Hace poco empecé a probar Cursor AI, un editor basado en VS Code con funciones de inteligencia artificial integradas para tareas de programación como autocompletado, refactorización y respuestas sobre la base de código. Es especialmente útil en proyectos de larga duración donde los miembros del equipo cambian y otros deben asumir trabajo ajeno. Sin embargo, Cursor no es perfecto: en proyectos grandes algunos desarrolladores notan lentitud, generación de bugs difíciles de rastrear y cambios de precio que molestan. Si buscas alternativas para 2025, aquí tienes las mejores opciones organizadas según necesidades reales.
Alternativas integradas en IDE
GitHub Copilot: sigue siendo el asistente más usado, se integra con VS Code, Visual Studio y JetBrains, y elimina código repetitivo, genera tests a partir de comentarios y responde preguntas relacionadas con archivos abiertos. Permite elegir modelos avanzados y cuenta con un modo agente para tareas multiarchivo. Ideal si necesitas integración profunda con repositorios y frameworks populares.
Claude Code: la herramienta agentic de Anthropic destaca por su enorme ventana de contexto, lo que permite analizar repositorios enteros y realizar refactors a nivel de repo. Es potente para revisión de código, depuración y flujos autónomos con commits directos desde terminal o extensiones.
Tabnine: para equipos que priorizan privacidad y control, Tabnine ofrece modelos locales y self hosted, soporte para cientos de lenguajes y entrenamiento con código propietario. Recomendada para empresas que necesitan cumplimiento y cero retención de datos sin consentimiento.
Amazon Q Developer: pensado para desarrolladores en AWS, ofrece completados en tiempo real, snippets específicos de servicios AWS y un escáner de seguridad integrado. Excelente opción si tu stack está muy orientado a la nube de Amazon.
JetBrains AI Assistant: si trabajas principalmente en IntelliJ o PyCharm, esta opción es la más natural. Va más allá del autocompletado con generación de mensajes de commit, explicaciones de errores y ayuda al debugging.
Zed AI: editor de alto rendimiento con colaboración en tiempo real y edición agentic. Su diseño en Rust y soporte para aceleración GPU lo hace muy ágil en proyectos colaborativos donde la latencia es crítica.
Espacios de trabajo multi modelo
Si no quieres AI encerrada en el editor y prefieres comparar modelos, gestionar costes y colaborar, los workspaces multi modelo son la mejor alternativa. Permiten usar GPT-5, Claude, Gemini u otras opciones en paralelo, traer tus propias claves API y crear librerías de prompts compartidas entre equipos.
Geekflare Connect: centro de comando multi modelo para desarrolladores y managers. Permite ejecutar el mismo snippet en distintos modelos, trae control de claves API y dashboards de uso para gobernanza. Recomendado si quieres escalar IA en la empresa y combinar flujos de código y no código.
TypingMind: pensado para productividad personal, con historial buscable, carpetas de prompts y creación de agentes personalizados. Ideal para desarrolladores que experimentan en solitario y desean un entorno limpio para pruebas.
MagAI: plataforma versátil para crear cadenas de prompts entre modelos, guardar experimentos y conectar APIs externas. Buena para equipos creativos y profesionales que ajustan pipelines multi paso.
TeamAI: orientada a la colaboración empresarial con facturación centralizada, controles a nivel de equipo y paneles de uso. Útil para estandarizar consumo de IA sin exigir a cada desarrollador gestionar claves API.
Cómo elegir la mejor alternativa
Selecciona una herramienta según prioridades: si quieres integración nativa en el IDE y soporte para frameworks escoge GitHub Copilot o JetBrains AI Assistant; si necesitas contexto de repositorio grande y razonamiento profundo prueba Claude Code; si la privacidad y el hosting local son clave elige Tabnine. Para comparar modelos, controlar costes y trabajar colaborativamente considera plataformas multi modelo como Geekflare Connect o MagAI.
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Conclusión
Cursor AI es una opción cómoda dentro del editor, pero en 2025 hay alternativas sólidas según prioridades: integración IDE profunda, privacidad y hosting local, capacidad de procesamiento de repositorios grandes o flexibilidad multi modelo. Evalúa tu stack, necesidades de ciberseguridad, requisitos de cumplimiento y si prefieres control de costes con claves propias antes de decidir. Si buscas una solución a medida que combine desarrollo, IA empresarial, ciberseguridad y despliegue en la nube, en Q2BSTUDIO podemos asesorarte y construirla contigo.