabajo profundo: cambiar de contexto es más perjudicial que la velocidad de escritura.
Construye flujos de trabajo híbridos, no de reemplazo: la IA redacta. Los humanos diseñan y revisan.
Eleva el nivel en los fundamentos: una intención bien definida y una arquitectura sólida actúan como un multiplicador.
Haz experimentos acumulativos: la iteración eficiente supera la prueba instantánea.
"El chat te da un impulso. Los agentes te proporcionan un cambio radical".
¿Qué sigue?
Un futuro en el que los ingenieros:
- Diseñen sistemas
- Guíen y restrinjan a los agentes
- Revisen y analicen de manera más eficiente
- Envíen más rápido y con más confianza
No menos trabajo, sino mejor trabajo.
“Quienes experimenten bien con la IA verán ventajas acumulativas con el tiempo”.
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