Actualmente todo se volvió a desarrollar código con ayuda de LLMs, IA y agentes, lo cual ha causado un cambio absoluto en la manera de hacer las cosas en software. Antes estábamos enfocados en qué framework usar o en qué lenguaje es el más top del momento, pero ahora estamos viendo qué sistema de IA es el mejor para programar. Es por esto que tenemos en la mente si usar Claude, Copilot, Kiro, Codex, Grok o Gemini para las tareas diarias de la profesión de ingeniero de software.
Sé que todos tenemos experiencias diferentes, pero está bien compartir cuál les resulta y cuál no (énfasis en las que no ayudan para nada). Es por eso que he decidido mostrar al mundo un análisis de lo que he usado últimamente: Kiro y GitHub Copilot.
En resumen, primero usé el plan de pago de Copilot en VS Code, el cual funcionó de maravilla hasta que llegó junio de 2026; desde ahí, puras decepciones con ese servicio. Luego me he pasado a usar Kiro de Amazon, lo cual ha sido una experiencia increíble. Imagino que Kiro está a años por encima de GitHub Copilot.
Experiencia real vs. lo que dice internet
Después de varios meses usando ambos herramientas de forma intensiva, decidí contrastar mi experiencia personal con lo que se encuentra en foros, Reddit, artículos técnicos y reportes de usuarios durante 2025-2026. El resultado es bastante claro.
1. El presupuesto de Copilot se acaba muy rápido
Mi experiencia:
El presupuesto de GitHub Copilot se agota muy rápido y no me dura.
Lo que dice internet:
Esta es una de las quejas más extendidas desde junio de 2026, cuando GitHub cambió el sistema a AI Credits (1 crédito = $0.01).
Usuarios de los planes Pro ($10) y Pro+ ($39) reportan consistentemente:
- Consumir entre el 8% y el 16% de sus créditos mensuales en solo 2 horas de trabajo con Agent Mode.
- Una sola sesión compleja (por ejemplo, arreglar un sitio web con Claude) puede consumir 1.180 créditos, equivalentes al 16% del plan Pro+.
- Proyecciones reales de usuarios: el plan Pro+ de 7.000 créditos se agota en menos de 2-3 días de uso intensivo.
En Reddit, foros de GitHub Community y artículos técnicos se repiten frases como “se acabó en un día”, “imposible de predecir” o “pasé de una suscripción predecible a un medidor de estrés”.
Conclusión: No es una percepción aislada. Es el patrón dominante desde el cambio de facturación. El modelo actual de Copilot penaliza fuertemente el uso agentico, que es precisamente donde más valor se obtiene.
2. Sistema de créditos: Kiro se siente mejor por lo que pagas
Mi experiencia:
Kiro tiene un sistema de créditos más justo en relación con lo que se paga.
Lo que dice internet:
- Kiro Pro ($20) incluye 1.000 créditos mensuales. Aunque también hay quejas de consumo alto (algunos usuarios reportan 800-1.000 créditos en un día de uso intensivo), el sistema se percibe más predecible.
- El flujo Spec-Driven reduce el número de iteraciones inútiles, lo que mejora la relación trabajo útil / créditos gastados.
- En comunidades como r/kiroIDE, varios usuarios coinciden en que Kiro ofrece mejor rendimiento por dólar cuando se utiliza correctamente el sistema de especificaciones.
Veredicto: La percepción de mayor valor es compartida. Kiro no es barato, pero el costo se siente más justificado.
3. Calidad de los modelos y pérdida de contexto
Mi experiencia:
Copilot se volvió más “tonto”, especialmente con los modelos de ChatGPT, y pierde el contexto con facilidad en sesiones largas.
Lo que dice internet:
- Existen múltiples reportes de degradación en la calidad de las respuestas de los modelos GPT dentro de Copilot.
- La pérdida de contexto en conversaciones largas es una queja recurrente en 2026.
- Cuando se compara el mismo modelo Claude entre ambas plataformas, muchos usuarios afirman que Kiro obtiene mejores resultados gracias a su sistema de steering files y al enfoque Spec-Driven.
Veredicto: Coincide con la experiencia de un número significativo de desarrolladores.
4. Manejo de contextos grandes y Spec-Driven Development
Mi experiencia:
Kiro maneja mejor los contextos grandes y aplica Spec-Driven Development de forma automática, lo que evita que se pierda el hilo.
Lo que dice internet:
Este es el punto más elogiado de Kiro.
El flujo Spec-Driven (requirements.md → design.md → tasks.md) es su principal diferenciador. Usuarios y representantes de AWS destacan que:
- Reduce el rework y los bucles de “vibe coding”.
- Permite resolver muchas tareas en menos iteraciones (“one-shot” en lugar de múltiples intentos).
- Mantiene mejor el contexto gracias a los steering documents y a su forma de gestionar la memoria.
Veredicto: Altamente alineado. Es la razón principal por la que muchos desarrolladores se quedan con Kiro a pesar de que el arranque puede ser más lento.
5. Conocimiento de AWS y cloud
Mi experiencia:
Kiro destaca claramente en conocimiento de AWS y cloud porque está desarrollado por Amazon.
Lo que dice internet: Consenso general. En tareas relacionadas con CDK, CloudFormation, Terraform, IAM, Lambda y debugging de errores específicos de AWS, Kiro suele superar a Copilot por su conocimiento nativo.
6. Mejores resultados con el mismo modelo y menos bugs
Mi experiencia:
Incluso eligiendo el mismo modelo, Kiro genera mejores resultados. Los sistemas construidos con Kiro presentan menos bugs y la resolución de problemas es más rápida y sencilla.
Lo que dice internet:
- Varios usuarios confirman que Claude rinde mejor dentro de Kiro gracias al sistema de especificaciones, steering y hooks.
- Casos públicos y declaraciones de AWS señalan una reducción de bugs y de tiempo de corrección cuando se sigue el flujo estructurado.
- También existen críticas: algunos usuarios reportan que Kiro a veces sobre-ingenieriza tareas simples o consume más créditos de lo esperado por problemas internos del IDE.
Veredicto: La experiencia de menor cantidad de bugs y menos rework es válida y se repite con frecuencia, aunque no es unánime.
Conclusión
La experiencia personal no es aislada. Coincide con un patrón claro que se observa en comunidades de desarrolladores desde el cambio de facturación de Copilot en junio de 2026.
Para quien trabaja de forma intensiva con agentes, maneja proyectos medianos o grandes, o tiene un stack centrado en AWS, Kiro ofrece actualmente una propuesta de valor más sólida: mejor control de contexto, menos iteraciones inútiles y resultados con menos bugs.
Copilot sigue siendo competitivo en autocompletado rápido y en entornos donde la fricción cero es prioritaria. Pero para trabajo agentico serio, el modelo de créditos actual y la pérdida de contexto lo están haciendo perder terreno.
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