OpenAI Codex vs Cursor IDE | Mismo objetivo, caminos diferentes

La inteligencia artificial está transformando la forma de programar, ofreciendo nuevas herramientas que aumentan la productividad de los desarrolladores. OpenAI Codex y Cursor IDE son dos de las soluciones más innovadoras en este campo.

OpenAI Codex es un agente de codificación basado en IA desarrollado por OpenAI, mientras que Cursor IDE es un entorno de desarrollo AI-first (prioriza la IA) construido sobre la base de Visual Studio Code. Ambos prometen acelerar el desarrollo de software, especialmente en tareas repetitivas o complejas que son comunes en el trabajo de programadores orientados al SEO (como web scraping, automatización de reportes y análisis de datos).

En este artículo se analizan en profundidad las funcionalidades de cada herramienta comparando detalladamente los factores clave, y viendo la utilidad que cada una de ellas tienen para un programador SEO.

OpenAI Codex: Funcionalidades y Avances Innovadores

OpenAI Codex es un agente de software inteligente diseñado para actuar como un “compañero de trabajo virtual” en la programación. Lanzado en 2025 como una vista previa de investigación, Codex se integra en ChatGPT y permite delegar tareas de desarrollo completas a la IA.

Codex puede encargarse de múltiples tareas en paralelo, como generar nuevas funciones a partir de especificaciones, responder preguntas sobre el código existente, corregir bugs y hasta proponer pull requests listas para revisión. Cada tarea se ejecuta en un entorno aislado en la nube, precargado con el repositorio del usuario, de modo que Codex puede leer y editar archivos, compilar y ejecutar pruebas unitarias de forma autónoma.

En esencia, Codex combina la potencia de los modelos de lenguaje de OpenAI optimizados para código (el modelo codex-1, una versión especializada de GPT enfocada en ingeniería de software) con un flujo de trabajo transparente: es capaz de razonar paso a paso, mostrar registros de terminal y explicar su proceso mientras escribe y depura código. Esta transparencia genera confianza, pues el desarrollador puede verificar las acciones del agente en cada paso.

Las novedades que trae CODEX

• Entre los avances innovadores de OpenAI Codex destaca su capacidad de realizar ejecución de código en un entorno seguro (sandbox) y manejar flujos de trabajo completos de manera autónoma.
  Por ejemplo, si la tarea es “implementa una nueva función y asegúrate que pase las pruebas”, Codex generará el código, lo integrará en la base de código, ejecutará los tests, y repetirá ajustes hasta lograr un resultado satisfactorio.
• Además, soporta múltiples tareas simultáneas, lo que significa que podría estar creando una funcionalidad mientras en paralelo corrige bugs en otra rama, simulando el trabajo de varios desarrolladores a la vez.
• Codex también introduce la posibilidad de personalizar su comportamiento mediante archivos de configuración como AGENTS.md, donde se pueden especificar estilos de código preferidos, convenciones de proyecto o instrucciones de alto nivel para guiar a la IA. Esto permite adaptar la generación de código a las necesidades específicas de cada equipo o proyecto.
• Otro punto fuerte es su integración nativa con GitHub: Codex puede conectarse con repositorios de Git, realizar cambios contextuales en el código base y hasta crear pull requests con las modificaciones propuestas. Esto facilita que un programador oriente a Codex sobre en qué parte del sistema trabajar y luego revise cómodamente los commits o PRs generados.

¿Qué aporta a los programadores SEO?

Para profesionales de SEO técnicos, Codex ofrece un apoyo valioso.

• Muchas labores SEO implican programar scripts en Python, JavaScript u otros lenguajes para automatizar tareas repetitivas (por ejemplo, rastrear sitios web, procesar archivos de registro, interactuar con APIs como la de Google Search Console). Codex permite describir estas tareas en lenguaje natural y obtener código funcional como resultado.
  
  Por ejemplo, un SEO developer podría indicarle: “Extrae de mi sitio web todos los títulos H1 y meta descriptions y genera un CSV con esa información”. Codex comprenderá la solicitud y podrá generar un script (por ejemplo, en Python usando librerías de scraping como Beautiful Soup) para realizarla.
  
• Dado que Codex puede ejecutar el código en la sandbox, incluso puede probar el script y refinarlo hasta asegurar que produce la salida deseada. Esto reduce drásticamente el tiempo necesario para crear herramientas de auditoría SEO personalizadas.
• Asimismo, Codex puede ayudar en análisis de datos SEO: si se le proporciona un conjunto de datos (por ejemplo, un CSV con rankings, o logs de servidor), la IA puede escribir código para limpiar los datos, calcular métricas (tasas de clics, frecuencias de palabras clave, etc.) y hasta generar visualizaciones básicas.

Limitaciones

Por supuesto, Codex tiene limitaciones que deben tenerse en cuenta. Al ser un sistema basado en IA generativa, puede producir código erróneo o subóptimo si las indicaciones no son lo suficientemente precisas, o si enfrenta escenarios no previstos; requiere supervisión humana, especialmente en entornos críticos.

OpenAI enfatiza que Codex está en etapas iniciales de desarrollo (research preview) y aún carece de algunas funcionalidades, como manejo de entradas visuales (imágenes) para trabajos de frontend, y la capacidad de ajustar una tarea en curso una vez iniciada (por ahora, las tareas se ejecutan sin intervención hasta completarse)

En el ámbito del SEO, es importante mencionar que Codex no tiene conocimiento “en vivo” de la web (no es un crawler por sí mismo); si bien puede generar scrapers o usar APIs, el usuario debe proporcionarle acceso a los datos o endpoints. También deben considerarse las limitaciones éticas y legales del scraping automatizado – la IA generará el código, pero corresponde al profesional SEO usarlo respetando términos de servicio y buenas prácticas.

Cursor IDE

Cursor IDE es un editor de código de nueva generación diseñado con la IA como protagonista. Se trata de un fork de Visual Studio Code adaptado por la empresa Anysphere Inc., que integra modelos de lenguaje avanzados directamente en la experiencia de edición.

En apariencia y funcionalidad de base, Cursor resulta familiar para cualquier desarrollador que haya usado VS Code: ofrece resaltado de sintaxis, herramientas de depuración, control de versiones Git integrado, etc. La gran diferencia radica en sus características potenciadas por IA: autocompletado inteligente, generación de código por comandos en lenguaje natural, refactorización asistida y búsqueda contextual en el código. Al ser un IDE AI-first, prácticamente cada aspecto del flujo de trabajo de codificación puede enriquecerse con ayuda de la IA.

Características destacadas

• Una de las funcionalidades destacadas de Cursor es la posibilidad de escribir o modificar código usando instrucciones en lenguaje natural. El desarrollador puede, por ejemplo, seleccionar una función y pedir “optimiza este código para rendimiento” o “añade gestión de errores a este bloque”, y la IA del editor aplicará los cambios pertinentes directamente en el archivo.
• Del mismo modo, se le puede dar un comando más amplio en la ventana de chat integrada (similar a tener un chatbot dentro del editor) para generar un módulo completo: “Crea una clase en Python que realice solicitudes HTTP con reintentos exponenciales”, y Cursor insertará el código generado en el proyecto cuando el usuario lo confirme.
• A diferencia de asistentes como GitHub Copilot (que sugieren fragmentos principalmente inline), Cursor permite una interacción más rica: puede tener en cuenta todo el códigobase (lo indexa para responder preguntas o encontrar referencias), y ofrece una función de chat donde el desarrollador puede dialogar con la IA sobre el código, pedir explicaciones de una función, o solicitar cambios a mayor escala.
• Otro avance importante es el autocompletado predictivo a múltiples líneas, conocido como Cursor Tab. La IA de Cursor analiza el contexto mientras uno programa y anticipa las siguientes líneas o bloques de código que probablemente se necesiten, muchas veces con sorprendente acierto. El usuario puede simplemente pulsar Tab repetidamente para aceptar una serie de sugerencias y ver cómo el código “se escribe solo” conforme a sus intenciones.
• Cursor ofrece reescrituras inteligentes: detecta patrones o inconsistencias en el código y sugiere correcciones o estandarizaciones. Por ejemplo, si nota estilos de nomenclatura diferentes, puede recomendar unificarlo automáticamente.
• También cuenta con un “agent mode” capaz de ejecutar tareas de principio a fin con mínima intervención: en este modo, Cursor puede realizar una serie de acciones (crear archivos, ejecutar comandos de compilación o pruebas, etc.) siguiendo un objetivo dado, manteniendo al desarrollador informado de cada paso. Se asemeja a tener un asistente dentro del IDE que no solo sugiere código sino que opera las herramientas por uno, siempre con confirmación del usuario para aplicar cambios.

Valor para programadores SEO

• Cursor IDE puede ser un aliado poderoso para desarrolladores SEO debido a su facilidad para generar código boilerplate y acelerar tareas de scripting típicas en SEO.
  
  Por ejemplo, supongamos que un especialista SEO quiere analizar la estructura de títulos de un sitio web. En Cursor, podría crear un proyecto nuevo, pegar un listado de URLs y simplemente pedir en el chat: “Por favor, escribe un script en Python que recorra esta lista de URLs, obtenga el <title> y los <h1> de cada página, y guarde los resultados en un CSV”. La IA del editor inmediatamente generaría ese script utilizando librerías adecuadas (como requests y BeautifulSoup), listo para ejecutarse. El desarrollador podría inspeccionarlo, ejecutarlo en el terminal integrado y obtener el CSV en minutos, en lugar de invertir mucho más tiempo escribiendo todo desde cero.
  
• Del mismo modo, para automatización de tareas SEO, Cursor puede ayudar a escribir rápidamente snippets en JavaScript para un sitio (por ejemplo, un código para marcar datos estructurados en HTML), o funciones en Google Apps Script, etc., con la seguridad de que la sintaxis será correcta y siguiendo buenas prácticas conocidas.
• Un beneficio importante es que, dado que Cursor entiende el contexto del proyecto, un SEO que mantenga un repositorio de herramientas propias (scripts de auditoría, análisis de logs, generadores de informes) puede hacer preguntas como “¿cómo está calculando este script la densidad de palabra clave?” y la IA señalará el fragmento relevante o lo explicará en lenguaje sencillo, facilitando la documentación y mantenimiento de esas herramientas.

Limitaciones

Si bien impresiona con muchos lenguajes (especialmente populares como Python, JavaScript, TypeScript, HTML/CSS), se ha reportado que el rendimiento de la IA puede variar según el lenguaje o la complejidad de la tarea. En el ejemplo real antes citado, al intentar replicar la aplicación en Swift (SwiftUI para iOS), Cursor tuvo más dificultades y generó errores, lo que sugiere que está más optimizado para ciertos lenguajes/entornos que para otros. Aun así, para los lenguajes más relevantes en SEO (Python, JS, SQL, etc.), Cursor suele desempeñarse muy bien.

Otro punto a considerar es que la herramienta no es infalible: puede producir código con bugs o soluciones subóptimas, especialmente en tareas muy abiertas o complejas, por lo que el desarrollador debe revisar y probar como lo haría con cualquier código (Cursor facilita esto con su entorno integrado, pero no elimina la responsabilidad de verificación).

También, aunque promociona que personas sin mucha experiencia puedan programar, aprovecharlo al máximo sí requiere cierto entendimiento básico de código – saber interpretar la salida, corregir parámetros de un prompt y entender las sugerencias mejora sustancialmente la efectividad (el propio documento de Cursor indica que es útil tener idea de la estructura del código para sacarle partido, aunque la IA ayude en correcciones).

Comparativa: OpenAI Codex vs Cursor IDE

Costes y Planes de Uso

OpenAI Codex

Actualmente Codex forma parte de las funcionalidades disponibles en los planes premium de OpenAI. Solo usuarios de ChatGPT de nivel Pro, Enterprise o Team tienen acceso al agente Codex en esta etapa de vista previa. El plan ChatGPT Pro cuesta alrededor de $200 USD al mes e incluye acceso anticipado tanto a Codex como a los últimos modelos GPT. Para otros usuarios, OpenAI planea expandir Codex a suscripciones Plus (más accesibles) en el futuro próximo.

En cuanto a la API, OpenAI ha comenzado a ofrecer el modelo codex-mini-latest para desarrolladores que deseen integrarlo en sus propias aplicaciones, con un esquema de pago por uso de $1.50 por cada 1M de tokens de entrada y $6.00 por 1M de tokens de salida (con descuentos de caché que reducen costos efectivos en peticiones repetidas).

Cursor IDE

Cursor adopta un modelo freemium mucho más accesible. Ofrece un plan gratuito (Hobby) que cualquiera puede descargar, el cual incluye 2 semanas de prueba de la versión Pro y ciertos límites fijos (por ejemplo, hasta ~2000 completions de código asistido y 50 peticiones “lentas” al mes).

Para uso continuo sin restricciones, el plan Pro cuesta $20 USD al mes (o $16/mes si se paga anual, aprovechando un 20% de ahorro). Este plan Pro incluye completions ilimitadas y hasta 500 peticiones rápidas por mes a los modelos avanzados, además de peticiones lentas ilimitadas. La distinción entre rápidas y lentas se refiere a la prioridad en el backend: las primeras garantizan baja latencia usando los modelos más potentes, mientras que una vez superado el cupo, aún se puede seguir usando la IA pero las solicitudes podrían entrar en cola en momentos de alta demanda.

Adicionalmente, Cursor tiene un plan Business ($40 USD por usuario/mes) orientado a equipos, que agrega administración centralizada, configuración orgánica de privacidad y single sign-on empresarial.

Para un programador SEO freelance o una agencia pequeña, poder empezar gratis y luego suscribir Pro si les convence, es una ventaja clara.

Curva de Aprendizaje

OpenAI Codex

Su curva de aprendizaje es moderada. Por un lado, la interfaz en ChatGPT es sumamente sencilla – basta con describir en lenguaje natural lo que necesitas que Codex haga, casi como hablar con un colega. Esto hace que la entrada sea muy accesible: sin escribir código, puedes solicitar resultados de código.

Un programador SEO con experiencia mínima en prompt engineering podría rápidamente pedir: “Genera un script en Python que lea un sitemap XML y verifique el código de estado HTTP de cada URL”, y Codex iniciará esa tarea.

Sin embargo, para dominar Codex y sacarle verdadero provecho, se necesita cierta experiencia. Por ejemplo, entender cómo estructurar peticiones más complejas, cómo proporcionar contexto adicional (quizá primero cargar el repositorio, o explicar a la IA formatos esperados), o cómo interpretar y corregir sus resultados forma parte de la curva.

A diferencia de un IDE interactivo, Codex trabaja de forma más autónoma: el usuario debe acostumbrarse a confiarle tareas y revisar al final, en vez de ver línea por línea mientras se escribe.

Además, Codex introduce conceptos nuevos como el mencionado archivo AGENTS.md para configurar su comportamiento, lo cual implica aprender a redactar guías efectivas para la IA.

En entornos de equipo, habrá también que aprender a integrar Codex con el flujo Git (por ejemplo, dejar que cree ramas y PRs, luego hacer merge, etc.). Todo ello es manejable con algo de práctica y con la documentación provista por OpenAI, pero supone un cambio de paradigma respecto a la escritura manual.

En resumen, comenzar con Codex es fácil (pedir código con lenguaje natural), pero llegar a dominarlo requiere tiempo, sobre todo para saber cuándo delegar, cómo darle feedback (actualmente vía nuevos prompts en vez de intervención directa), y cómo supervisar eficientemente sus contribuciones.

Cursor IDE

La curva de aprendizaje de Cursor puede considerarse baja para quienes ya tienen experiencia con VS Code u otros editores modernos, y también bastante razonable para novatos en programación. La razón es que la mayor parte de las interacciones son intuitivas: programar con Cursor se parece mucho a programar en cualquier IDE, solo que con sugerencias inteligentes brotando mientras escribes.

Un desarrollador acostumbrado a Copilot o IntelliSense se adaptará muy rápido a simplemente aceptar con Tab sugerencias más largas que de costumbre. La funcionalidad de chat es igualmente simple: hay un panel donde puedes escribirle a la IA. Para un programador SEO que quizá no sea desarrollador de software de carrera pero conoce lo básico, Cursor puede incluso facilitar su aprendizaje – por ejemplo, en lugar de buscar en Google cómo usar cierta función de Python, puede preguntarle al chat “¿cómo utilizo requests.get con timeout?” y obtener la respuesta en contexto.

Dicho lo anterior, sacar el máximo provecho sí tiene su curva: aprender a formular prompts efectivos (p.ej. pedir “reformula este código para que sea más Pythonic” o “encapsula esta lógica en una función reutilizable” son habilidades que se adquieren con uso).

También ayuda explorar las funcionalidades avanzadas: por ejemplo, Cursor tiene atajos para acciones comunes (como “Apply” para aplicar un cambio sugerido en el chat al código), la posibilidad de adjuntar archivos a la conversación para que la IA tenga más contexto, o incluso el uso del protocolo MCP (Model Context Protocol) para gestionar qué partes del código darle a la IA en tareas grandes.

Estas son características que un usuario básico podría no notar al inicio, pero con el tiempo aprenderá a utilizar, elevando su eficiencia. Cabe mencionar que Cursor ofrece documentación y una comunidad activa (foro) donde los usuarios comparten trucos y soluciones – lo cual acorta la curva de aprendizaje.

Por tanto, un programador SEO con conocimientos de VS Code prácticamente no tendrá barreras en adoptar Cursor; y si es principiante, la herramienta le servirá también como una plataforma educativa asistida por IA.

Compatibilidad con Lenguajes Relevantes para SEO

OpenAI Codex

Codex fue entrenado en una gran variedad de lenguajes de programación y marcado, lo que incluye naturalmente todos los lenguajes más usados en desarrollo web y scripts. Es competente generando código en Python, JavaScript/Node.js, HTML/CSS, SQL, Bash, PHP, Ruby, Java, C#, entre otros lenguajes populares.

Para tareas orientadas a SEO, esto es ideal porque abarca los lenguajes típicos que un SEO técnico emplea: Python (para análisis de datos, scrapers, automatizaciones), JavaScript (para manipular el DOM, generar snippets para páginas, etc.), HTML/CSS (para validar o componer ejemplos de código front-end optimizado), y SQL (para consultas a bases de datos de keywords o logs).

Codex puede incluso trabajar con lenguajes más específicos si fuera necesario, por ejemplo R (usado en análisis estadístico de datos SEO) o Go (si se desarrollaran herramientas de scraping de alto rendimiento), aunque su maestría es mayor en lenguajes mainstream.

Un punto fuerte de Codex es que entiende instrucciones en lenguaje natural relacionadas con código en múltiples lenguajes a la vez – por ejemplo, se le puede dar un archivo HTML y pedir que genere el código Python para extraer ciertos elementos, y relacionará ambos contextos.

Durante su entrenamiento, OpenAI expuso a Codex a enormes cantidades de repositorios públicos, por lo que también tiene noción de frameworks y librerías comunes (por ejemplo, BeautifulSoup o Scrapy en Python para scraping, Express en Node, etc.). Esto significa que sabe cómo suelen usarse esas herramientas, en beneficio del usuario SEO que recibirá código idiomático de alta calidad.

Cursor IDE

Al estar basado en VS Code, Cursor hereda soporte para prácticamente cualquier lenguaje mediante extensiones. De entrada soporta perfectamente Python, JavaScript/TypeScript, HTML, CSS, JSON, etc., con resaltado de sintaxis, autocompletado tradicional y soporte de debugging donde aplique.

Su IA ha sido entrenada con modelos de OpenAI y Anthropic en múltiples lenguajes, por lo que las capacidades de generación de código cubren también esa amplia gama. En la práctica, usuarios han notado que Cursor brilla especialmente con Python, JavaScript/TypeScript y frameworks web – que son exactamente el día a día de muchos proyectos SEO.

Python es muy utilizado en ejemplos y demostraciones de Cursor (pues se presta a scripting rápido), y en ese lenguaje la IA logra resultados sobresalientes, incluso en proyectos grandes.

Con HTML/CSS, Cursor puede ayudar a corregir o completar bloques de código, aunque al no ser un lenguaje “algorítmico”, la utilidad principal está en sugerir estructuras o solucionar inconsistencias (por ejemplo, si ve un <div> mal cerrado puede proponer corregirlo automáticamente).

Para lenguajes como SQL, es capaz de generar consultas a partir de descripciones (e.g. escribir en chat: “dame la consulta SQL para filtrar las páginas con más de 1000 visitas únicas del conjunto X” y obtendrás la query).

Vale mencionar que un área donde Cursor puede flaquear ligeramente es en lenguajes menos comunes o altamente especializados, posiblemente por menor exposición de entrenamiento.

Un beneficio adicional: al ser un IDE, Cursor permite combinar en un mismo proyecto múltiples lenguajes (por ejemplo, un script Python que exporta datos a un archivo HTML), y la IA maneja bien esas transiciones. Si uno tiene fragmentos de código en diferentes lenguajes, Cursor puede razonar sobre todos ellos en conjunto.

Integraciones (Git, Navegadores, APIs de SEO, etc.)

OpenAI Codex

Por diseño, Codex opera en la nube y se integra con herramientas de desarrollo alojadas. La integración nativa más notable es con Git/GitHub.

Cuando conectamos Codex a un repositorio, este carga el código y es capaz de realizar commits con los cambios que genera, o abrir pull requests para que los revisemos. Esto convierte a Codex en un participante más del ciclo de versionado, lo cual es muy potente: puede crear nuevas ramas para ciertas features o actuar sobre issues que le asignemos.

Además de GitHub, OpenAI planea que Codex se integre con otros sistemas de desarrollo: mencionan que pronto se podrá asignar tareas a Codex desde la CLI (Codex CLI), desde la aplicación de escritorio de ChatGPT, o incluso desde herramientas como el gestor de incidencias (issue tracker) o el sistema de CI/CD.

Esto significa que en un futuro podrías, por ejemplo, desde Jira o Trello mandar una tarea a Codex, o que Codex se active automáticamente ante cierta falla en CI para intentar corregirla. Actualmente, esas integraciones están en desarrollo; lo que ya se tiene es la conexión a repos Git y la interfaz dentro de ChatGPT.

En cuanto a integración con navegadores, Codex en sí no se presenta como una extensión de navegador ni interactúa directamente con páginas web en vivo (no es un bot que navegue sitios a menos que se le programe para hacerlo). Para acceder a páginas, uno típicamente le haría escribir un script (por ejemplo, con requests o usando una API).

Es destacable, sin embargo, que OpenAI ha hablado de Codex como “agente” capaz de interactuar con servicios online: se ha dado el ejemplo de usarlo para ayudar a hacer una reserva de restaurante o un pedido en línea. Esto alude a la posibilidad de que, combinando Codex con el sistema de plugins o funciones de ChatGPT, la IA pueda llamar APIs web o automatizar acciones más allá del código.

Aún no es su caso de uso principal, pero técnicamente un usuario con Codex podría integrarlo con, digamos, la API de Google Search Console: proporcionar las credenciales como secreto en su entorno y pedirle que obtenga ciertos datos. Codex generaría el código para llamar a esa API, lo ejecutaría en la sandbox y retornaría los resultados, logrando así integrar datos externos en la experiencia.

Por lo tanto, si hablamos de APIs SEO, Codex no viene con conectores listos, pero su habilidad para escribir y ejecutar código le permite integrarse con cualquier API para la cual se le pida escribir un cliente. Por ejemplo, un SEO podría decirle: “Usa la API de Moz para obtener la autoridad de dominio de esta lista de sitios” y Codex puede escribir el código en Python para llamar a Moz API endpoint y devolver resultados.

Cursor IDE

Siendo un IDE, Cursor se enfoca en integraciones que mejoren el flujo de desarrollo local. Viene con integración de Git incorporada, al igual que VS Code, permitiendo realizar stage, commits y push a repositorios directamente desde la interfaz.

Muchos usuarios aprovechan esta capacidad junto con la IA: por ejemplo, después de que Cursor realiza cambios masivos en el código, se puede pedir al chat “resume los cambios para el commit” y obtener un mensaje de commit bien redactado (esto lo logra analizando el diff).

Aunque no es una integración “oficial” con plataformas remotas, en la práctica Cursor facilita el uso de Git con IA – hay incluso guías de cómo hacer commit conventions automáticamente con su Model Context Protocol.

En cuanto a navegadores, Cursor no tiene una integración directa (no es una extensión de Chrome ni nada por el estilo). Sin embargo, desarrolladores web pueden beneficiarse de extensiones típicas de VS Code como Live Server para previsualizar HTML en un navegador local. Y, si la tarea lo amerita, nada impide copiar código desde Cursor a un navegador o viceversa. No es un punto fuerte pero tampoco una carencia grave dado su foco.

Sobre APIs SEO u otros servicios externos, de nuevo, Cursor no trae plugins específicos preinstalados (por ejemplo, no hay un “plugin de Google Analytics” en Cursor). Pero su fortaleza radica en que puede ayudarte a usar cualquier API mediante código: escribir llamadas fetch en JavaScript, o solicitudes requests en Python, etc. Por tanto, un integrador SEO podría muy bien abrir un archivo en Cursor, escribir un par de líneas de cómo quiere interactuar con la API de Search Console, y la IA completará los detalles (endpoints, formateo de parámetros, paginación, etc.).

Para programadores SEO muy preocupados por privacidad, incluso se puede ejecutar Cursor en modo offline con un modelo local (aunque con funcionalidades IA reducidas).

Autocompletado y Sugerencia de Código

OpenAI Codex

En el contexto de ChatGPT/Codex, el autocompletado toma una forma diferente a la convencional. Codex no es un plugin en tu editor que te completa mientras tipeas (esa función la cumple GitHub Copilot, que usa tecnología de Codex/GPT para rellenar código). En lugar de ello, Codex genera bloques de código o soluciones completas respondiendo a tus instrucciones.

Si bien OpenAI Codex (el modelo subyacente) sí puede funcionar como motor de autocompletado (de hecho Copilot es un ejemplo de Codex completando código línea a línea), cuando hablamos de Codex como producto en ChatGPT, la interacción es más de petición-respuesta. Por ejemplo, puedes escribir: “Escribe la función metaDescriptionExtractor en JavaScript” y Codex te devolverá toda la función completa.

Dicho esto, Codex es excelente adivinando lo que necesita tu código si le das suficiente contexto. En pruebas informales, cuando se usa en modo autocompletar (vía API), Codex puede completar líneas con alta coherencia siguiendo el estilo dado. Pero su mayor ventaja no está en una sugerencia puntual, sino en ofrecer soluciones largas y contextuales: no solo predice la próxima línea, sino la estructura entera de lo que debería venir. En cierto modo, es “más inteligente” que simples autocompletados, porque incorpora conocimiento del problema que está resolviendo.

Cabe señalar que dentro de ChatGPT, Codex sí permite cierto grado de edición incremental: uno puede refinar su pedido (p.ej. “Ahora optimiza esa función para que use menos memoria”) y la IA entenderá que debe modificar el código dado. En resumen, en autocompletar granular (caracter por caracter, línea a línea) Codex como servicio no compite directamente porque no es un plugin de IDE; pero en autocompletar a alto nivel (completar funciones enteras, clases, o solucionar snippets faltantes), Codex es sumamente potente.

Cursor IDE

Aquí Cursor brilla especialmente. El autocompletado en Cursor es continuo, predictivo y con memoria extendida. Denominado Cursor Tab, su función de completado no se limita a la siguiente palabra, sino que puede sugerir varias líneas de una vez, o incluso cambios globales.

Por ejemplo, si empezamos a escribir un bucle que recorre URLs, Cursor puede automáticamente sugerir el cuerpo completo del bucle con lógica para procesar cada URL. Muchas veces, tras aceptar una sugerencia, inmediatamente aparece la siguiente, encadenando así la generación de un bloque entero con solo pulsar Tab repetidamente. Este comportamiento ha sido descrito por usuarios como casi mágico, pues da la sensación de que la herramienta entiende la intención final desde las primeras teclas que uno escribe.

Un aspecto importante es que Cursor tiene en cuenta el contexto del archivo y del proyecto: si en otro módulo existe una función utilitaria, es capaz de sugerir llamarla en lugar de reinventar la rueda. Esto se debe a que mantiene más contexto (más tamaño de ventana de código) que Copilot tradicional, por ejemplo.

Además del autocompletado inline, Cursor ofrece sugerencias proactivas de edición. Si detecta patrones repetitivos o lugares donde se podría aplicar una refactorización, puede mostrar una notificación o sugerencia. Por ejemplo, “veo que estás cambiando cierta estructura en varios sitios, ¿quieres aplicar este mismo cambio en todas partes?” – y con confirmar, Cursor lo hace en lote. Esto va más allá del autocompletado y entra al terreno de code review asistido.

Colaboración en Tiempo Real

OpenAI Codex

En su forma actual, Codex no es una herramienta de edición colaborativa multiusuario. Su concepto de colaboración se refiere más a la colaboración humano-IA que a varios humanos simultáneamente. Es decir, Codex colabora contigo como tu ayudante de código.

Si pensamos en colaboración entre personas, Codex está integrado en una plataforma (ChatGPT) que es principalmente individual (aunque existen planes “Team” donde varias personas en una organización pueden acceder y compartir recursos). OpenAI ha mencionado visiones a futuro donde Codex pueda soportar colaboración asincrónica – por ejemplo, delegar tareas a la IA y que otro desarrollador humano supervise o continue ese trabajo más tarde.

También sugieren que con el tiempo convergerán la colaboración en tiempo real y la delegación a agentes en un solo flujo, imaginando equipos donde humanos y AIs trabajan codo a codo. Sin embargo, hoy en día, no se tiene una interfaz donde dos humanos editen el mismo código en vivo con Codex mediando.

En entornos Enterprise, cada desarrollador podría usar Codex en su ChatGPT, y quizás compartir las soluciones a través de GitHub PRs o documentación, pero no hay un “Google Docs” multiusuario directo en Codex. Por tanto, podemos decir que en colaboración multiusuario en tiempo real, Codex no ofrece funcionalidades explícitas todavía. Su fuerte es la colaboración persona-IA, actuando la IA como un miembro más del equipo (virtual).

Cursor IDE

Actualmente, Cursor tampoco implementa una colaboración en tiempo real multiusuario nativa. Puesto que es básicamente un editor local, si dos desarrolladores quisieran editar juntos, tendrían que utilizar una solución de terceros (por ejemplo, la extensión VS Live Share, que podría funcionar dado el parentesco con VS Code).

En los planes Business de Cursor no se menciona nada como “colaboración en equipo en vivo”, sino más bien facilidades administrativas. Es posible que en el futuro consideren características así, pero a noviembre de 2024 hubo incluso cierta confusión por un bug que hizo creer (erróneamente) que no permitían usar la misma cuenta en dos dispositivos, lo que la empresa desmintió aclarando que fue un malentendido de un bot. Esto indica que, por ahora, la licencia de Cursor es individual y asume un desarrollador por instancia. Algunos materiales promocionales mencionan “pair programming” refiriéndose a que la IA es el par de programación que colabora con el usuario, pero no a que haya dos usuarios humanos editando a la vez.

Sin embargo, dado que Cursor es muy similar a VS Code, es razonable pensar que integrarlo con herramientas de colaboración existentes es posible (por ejemplo, usar Git robustamente para que varios trabajen en distintas ramas, o Liveshare como se dijo). El propio foro de Cursor tiene solicitudes de “shared workspace” en tiempo real, lo que sugiere que por ahora no está implementado.

Soporte para Scraping, Automatización y Análisis de Datos SEO

Dado que muchos programadores SEO dedican gran parte de su tiempo a rastrear sitios, procesar datos de marketing y automatizar flujos de trabajo, es crucial evaluar cómo Codex y Cursor pueden ayudar en estas actividades específicas.

• Web Scraping: Ninguna de estas herramientas es en sí un scraper listo para usar (no son como Scrapy o Screaming Frog), pero sí ayudan a construir scrapers de forma acelerada. Con OpenAI Codex, el enfoque sería: describir la tarea de scraping en lenguaje natural y dejar que Codex genere el código.
  
  Por ejemplo, “Extrae todas las etiquetas <h2> de las páginas de esta lista de URLs y compila un informe”. Codex puede producir un script Python con requests + BeautifulSoup que realiza aquello, incluso paginando si es necesario, y ejecutarlo para entregarte el resultado (por ejemplo, puede devolver un CSV generado si se lo pides).
  
  De hecho, se ha notado que si bien ChatGPT (y por ende Codex) no puede directamente navegar la web, es muy eficaz escribiendo código de scraping a petición. La ventaja de Codex es que puede iterar: si la primera versión del script falla por un CAPTCHA o necesita un header especial, puedes decírselo y modificará el código en consecuencia, todo en la sandbox hasta conseguir que funcione.
  
  Con Cursor IDE, lograr lo mismo implica usar la IA para codear el scraper dentro del editor. La experiencia podría ser: escribes la estructura básica (por ejemplo, una función scrape_pages(urls)), y dejas que Cursor la complete, luego pruebas en el terminal del editor. Cursor te ayudará con imports, manejo de excepciones, etc. Si aparece un obstáculo (por ejemplo, necesitas respetar robots.txt o dormir entre peticiones), puedes pedírselo en el chat y te sugerirá cómo incorporarlo.
  
  En ambos casos, la IA reduce drásticamente el esfuerzo de recordar la sintaxis o buscar en documentación: te da una base funcional inmediata. Un beneficio para SEO es que puedes rápidamente adaptar el código: si mañana necesitas extraer <meta name="description"> en lugar de <h2>, bastará con decírselo a la IA o cambiar una línea y probablemente sugiera el ajuste en todos los puntos necesarios.
  
  Conclusión: Tanto Codex como Cursor soportan muy bien la creación de scrapers a medida, con Codex destacando en automatizarlo end-to-end y Cursor en asistirte paso a paso.
  
• Automatización de tareas SEO: Aquí nos referimos a tareas repetitivas o programadas, como generar reportes periódicamente, actualizar archivos masivamente, interactuar con APIs SEO (Google Analytics, Search Console, Ahrefs, etc.) para obtener datos.
  
  OpenAI Codex puede ser utilizado para orquestar este tipo oficios. Un SEO puede describir una rutina completa, por ejemplo: “Cada lunes, obtener los 100 principales términos de búsqueda de Google Search Console de la semana pasada y agregarlos a una hoja de cálculo”. Si se conecta Codex con las credenciales necesarias (por ejemplo, a través de variables de entorno en la sandbox), podría generar un script en, digamos, Python que use la API de Search Console, obtenga los datos, y quizás use una librería como gspread para actualizar Google Sheets. Luego, incluso se podría programar ese script en un cron o pipeline CI – trabajo que Codex puede dejar preparado. La clave es que Codex entiende flujos de trabajo secuenciales: no solo código aislado, sino series de pasos. De hecho, su capacidad multi-tarea significaría que podría en paralelo manejar la autenticación mientras obtiene los datos, etc., aunque para tareas SEO típicas eso no es tan relevante.
  
  Cursor, por su parte, sería más útil cuando se construye una herramienta de automatización dentro de un proyecto. Por ejemplo, imaginemos que un SEO developer está construyendo una pequeña aplicación interna que administra redirecciones de un sitio. En Cursor, puede crear scripts para leer un archivo CSV de URLs viejas/nuevas y generar automáticamente reglas .htaccess. La IA facilitará escribir la transformación y validar patrones regex. Luego, con un clic, puede ejecutar el script y ver el resultado.
  
  La diferencia de enfoque: Codex podría haber escrito toda la herramienta a partir de la descripción, mientras que con Cursor el desarrollador la arma con la IA asistiéndolo en cada parte.
  
• Análisis de datos SEO: Incluye tareas como procesar grandes archivos de datos (por ejemplo, un listado de todas las URLs con sus métricas, o logs de servidor con hits de bots), calcular métricas, generar visualizaciones o informes.
  
  Con Codex, un analista SEO podría cargar un dataset (por ejemplo, copiar y pegar una muestra de CSV, o indicar a Codex que lo obtenga de cierto lugar si tiene acceso) y luego pedir análisis. En ChatGPT ya es común ver usuarios solicitando: “analiza este conjunto de keywords y clústérizalas por intención”, a lo que la IA responde en texto. Codex podría ir un paso más: escribir código Python (con Pandas, quizás) para realizar ese análisis y luego ejecutarlo. Esto combina la potencia analítica de la IA con la reproducibilidad del código.
  
  Por ejemplo, en lugar de confiar en la explicación en lenguaje natural, Codex te entrega un script Pandas que agrupa, filtra y produce un CSV o gráfico de salida. Ese script puedes guardarlo y reutilizarlo. También en análisis, Codex puede ayudar a limpiar datos – si hay campos sucios, la IA puede programar las transformaciones necesarias.
  
  Cursor es excelente para la exploración guiada de datos: un SEO puede ir escribiendo consultas o transformaciones en un cuaderno (si usa Jupyter, aunque Cursor no es un notebook, se podría hacer algo interactivo en un script ejecutándolo por partes). La IA completará funciones como las de Pandas, generará gráficos Matplotlib si se lo pide (por ejemplo, “grafica la distribución de PageSpeeds de este dataset”) y el usuario puede verlos.
  
  Una cosa valiosa de Cursor es que, al ser local, puede manejar datos más grandes que ChatGPT (que tiene límite de tokens). Si tienes un CSV de 100k filas, lo abres en Cursor y puedes procesarlo con Python ahí mismo. La IA te ayudará a escribir el código eficiente (quizá usando numpy para acelerar). Incluso, se puede aprovechar la IA para interpretar resultados: por ejemplo, tras calcular algo, preguntarle en el chat “¿qué significa esta tendencia?” y obtener un insight que el modelo deduce.

Resumen de la comparativa OpenAI Codex vs Cursor IDE

Programar con IA de formas muy distintas

Tanto OpenAI Codex como Cursor IDE representan un salto significativo en la intersección de programación e inteligencia artificial, pero lo hacen con enfoques distintos que aportan valor de manera complementaria.

OpenAI Codex se perfila como un agente autónomo de codificación, capaz de encargarse de tareas complejas de principio a fin con mínima intervención humana. Para equipos de desarrollo (incluso equipos SEO en empresas grandes) con suficientes recursos, Codex puede liberar horas de trabajo rutinario, acelerar la entrega de funcionalidades y actuar como un desarrollador más en el equipo.

Su capacidad de comprender instrucciones de alto nivel y generar código de calidad, junto con la ejecución en sandbox para validar ese código, ofrece un nivel de automatización sin precedentes. Sin embargo, su costo y disponibilidad limitada lo hacen, por ahora, una herramienta elitista y más orientada a escenarios de producción sofisticados que a individuos.

Por otro lado, Cursor IDE acerca el poder de la IA al día a día de cualquier programador, directamente en el entorno de desarrollo. Su filosofía AI-first democratiza la asistencia de código: desde un desarrollador novel que quiere crear su primera aplicación, hasta un profesional SEO experimentado que busca optimizar su flujo de trabajo, ambos pueden beneficiarse de Cursor con muy poca fricción.

Cursor brilla en la inmediatez: convierte la tarea de escribir código en una conversación permanente con la IA, manteniendo al desarrollador en control pero sin estar nunca solo ante la pantalla en blanco. En contextos SEO, donde frecuentemente se deben crear pequeños programas a medida en plazos cortos, esta capacidad de prototipado rápido y retroalimentación instantánea es de enorme valor. Además, su modelo de negocio accesible y la privacidad opcional hacen que sea fácil de incorporar incluso en flujos independientes o freelance.

En la comparativa directa, no hay un ganador absoluto; más bien, depende del caso de uso:

• Si un usuario o equipo requiere soluciones completas con mínimo esfuerzo humano (por ejemplo, “necesito un script ya hecho que haga X”) y está dispuesto a invertir en la tecnología punta, OpenAI Codex ofrece esa autonomía y potencia bruta. Es especialmente útil cuando la carga de trabajo supera al personal disponible, permitiendo delegar tareas enteras al agente de IA. Para un proyecto SEO empresarial – imaginemos miles de páginas que auditar con distintos chequeos – Codex podría implementar múltiples validaciones en paralelo, ahorrando muchísimo tiempo.
• Si el objetivo es mejorar la productividad durante la codificación diaria y tener una asistencia constante mientras se programa, Cursor IDE es la opción ideal. Proporciona un entorno unificado donde la IA amplifica las habilidades del desarrollador en cada línea escrita. En el mundo SEO, esto puede traducirse en iterar más rápido las ideas, cometer menos errores tontos (porque la IA sugiere correcciones) y aprender sobre la marcha (la IA explica código o sugiere mejores enfoques, enriqueciendo las capacidades del profesional).

Cabe destacar que estas herramientas no son excluyentes: de hecho, podrían usarse complementariamente. Un SEO developer podría usar Cursor para el desarrollo interactivo del día a día, y en paralelo aprovechar Codex (si tuviera acceso) para delegar alguna tarea larga o generar componentes complejos de un golpe. Ambos representan hacia dónde se dirige el futuro de la programación asistida por IA.

Daniel Pajuelo es ingeniero informático y SEO Senior, actualmente trabajando en Guruwalk. En su blog personal escribe sobre Inteligencia Artificial, SEO, Vibe Coding, Blockchain... Ver más