El pasado 30 de octubre de 2025, un pequeño equipo de ingenieros logró una hazaña que ha marcado un hito en el mundo del desarrollo de aplicaciones móviles: lanzar la versión Android de Sora en tan solo 28 días. Este logro no solo refleja avances tecnológicos, sino también una nueva manera de entender y optimizar el proceso de creación de software, gracias al uso intensivo de inteligencia artificial.
Desde su lanzamiento, la app Sora ha demostrado ser un fenómeno global. En su día de estreno en Google Play, alcanzó la posición número uno en la tienda de aplicaciones, generando más de un millón de videos en apenas 24 horas. Sin embargo, detrás de este éxito aparente existe una historia de innovación, agilidad y adaptación a los retos del desarrollo acelerado, donde la inteligencia artificial ha jugado un papel protagonista.
El equipo responsable de este avance explica que la clave para cumplir con el exigente cronograma fue aprovechar la herramienta Codex, un modelo de inteligencia artificial que funciona como un ingeniero senior virtual. Gracias a su apoyo, los cuatro ingenieros del proyecto pudieron acelerar procesos, reducir la carga manual y mantener altos estándares de calidad y fiabilidad. En total, desde octubre 8 hasta noviembre 5, la app fue diseñada, desarrollada y perfeccionada, logrando un índice de fallos inferior al 0.1 por ciento.
El proceso no estuvo exento de desafíos. Por ejemplo, Codex no comprende por sí solo las normas internas, las estrategias de producto o las particularidades del comportamiento humano en la interacción con la app. Para ello, fue imprescindible un entrenamiento y una orientación constante, similar a la incorporación de un nuevo integrante en un equipo de alto rendimiento. La creación de archivos AGENT.md, que documentaban las instrucciones, normas y mejores prácticas del equipo, permitió que la inteligencia artificial se ajustara a los patrones establecidos y produjera código congruente con la visión del proyecto.
Uno de los aspectos destacados fue la estrategia de planificación previa al código. En lugar de lanzar prompts genéricos como «desarrolla la aplicación completa», los desarrolladores optaron por entender y describir a fondo cada sistema antes de dar instrucciones precisas a Codex. De esta forma, lograron que la IA trabajara de manera autónoma y alineada con los objetivos definidos, incluso durante largos períodos sin supervisión directa. La generación de planes detallados facilitó la revisión, la depuración y la corrección del trabajo, ahorrando tiempo y minimizando errores.
El enfoque colaborativo también se extendió a la forma en que la IA interactuaba con varias sesiones en paralelo. Se coordinaron múltiples instancias de Codex para abordar diferentes módulos de la aplicación, como la reproducción de videos, la búsqueda o la gestión de errores. La gestión de estos «equipo virtual» permitió optimizar el flujo de trabajo y concentrarse en decisiones estratégicas, en lugar de tareas repetitivas o rutinarias.
Otro aspecto innovador fue la integración de los conocimientos obtenidos del código fuente de iOS, con el objetivo de facilitar una verdadera traducción y adaptación multiplataforma. El equipo usó la comprensión del código en Swift para generar versiones equivalentes en Kotlin, aprovechando la capacidad de Codex para interpretar y convertir lógica sin necesidad de crear compartimientos abstrusos o duplicar esfuerzos. Este método destacó como una alternativa efectiva frente a frameworks tradicionales como React Native o Flutter, demostrando que la inteligencia artificial puede ser el futuro del desarrollo cross-platform.
A pesar de los avances, los desarrolladores admiten que la inteligencia artificial aún requiere supervisión, ajustes y un profundo entendimiento del contexto. La clave reside en crear un entorno de trabajo rico en información, donde Codex puede aprender, interpretar y producir código coherente con las expectativas del equipo. La experiencia también revela que, aunque la IA puede acelerar y potenciar la creación de software, no sustituye la visión, el talento y la gestión del talento humano.
En definitiva, la historia de Sora para Android ilustra una transición hacia la software engineering del mañana. La combinación de trabajo humano y colaboración con modelos de inteligencia artificial abre nuevas posibilidades, donde el enfoque se centra en diseñar, experimentar y resolver problemas complejos, dejando en manos de la máquina las tareas más mecánicas o repetitivas. A medida que la tecnología avance y los modelos se perfeccionen, la presencia de la IA en el desarrollo de software será aún más crucial.
Este caso ejemplar no solo es una prueba de concepto, sino también un llamado a repensar las metodologías tradicionales y abrazar la innovación. La pregunta que dejan en la mesa los ingenieros que lideraron este proyecto es clara: ¿Qué podrán crear los equipos que aprendan a aprovechar todo el potencial de herramientas como Codex? La respuesta, sin duda, marcará el rumbo de la ingeniería de software en los años venideros.
Fuente: OpenAI Noticias
