Spotify ha alcanzado un hito que parecía ciencia ficción hasta hace unos meses. Durante la presentación de resultados del cuarto trimestre de 2025, el co-CEO Gustav Söderström soltó una bomba: los mejores desarrolladores de la compañía «no han escrito una sola línea de código desde diciembre». En su lugar, utilizan un sistema interno bautizado como «Honk» que, impulsado por Claude Code de Anthropic, genera, corrige y despliega el software prácticamente sin intervención humana.
El flujo de trabajo es tan simple como radical. Un ingeniero puede, durante su trayecto matutino, enviar una instrucción por Slack desde su teléfono: «soluciona este error» o «añade esta función a la app de iOS». La IA ejecuta la tarea, genera el código y devuelve una versión actualizada de la aplicación al mismo chat. Todo esto ocurre antes de que el empleado llegue a la oficina, listo para revisar y fusionar el trabajo en producción. Söderström lo resume así: «Nuestros ingenieros senior ya no escriben código, solo lo generan y supervisan».
Spotify atribuye a Honk un incremento «tremendo» en su velocidad de desarrollo. Durante 2025, la plataforma lanzó más de 50 nuevas funciones y actualizaciones, incluyendo las listas de reproducción impulsadas por IA (Prompted Playlists), Page Match para audiolibros y la función «About This Song». La compañía considera que esto es solo el principio: «Prevemos que esto no es el final, sino el comienzo del desarrollo impulsado por IA».
El cambio no significa que los desarrolladores sobren. Su papel ha mutado. Según Söderström, el cuello de botella ya no es la capacidad de escribir código, sino el criterio humano. Los ingenieros funcionan ahora como arquitectos y editores: deciden qué construir, diseñan la estrategia y revisan el resultado generado por la máquina. «Es como pasar de albañil a inspector de obras, pero el inspector también elige los planos», ironiza un analista.
Detrás de esta transformación hay una estrategia más profunda. Spotify está construyendo un conjunto de datos musicales que ningún otro modelo de lenguaje puede replicar fácilmente. Las preferencias musicales no tienen respuestas universales: lo que alguien escucha para entrenar varía según su país y su gusto personal. «Este dataset no existe a esta escala en ningún otro sitio y mejora cada vez que reentrenamos nuestros modelos», afirmó Söderström. La combinación de desarrollo automatizado y datos exclusivos sitúa a Spotify muy por delante de competidores como Apple Music o Amazon Music, que aún exploran cómo integrar la IA en sus procesos de ingeniería.
