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OpenRouter publicó su State of AI 2025 en colaboración con a16z tras analizar de forma empírica más de 100 billones de tokens y el informe revela tendencias que ya están transformando el desarrollo de software. La evolución de los modelos de lenguaje grandes ha acelerado cambios estructurales: la codificación se ha convertido en el motor principal del uso de IA, los modelos abiertos ganan terreno y hay un giro claro hacia inferencia agentiva y uso intensivo de herramientas.
La codificación al alza: las consultas de programación pasaron de representar alrededor de 11% del uso total a principios de 2025 a superar el 50% a finales de año. Esto convierte a la programación en la categoría de más rápido crecimiento entre los modelos y explica por qué los modelos optimizados para ejecutar código, buscar documentación y usar herramientas procesan hoy más del 50% de los tokens.
Modelos y herramientas: la aparición de modelos que integran herramientas ejecutables y acceso a recursos externos ha cambiado los patrones de uso. El informe muestra una adopción creciente de modelos de peso abierto que ya representan aproximadamente un tercio del uso total, impulsados en buena medida por desarrollos competitivos desde laboratorios en China y por alternativas libres que permiten experimentar sin barreras económicas.
Casos destacados: durante gran parte de 2025 la familia Claude de Anthropic, en particular Sonnet, dominó el segmento de programación con más del 60% de cuota en ciertos momentos. Aun así el mercado es dinámico: lanzamientos como Gemini 2.5 Flash recuperaron tracción tras versiones iniciales menos exitosas, y nuevas versiones como Gemini 3 Flash ya aparecen en los listados de uso en plataformas de desarrollo.
Efecto zapatilla de cristal: uno de los hallazgos más útiles es el llamado efecto Cinderella Glass Slipper, que describe cómo las cohortes tempranas que encuentran un ajuste técnico y económico preciso con un modelo logran retenciones muy superiores. Mientras la retención típica a cuatro meses suele rondar 10 20%, cohortes fundacionales de modelos bien alineados alcanzaron retenciones del orden de 40% en el mes 4, generando una inercia cognitiva y económica que dificulta la sustitución.
Implicaciones para producto e ingeniería: la conclusión práctica es que la adopción temprana bien dirigida suele ser más valiosa que esperar al modelo perfecto. Integrar IA desde el inicio en IDE, pipelines y procesos de revisión crea ventajas sostenibles. No siempre hace falta razonamiento sostenido para todo: muchas veces es prioritario un modelo rápido, eficiente o especialmente bueno en revisión de código. La estrategia ganadora es probar modelos, construir workflows repetibles y formar cohortes de usuarios que encuentren ese ajuste ideal.
Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudar: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial aplicada a empresas, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ayudamos a empresas a integrar agentes IA en procesos críticos, automatizar flujos y desplegar soluciones seguras y escalables. Si necesita desarrollar una aplicación empresarial adaptada a sus necesidades puede visitar nuestro servicio de desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y si busca impulsar proyectos de IA para empresa consulte nuestros servicios de inteligencia artificial.
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Resumen: la rapidez del mercado no implica que todo sea volátil sin consecuencias. Encontrar el ajuste correcto entre carga de trabajo y modelo en fases tempranas puede crear ventajas duraderas. En Q2BSTUDIO acompañamos a equipos de producto e ingeniería a identificar ese ajuste, integrar modelos en sus flujos y proteger sus sistemas para que la adopción temprana se convierta en éxito sostenible.
