Copilot vs ChatGPT para Código
Copilot y ChatGPT no hacen lo mismo al programar. Te explicamos cuándo usar cada uno, sus límites y cómo se usan en equipos.
¿Qué diferencias hay entre estas dos IAs al programar?
En el trabajo real de desarrollo de código la pregunta ya no es si usar IA o no. El key de la cuestión es qué herramienta encaja mejor en cada parte del flujo. GitHub Copilot y ChatGPT (especialmente cuando lo usas con Codex en el IDE) pueden generar y transformar código, pero su valor aparece cuando entiendes cómo trabajan y qué tipo de problemas resuelven mejor.
Copilot vive dentro del editor y empuja tu velocidad cuando ya estás programando. ChatGPT/Codex suele rendir mejor cuando necesitas analizar, planificar, depurar con calma o delegar tareas con más autonomía y seguimiento, incluyendo flujos que combinan IDE y cloud.
Dos enfoques distintos para escribir código con IA
La comparación útil no es cuál es mejor en abstracto. Es qué enfoque representa cada uno.
Copilot está diseñado para acompañarte mientras tecleas: sugerencias inline, chat en el IDE, y capacidades de agente y agente de código según planes y entornos soportados.
ChatGPT es un entorno conversacional generalista, pero cuando lo bajas a programación de forma consistente, lo habitual es conectarlo al trabajo real mediante Codex en el IDE, que puede leer, editar y ejecutar código, y también delegar tareas a Codex Cloud desde el editor.
Qué es GitHub Copilot y cómo funciona dentro del editor
Copilot ofrece sugerencias inline y Copilot Chat en editores e IDEs compatibles, y además incluye un agente de código que puede crear cambios y abrir PRs para revisión dentro del flujo de GitHub.
En sus planes individuales, GitHub detalla que chat, agent mode, code review, coding agent y Copilot CLI consumen premium requests, con límites según plan, y posibilidad de comprar requests adicionales.
Qué es ChatGPT y cómo se usa para programar
Con Codex IDE extension, puedes usar Codex lado a lado en el editor o delegar tareas a Codex Cloud. OpenAI lo define como un coding agent capaz de leer, editar y ejecutar código.
En seguridad operativa, la documentación de Codex describe un enfoque secure-by-default: sandbox con permisos acotados, sin acceso a red por defecto en ciertos modos, y configuración para políticas de aprobación según el nivel de riesgo. Además, Codex incorpora una herramienta de web search que, para tareas locales, puede servir resultados desde un caché, con el objetivo de reducir exposición a prompt injection desde contenido vivo arbitrario.
Copilot vs ChatGPT para código
La tabla está pensada para responder lo que importa en un equipo: qué reduce más tiempo sin subir el riesgo (bugs, deuda, seguridad, fricción en PRs).
| Criterio | GitHub Copilot | ChatGPT / Codex |
|---|---|---|
| Integración en el flujo | Fuerte dentro del IDE: inline suggestions y chat; además, agente de código y flujo de PR en GitHub según plan. | Codex IDE extension trabaja pegado al repo desde VS Code y compatibles. Permite delegar tareas a Codex Cloud desde el editor. |
| Tipo de ayuda más habitual | Acelerar escritura y cambios mecánicos mientras programas. Soporte de agent mode, code review y coding agent según plan. | Análisis, diseño, depuración guiada y delegación de tareas con continuidad local/cloud. |
| Contexto del proyecto | Se apoya en el contexto que tiene el editor y archivos. Su rendimiento depende mucho de lo que ve y de cómo está estructurado el repo. | El chat genérico no ve tu repo si no se lo das. Con Codex en IDE, sí trabaja sobre el workspace, edita y ejecuta. |
| Riesgos típicos | Puede generar código que parece válido, pero no lo es o no refleja tu intención. GitHub recomienda revisar y testear. | Puede alucinar o completar huecos con confianza. Conviene anclar todo a ejecución y pruebas. |
| Señales de control | GitHub documenta referencias cuando una sugerencia coincide con código público, según configuración. | Codex documenta sandbox, aprobaciones y opciones de red. Útil para poner guardrails cuando delegas acciones. |
Casos donde falla cada uno
Copilot falla de una forma muy concreta: amplifica lo que ya existe alrededor. Si el repo tiene malos patrones o vulnerabilidades, puede replicarlos porque toma contexto de archivos cercanos y lo normaliza en sugerencias. A esto se suma el tema de similitudes con código público: GitHub documenta cómo ver referencias cuando una sugerencia coincide con código disponible públicamente. Eso es un mecanismo útil, pero no sustituye una política interna de PRs y revisión.
ChatGPT/Codex tiende a fallar por otro lado: no tanto por una línea insegura aislada, sino por narrativa convincente. Cuando un modelo no está seguro, puede completar con una respuesta que suena bien, y eso en debugging o arquitectura se paga caro si no lo anclas a reproducción, logs, tests y ejecución.
¿Cómo los combinan los equipos que ya programan con IA?
El patrón que suele funcionar mejor en un equipo intermedio es repartir roles.
Copilot se usa como motor de flujo: completions y micro-refactors en el editor, más chat/agent mode y code review según plan y necesidades.
ChatGPT/Codex se usa como motor de criterio y delegación: aclarar intención, preparar un plan de refactor, generar pruebas primero, depurar con hipótesis y verificación, y delegar tareas al agente cuando tiene sentido.
- Cuándo suele tener más sentido Copilot: cuando la tarea está bien definida y el coste de equivocarte es bajo, y quieres velocidad dentro del editor.
- Cuándo suele tener más sentido ChatGPT/Codex: cuando necesitas pensar antes de escribir o coordinar cambios más amplios, y quieres guardrails de ejecución y permisos para delegar con menos riesgo.
Preguntas frecuentes
¿Copilot es mejor que ChatGPT para programar?
No hay un ganador general. Copilot suele ganar cuando ya estás dentro del editor y buscas velocidad en escritura y cambios mecánicos. ChatGPT/Codex suele ganar cuando necesitas análisis, diseño, depuración guiada o delegación de tareas con continuidad de contexto.
¿Puedo usar ChatGPT como Copilot dentro del IDE?
Sí, si lo usas mediante Codex IDE extension. OpenAI lo plantea precisamente como un companion en el editor y como una forma de delegar tareas a Codex Cloud desde el IDE.
¿Cuál comete más errores al generar código?
Ambos pueden equivocarse, pero fallan distinto. GitHub reconoce como limitación que Copilot Chat puede generar código que parece válido, pero no lo es y recomienda revisar y testear. OpenAI explica que los modelos pueden alucinar y responder con confianza cuando no están seguros, así que también necesitas verificación.
¿Qué debo mirar si lo quiero llevar a empresa?
Integración en IDE/PR, límites de uso y planes, política de revisión, y controles de riesgo: referencias de coincidencias con código público en Copilot, y sandbox/aprobaciones/red en Codex cuando delegas tareas.
¿Qué IA es mejor para programar si no sabes programar?
Si no sabes programar, lo más importante no es que la IA escriba código, sino que puedas entender qué estás aceptando. En ese escenario, ChatGPT/Codex suele encajar mejor como tutor: pedir explicaciones, descomponer tareas, construir un plan y validar con ejemplos. Copilot empieza a brillar cuando ya te mueves con soltura en un editor y puedes revisar, testear y corregir lo que sugiere.