14 de octubre de 2026 # Anthropic deja Git: escribe tanto código con IA que ya no le sirve En junio os contaba [[Posts/2026.06/11-El-cuello-de-botella-siempre-se-muda|un problema que tenía Anthropic]]: Claude escribía tanto código que lo que les retrasaba ya no era escribirlo, sino revisarlo. Ayer contaron el problema que tienen ahora, y es otro: Git. Git es la herramienta donde casi todas las empresas que hacen software guardan su código y juntan los cambios que hace cada uno. En mayo, Anthropic integraba unos 2.500 cambios al día. En septiembre, más de 30.000. Git no ha podido con tanto volumen y han tenido que hacerse uno propio. Lo ha montado un equipo de siete personas en cinco meses. ![[El Abismo de Máquina/Ecos/2026.10/attachments/Eco-Anthropic-Redisena-Control-Versiones.webp]] El artículo es bastante técnico. Lo tenéis entero, con un resumen en castellano, en [[El Abismo de Máquina/Ecos/2026.10/Eco-Anthropic-Redisena-Control-Versiones|el Eco de hoy]]. Aquí me quedo con lo que no tiene nada que ver con programar. ## Herramientas y reglas pensadas para personas ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-1.webp]] Git está pensado para personas que trabajan cada una en su ordenador, a veces sin conexión, y que de vez en cuando suben lo que han hecho. Por eso cada uno guarda una copia completa de todo. Pero en Anthropic casi todo lo que se conecta a Git ya no son personas: son agentes y procesos automáticos, que están siempre conectados. Tener tantas copias completas les costaba muchísimo y ya no les hacía falta. Con la cola de integración pasa lo mismo. Es la regla de que los cambios entran de uno en uno y después de pasar las pruebas. Tiene todo el sentido cuando llegan veinte al día, pero cuando llegan miles mientras las pruebas siguen corriendo es imposible. Así que la han quitado. Aceptan que a veces dos cambios choquen, porque Claude arregla esos conflictos antes de que una persona se dé cuenta de que existen. Esto es lo que más me ha hecho pensar. Muchas reglas de una empresa existen porque las personas somos lentas, revisar es caro y arreglar un error cuesta mucho. El circuito de aprobaciones, el comité que se reúne una vez al mes, las tres revisiones para un presupuesto. Si arreglar un error pasa a costar casi nada, algunas de esas reglas ya no tienen motivo. No todas, ojo, que hay errores que no se arreglan nunca. Pero yo me haría la pregunta: ¿cuántas reglas de mi equipo existen solo porque antes íbamos despacio? ## Ingenieros que dicen que no ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-2.webp]] Hay una frase del artículo que para mí es de las más importantes. *Todos los ingenieros del proyecto reconocen que Claude escribe código mejor que ellos, y aun así cuentan que su trabajo ha sido, muchas veces, decirle que no*. Paran a Claude cuando se salta una regla básica del sistema o cuando complica las cosas para evitar problemas que no existen. Siguen revisando todos los cambios, pero ya no leen cada línea: comprueban qué intenta hacer cada uno. Me reconozco bastante. En esta web trabajo con once agentes que escriben, revisan y buscan fuentes, y buena parte de mi trabajo con ellos es decir que no. Hace poco uno me propuso un título que me pareció horrible, y luego cuatro más del mismo estilo. Ninguno estaba mal escrito. Eran demasiado ingeniosos, y yo quería uno que dijera de qué iba el post. El primer borrador de este mismo post estaba lleno de metáforas suaves, que suenan bien pero no suenan como yo. Lo que cuenta ya no es tanto saber resolver un problema como reconocer una buena solución cuando la tienes delante. Y para reconocerla hay que saber mucho del tema, así que el experto no sobra. Lo que cambia es su trabajo. ## Siete personas en cinco meses ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-3.webp]] Vuelvo a lo de las siete personas, porque antes un sistema así le habría costado años a un equipo mucho más grande. La conclusión fácil es que sobran equipos, y no la comparto del todo. Lo que veo es que cada persona hace muchísimo más. Pero más de un comité de dirección se va a preguntar cuántos equipos existen porque producir era lento. Conviene tener la respuesta pensada antes de que te lo pregunten. ## Un Claude mirando gráficas todo el día ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-4.webp]] Lo más curioso del artículo son los "superfans". Han montado canales de Slack con un Claude dedicado a vigilar un solo componente del sistema: uno para la caché, otro para la cola de cambios, y así. Tienen acceso a las métricas y a los registros, y trabajan como un ingeniero que no tiene nada mejor que hacer que refrescar gráficas buscando algo raro. Encuentran fallos que las alertas de siempre no detectan. Fijaos en que esto no es automatizar. Automatizar es que algo haga una tarea por ti, y aquí Claude no hace la tarea: vigila y avisa. Esto sirve igual para las cuentas, las compras o la logística, o para cualquier panel que hoy alguien revisa una vez a la semana, si le da tiempo. ## Las pegas ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-5.webp]] Hay dos. La primera la ponen ellos mismos: su caso es raro, gastan en tokens lo que ninguna empresa normal gastaría, y su sistema nuevo no le sirve a casi nadie más. La segunda es mía: lo escribe Anthropic contando lo bien que programa Claude, así que tiene bastante de publicidad. Aun así, calculan que este problema llegará a otras empresas en seis a doce meses, y yo no me lo tomaría a broma. Cuando producir casi no cuesta, lo que falta es criterio para decidir qué se hace y qué no. Me da la sensación de que eso es lo que va a retrasar a muchas empresas a partir de ahora: no hacer el trabajo, sino decidir. ¿En vuestro equipo, quién decide, y cuánto tarda? ## Bonus ![[Posts/2026.10/attachments/14-anthropic-deja-git-cuello-de-botella-6.webp]] > [!tip]+ Más en mi web > - [[Posts/2026.08/09-La-IA-se-come-el-muestreo|Cuando se puede leer todo, la muestra sobra]] - Otra regla que existía porque íbamos despacio: auditar por muestras. Mismo mecanismo que la cola de integración de Anthropic, en otro oficio. > - [[Newsletter/2026/78-Criterio-en-la-era-de-la-IA|Criterio en la era de la IA]] - Si el trabajo pasa a ser decir que no, hay que saber cuándo. Aquí van cuatro pruebas para no perder ese criterio. > - [[Posts/2026.04/10-Torquemada-y-el-problema-del-punto-ciego-del-creador|Torquemada y el problema del punto ciego del creador]] - Cómo monté el agente que revisa lo que escriben los otros agentes de esta web, y por qué la revisión no la puede hacer quien ha escrito. > [!tip]+ Si quieres ir más allá en Internet > - [Prediction, Judgment and Complexity: A Theory of Decision Making and Artificial Intelligence](https://www.nber.org/papers/w24243) · Agrawal, Gans y Goldfarb · NBER, 2018 - El paper que explica en serio por qué, cuando la máquina abarata el producir, lo que sube de valor es el juicio de quien decide. > - [Why Google Stores Billions of Lines of Code in a Single Repository](https://research.google/pubs/why-google-stores-billions-of-lines-of-code-in-a-single-repository/) · Potvin y Levenberg · Communications of the ACM, 2016 - El precedente que cita Anthropic. Google ya tuvo que dejar las herramientas estándar hace años, cuando quienes escribían código eran decenas de miles de personas. --- Publicado el 14 de octubre de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/anthropic-deja-git-escribe-tanto-c%25C3%25B3digo-con-ia-que-ya-hurtado-tor%25C3%25A1n-xamie), [Substack](https://davidhurtado.substack.com/p/anthropic-deja-git-escribe-tanto?r=4uyjfg&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true), [X](https://x.com/dhtoran/status/2110251046513840244?s=20)