Una decisión que podría cambiar el mercado de la IA para programadores
¿Y si las empresas ya no necesitaran depender de las inteligencias artificiales más conocidas para desarrollar software?
Revolut, una de las principales plataformas financieras digitales de Europa, ha sorprendido al sector tecnológico al convertir GLM 5.3, un modelo de inteligencia artificial desarrollado por la empresa china Z.ai, en su herramienta principal de asistencia para programación.
La decisión afecta aproximadamente a 2.000 ingenieros y, según los resultados presentados por la compañía, ha permitido reducir su factura de IA hasta una décima parte de lo que pagaba anteriormente a proveedores como OpenAI y Anthropic.
¿Por qué Revolut decidió cambiar de inteligencia artificial?
Anteriormente, sus desarrolladores utilizaban herramientas como Claude Code y Codex para automatizar tareas de programación, resolver problemas y acelerar el desarrollo de software.
Sin embargo, el consumo de tokens y los límites de presupuesto dificultaban aprovechar estas herramientas de manera continua.
La solución fue apostar por modelos de pesos abiertos que pudieran ejecutarse en infraestructura controlada por la propia empresa, evitando depender exclusivamente de servicios externos.
GLM 5.3: la inteligencia artificial detrás del cambio
Revolut utiliza aproximadamente 56 GPU NVIDIA B200 para ofrecer acceso a GLM 5.3 a sus ingenieros.
Según David Abitbol, el costo promedio de su infraestructura es de aproximadamente 0,30 dólares por millón de tokens procesados, una cifra que permite trabajar con presupuestos más predecibles.
La empresa también presentó mejoras internas de alrededor del 60 % en los tiempos de programación y del 70 % en los tiempos de entrega.
Estas cifras corresponden a mediciones de Revolut y no demuestran por sí solas que toda la mejora sea consecuencia exclusiva del nuevo modelo.
¿Significa esto el fin de Claude Code y Codex?
No. Revolut continúa utilizando herramientas de OpenAI y Anthropic para determinadas tareas complejas.
La diferencia está en su estrategia: utilizar modelos propios o autoalojados para la mayoría de las actividades cotidianas y recurrir a servicios comerciales especializados cuando realmente aporten una ventaja.
Además de escribir código, los ingenieros pueden utilizar IA para documentación, depuración, seguimiento de incidencias y tareas relacionadas con plataformas como Jira y Confluence.
¿Qué significa esto para los desarrolladores?
El caso de Revolut demuestra que el futuro de la programación asistida por IA podría no depender de una única plataforma.
Las empresas con suficiente infraestructura pueden evaluar modelos de pesos abiertos para reducir costos, controlar sus datos y adaptar las herramientas a sus necesidades.
Sin embargo, autoalojar una IA también requiere inversión en servidores, GPU, mantenimiento, seguridad y personal especializado. No significa que cualquier desarrollador pueda conseguir automáticamente el mismo ahorro.
La gran pregunta ya no es solamente qué IA programa mejor, sino cuál ofrece el mejor equilibrio entre rendimiento, costos y libertad de uso.
