Desde que los modelos de IA comenzaron a escribir, refactorizar y ejecutar código, surgió una pregunta inevitable: ¿Es más eficiente trabajar con agentes de desarrollo desde un chat (Copilot Chat, Cursor, Claude, Gemini Studio)… o desde una CLI especializada (GitHub Copilot CLI, Claude Code CLI, Gemini Code Assist CLI)?
Ambos enfoques comparten la misma base: agentes de IA capaces de leer código, proponer soluciones y generar cambios en tiempo real. Pero la forma en que interactuamos con ellos modifica totalmente la experiencia y los resultados. En este artículo analizo las diferencias, las ventajas de cada entorno y en qué casos uno supera claramente al otro.
El enfoque Chat: fluidez, contexto y soporte conversacional
Trabajar desde una interfaz de chat—ya sea en el editor (VS Code, Cursor, JetBrains) o en navegador (Claude, Gemini, ChatGPT)—se ha convertido en la forma más popular de colaborar con la IA.
Fortalezas del modo Chat
- Máxima accesibilidad: no necesitas aprender comandos. Hablas en lenguaje natural y la IA entiende.
- Gran contexto visual: puedes ver el archivo, la estructura del proyecto, la explicación y los cambios sugeridos en el mismo sitio.
- Prototipado más rápido:
Ideal para:
- brainstorming técnico
- diseño de arquitecturas
- explicaciones detalladas
- pensar en voz alta con la IA
- generar documentación o ejemplos
4. Más creativo y exploratorio: el canal conversacional facilita iterar ideas sin preocuparte de la sintaxis o la ejecución.
Limitaciones del modo Chat
- Riesgo de confusión por exceso de contexto: cuando la conversación es muy larga, los modelos alucinan, mezclan tareas o reescriben cosas que no pediste.
- Tendencia a generar “código bonito” que no siempre ejecuta: el chat prioriza claridad sobre precisión. En CLI, sucede al revés.
- Más difícil mantener precisión operativa: a menudo hace falta decir: “no generes código”, “solo explica”, “no toques este archivo”.
El enfoque CLI: precisión quirúrgica y workflows profesionales
La nueva ola de herramientas GitHub Copilot CLI, Gemini Code Assist CLI, Claude Code CLI trabaja directamente desde la terminal. Aquí no hay emojis ni explicaciones largas, solo acciones.
Fortalezas del modo CLI
1. Enfoque determinista: la IA actúa como un asistente técnico, no como un “compañero de conversación”. Ejecuta, modifica y prueba código con exactitud.
2. Automación real:
La CLI puede:
- leer archivos
- generar parches
- ejecutar tests
- hacer commits
- buscar errores
- crear proyectos enteros
Todo sin tocar el ratón.
3. Menos ruido, más foco: no hay distracciones de la interfaz del editor o del navegador.
4. Ideal para heavy workflows:
Especialmente útil para:
- refactorizaciones grandes
- corrección masiva de errores
- crear proyectos
- ejecutar pipelines
- tareas repetitivas
Limitaciones del modo CLI
1. Más curva de aprendizaje: necesitas memorizar comandos mínimos, o depender de ayudas como help.
2. Menos espacio narrativo: la descripción de tareas complejas es menos orgánica que en chat.
3. No siempre es visual: cuando la IA modifica 20 archivos, entenderlo desde terminal no es tan intuitivo.
¿Cuál es mejor?
La respuesta real: No compiten. Se complementan.
El Chat domina cuando necesitas:
- pensar con la IA
- diseñar una arquitectura
- revisar conceptos
- explicar bugs
- escribir documentación
- refactorizar con apoyo visual
La CLI domina cuando necesitas:
- ejecutar series de comandos complejos
- pruebas intensivas
- actualizaciones masivas
- scaffolding de proyectos
- trabajar como un desarrollador senior eficiente
- velocidad sin interfaz
Cómo uso yo ambos (workflow recomendado)
Después de cientos de horas con Cursor, GitHub Copilot, Gemini Code Assist y Claude:
Mi flujo ideal
- Diseño la solución en chat: arquitectura → componentes → pasos → riesgos.
- Creo el esqueleto del proyecto en CLI: Rápido, limpio, sin interferencias.
- Alterno chat para decisiones y CLI para ejecución: Chat = cerebro / CLI = manos
- Tests, debugging y producción → siempre en CLI
¿Qué usar si estoy empezando en IA para desarrollo?
Si eres dev junior → Chat primero.
Te ayuda a entender por qué.
Si ya trabajas a nivel profesional → CLI te triplica la velocidad.
Si eres híbrido (tech lead, arquitecto, consultor) → usa ambos.
El código ya no vive en un solo lugar
La IA está rompiendo la idea clásica de “escribir código en un editor”.
Hoy puedes desarrollar en un chat, en tu terminal, en una notebook en la nube, en el móvil o combinando todos al mismo tiempo.
Los desarrolladores del futuro no se casarán con una herramienta, se moverán de chat a CLI igual que un músico cambia de instrumento según la canción.
Lo importante no es dónde escribes code. Es cómo piensas con la IA.
