CodeQL Es el motor de análisis que sustenta el escaneo de código, la función « SAST » que GitHub comercializa ahora como parte de GitHub Code Security, y que anteriormente se incluía en « GitHub Advanced Security » (GHAS). Es gratuito para el código abierto y se factura a través de GHAS en el caso de los repositorios privados. Crea una base de datos relacional a partir del código, en la que se pueden realizar consultas para detectar vulnerabilidades.
Sin embargo, los equipos buscan alternativas a « CodeQL » que no requieran crear una base de datos para detectar vulnerabilidades, lo cual, en bases de código de gran tamaño, puede llevar horas y suponer un gran esfuerzo. Un equipo calculó que la creación de la base de datos tardaba aproximadamente ocho veces más que la compilación de su aplicación. Además, una evaluación comparativa independiente reveló que el 85 % de los archivos generaban errores durante la creación de la base de datos, y que solo unos pocos se analizaban sin problemas.
En esta entrada, comparamos las seis alternativas a CodeQL a las que los equipos suelen pasarse con más frecuencia, y evaluamos cada una de ellas en función de la rapidez con la que ofrece un primer resultado, la cantidad de «ruido» que genera, si las correcciones se entregan en la solicitud de incorporación de cambios y el coste a medida que crecen los repositorios privados:
- Aikido Security
- Semgrep
- Snyk Code
- SonarQube
- Checkmarx
- Veracode
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¿Qué alternativas a « CodeQL » deberías incluir en tu lista de finalistas?
La mejor alternativa a CodeQL depende del motivo por el que quieras darte de baja, así que hemos elaborado una lista con dos opciones para cada motivo habitual por el que la gente cambia de proveedor.
Vas a sustituir CodeQL y a fusionar SAST con SCA, secretos, IaC, contenedores y la nube.
- Aikido Security: Abarca « SAST », « SCA », secretos, IaC, contenedores, la nube y pruebas de penetración en una única plataforma con una tarifa plana.
- Checkmarx: Aporta amplitud, pero a un coste propio de las grandes empresas y con una complejidad de configuración centrada en los equipos de seguridad.
Quieres que los desarrolladores corrijan los errores de «low-noise findings» directamente en la solicitud de incorporación de cambios (PR).
- Aikido Security: Ajusta cada regla para que no se marquen como «ambiguos» los casos dudosos y publica correcciones con un clic en la solicitud de incorporación de cambios.
- Snyk Código: Ofrece la misma experiencia en cuanto a PR y correcciones en el IDE, pero el ruido es la queja más habitual de los usuarios.
Quieres un motor de código abierto que puedas alojar tú mismo y ampliar a tu gusto
- Semgrep: Funciona como una interfaz de línea de comandos (CLI) de código abierto con un registro de reglas de la comunidad y reglas en formato YAML que tu equipo puede bifurcar y modificar, aunque el análisis más profundo entre archivos solo está disponible en el motor Pro de pago. Opengrep, una bifurcación de la comunidad, conserva esas reglas y recupera el análisis entre funciones de forma gratuita.
- SonarQube: Se aloja en tu propio servidor para aquellos equipos que deseen realizar análisis dentro de su propia infraestructura, con el mantenimiento y los límites de nivel que ello conlleva
Necesitas analizar código compilado o de terceros del que no dispones del código fuente
- Veracode: Realiza un análisis estático binario de las compilaciones, lo que te permite evaluar los componentes de terceros y las aplicaciones heredadas sin necesidad de acceder a su código fuente
Necesitas informes con calidad de auditoría y conclusiones altamente fiables para garantizar el cumplimiento normativo
- Aikido Security: Relaciona los resultados con las normas SOC 2, ISO 27001 e ISO 42001, y genera de forma continua pruebas preparadas para la auditoría
- Checkmarx: Aporta un historial de cumplimiento normativo y controles de gobernanza para grandes empresas sujetas a regulación
Tabla comparativa de las mejores alternativas a « CodeQL »
Esta tabla muestra cómo se comportan las seis opciones en cuanto al flujo de datos entre archivos, el ruido, qué aspectos cubre cada una de ellas más allá de SAST y en qué aspectos se quedan cortas.
¿Qué se considera una alternativa a « CodeQL »?
CodeQL compila cada archivo fuente en una base de datos relacional para que puedas consultar tu código como si fueran datos, lo que permite rastrear entradas no fiables a través de funciones y archivos. Sus conjuntos de herramientas de seguridad y calidad van más allá de las vulnerabilidades y abarcan la facilidad de mantenimiento y la fiabilidad, por lo que algunos equipos lo utilizan tanto para evaluar el estado del código como para garantizar la seguridad.
Las alternativas se dividen en dos categorías, dependiendo de si lo que buscas es un sustituto equivalente o una plataforma que vaya más allá de CodeQL:
- La función principal: si quieres lo que mejor sabe hacer CodeQL , lo que buscas es un motor de « SAST » que rastree el flujo de datos sin necesidad de crear una base de datos.
- El papel más amplio: si lo has adoptado para la cobertura o la salud del código, la lista de opciones se reduce a plataformas que incorporan dependencias, secretos, IaC, contenedores y la nube, o a herramientas que dan prioridad a la calidad y que garantizan tanto la mantenibilidad como la seguridad.
Dentro de cada uno de los dos grupos, hay algunos aspectos que diferencian las opciones:
- Esfuerzo de configuración: cuánto tiempo se tarda en pasar de cero al primer resultado útil, y si la herramienta entra en conflicto con tu integración continua (CI) para llegar hasta ahí.
- Ruido y falsos negativos: los falsos positivos minan la confianza de los desarrolladores, y los falsos negativos derivados de un análisis parcial ocultan errores reales que no se detectan.
- Optimizar el flujo de trabajo: si la herramienta te ayuda a cerrar el problema allí donde se encuentra el desarrollador —en la solicitud de incorporación de cambios (PR) o en el entorno de desarrollo integrado (IDE)—, en lugar de tener que transferirle un ticket.
- Cobertura: solo el código de la aplicación estática, o también el resto del proceso.
- Precios: plan gratuito, por desarrollador o contrato empresarial, y cómo evoluciona esa curva a medida que aumenta el número de repositorios.
Por qué los equipos buscan alternativas a « CodeQL »
- La extracción es delicada, y lo que se pierde nunca se ve: una compilación de la base de datos que no se ejecuta correctamente deja código sin procesar y sin analizar. Doyensec observó que alrededor del 85 % de los archivos generaban errores durante su creación, lo que se convierte en falsos negativos al no haber nada que los señale.
- Curva de aprendizaje de la creación de consultas: escribir código QL personalizado es muy útil, pero lleva tiempo aprenderlo
- Compilación lenta: Doyensec se encontró con un tiempo de compilación infinito con solo añadir una condición OR a una cláusula WHERE.
- Licencia: Gratuita para el software de código abierto; para todo lo demás, se factura a través de GitHub Advanced Security , lo que hace que el coste aumente a medida que crece el número de repositorios privados.
- Dependencia del flujo de trabajo de GitHub: lo que hace que CodeQL no sea una opción para los equipos que no utilizan GitHub.
- Solo análisis estático: « CodeQL » no cubre tus dependencias, secretos, infraestructura como código ni el tiempo de ejecución, por lo que tienes que añadir otras herramientas para cubrir esas carencias.
Las mejores alternativas a « CodeQL » en 2026
Aikido Security
Cuándo tiene sentido: Quieres que se ejecute un « SAST » preciso y con poco ruido en cada commit, con correcciones adjuntas y gobernanza integrada. Aikido es la solución ideal cuando, además de ese motor determinista, también quieres disponer de un « análisis de código con IA » y pruebas de penetración en la misma plataforma, en lugar de tener que unir esas capas tú mismo.
Precisión y correcciones
Aikido incorpora un motor determinista de « SAST » diseñado para ejecutarse en cada commit. Se integra con los modelos de lenguaje grandes (LLM) para reducir el ruido y los falsos positivos en más de un 90 % en comparación con otras herramientas de « SAST », y lo hace de dos maneras.
La gravedad depende del contexto. Se basa en señales externas y, a continuación, se adapta a tu código fuente real, teniendo en cuenta la vulnerabilidad, la existencia de una prueba de concepto, la puntuación EPSS, la accesibilidad, la exposición a Internet y el contexto del repositorio; de este modo, un error que, en teoría, sea crítico pero al que no se pueda acceder, baja en la lista de prioridad. Vincular un repositorio a su dominio o contenedor añade información sobre la ruta de ataque, lo que afina aún más la clasificación.
Además, los hallazgos se agrupan en lugar de mostrarse uno por uno. Los casos relacionados se agrupan bajo un único problema principal, y el sistema clasifica automáticamente los hallazgos para que las soluciones más eficaces aparezcan en primer lugar, sobre todo cuando una única medida correctiva resuelve varios hallazgos a la vez.
Cuando SAST detecta una vulnerabilidad para la que existe una solución, corrección automática con IA adjunta el diff sugerido al comentario para que puedas revisarlo y confirmarlo en un solo paso, o abre una solicitud de incorporación de cambios específica cuyos metadatos puedes adaptar a tus directrices de contribución. Cualquier corrección generada se puede ajustar mediante comentarios en lenguaje natural hasta que se ajuste a tus estándares.
Configuración
Los resultados se obtienen desde la primera confirmación. No hay que aprovisionar ninguna infraestructura ni realizar una implementación de varias semanas. Las comprobaciones de código personalizadas se escriben en inglés sencillo, en lugar de con expresiones regulares.
Flujo de trabajo del desarrollador
Los complementos IDE para VS Code y otros editores analizan los archivos al abrirlos y guardarlos, resaltan los problemas directamente en el texto y los muestran en un panel de Aikido. Al pasar el cursor por encima de un hallazgo, puedes evaluar su impacto con AutoTriage, y AutoFix muestra una vista previa en paralelo que puedes aplicar directamente; a continuación, el archivo se vuelve a analizar para confirmar que la corrección se ha aplicado correctamente. Se conecta a Jira Cloud, Linear, Slack, Bitbucket y Azure DevOps, y puede insertar los ID de los tickets de Jira en los títulos de las solicitudes de pull de AutoFix, de modo que las correcciones se puedan rastrear hasta el ticket que las originó.
Empresa y gobernanza
Para aquellas empresas que no pueden enviar el código fuente a un servicio SaaS externo, Aikido se ejecuta de forma privada mediante análisis locales, en los que solo los resultados salen del entorno del cliente. El control de la integración continua (CI) se puede configurar por repositorio, con umbrales de gravedad y opciones para seleccionar el tipo de análisis. Los registros de auditoría registran cada decisión de clasificación, y los informes de cumplimiento se ajustan a las normas SOC 2 e ISO 27001 sin necesidad de compilación manual. Admite grandes repositorios únicos (monorepos) y lenguajes heredados, y los contratos para empresas incluyen acuerdos de nivel de servicio (SLA) y contactos de soporte específicos.
Más allá de lo determinista SAST
El motor determinista es solo una capa. Como apoyo a este, SCA cubre tus dependencias, y una auditoría de seguridad de código basada en agentes analiza el código fuente tal y como lo haría un pentester.
La « SAST » tradicional tiene limitaciones, como la detección de IDOR y problemas de lógica de negocio. La auditoría de seguridad de código analiza lo que el código hace realmente, en lugar de compararlo con un gráfico fijo, lo que amplía la cobertura a cualquier lenguaje y pone de manifiesto las clases de problemas que las herramientas basadas en patrones pasan por alto por diseño: las rutas entre archivos y los fallos de lógica de negocio para los que una biblioteca de reglas nunca ha tenido una firma. La revisión en profundidad de las solicitudes de incorporación de cambios ( Deep PR Review ) aplica el mismo razonamiento agente a cada solicitud de incorporación de cambios, y Aikido AI Pentest ejecuta el mismo motor contra un objetivo real para demostrar la explotabilidad, para aquellos equipos que deseen una validación en tiempo de ejecución.
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Semgrep
Cuándo tiene sentido: Si lo que buscas es un análisis estático que se pueda poner en marcha rápidamente y reglas que puedas escribir y modificar tú mismo, estarás sacrificando algo de profundidad a cambio de ese control. Si necesitas el seguimiento interprocedimental más exhaustivo en una base de código extensa, el modelo más ligero de Semgrep no detecta los errores de múltiples saltos que sí detecta un modelo de base de datos.
Semgrep Se configura rápidamente y lee el código fuente sin necesidad de compilarlo. Utiliza reglas YAML que se pueden escribir en una tarde y ofrece un amplio registro comunitario de reglas que cubre, de forma predeterminada, los marcos de trabajo más comunes y las clases de vulnerabilidades, por lo que un equipo obtiene resultados útiles desde el primer día y, a partir de ahí, puede codificar sus propias convenciones como comprobaciones personalizadas. Además, superó de media a CodeQL en la prueba de rendimiento OWASP de Doyensec.
Sin embargo, su flujo de datos entre archivos y funciones es menos exhaustivo que el modelo de base de datos de CodeQL, por lo que pueden pasar desapercibidos errores profundos de múltiples saltos que abarcan varios archivos. Gran parte del análisis más profundo entre archivos también se encuentra en el motor Pro de pago, en lugar de en la herramienta de código abierto. Además, las reglas generales pueden generar falsos positivos hasta que las ajustes a tu código fuente.
SemgrepEl motor de código abierto de Semgrep también se ha reducido. En diciembre de 2024, renombró su oferta de código abierto como «Semgrep Community Edition» e introdujo una «Semgrep Rules License» que restringe el uso de sus reglas en productos comerciales, SaaS o de la competencia, y trasladó funciones como el reconocimiento de huellas digitales y parte de la compatibilidad con metavariables a su motor comercial. Una coalición de proveedores de seguridad lanzó Opengrep en enero de 2025 como una bifurcación de Semgrep CE, con el respaldo de empresas como Aikido Security, Jit, Endor Labs y Orca Security. Opengrep mantiene el formato de reglas y los formatos de salida de Semgrep, por lo que las reglas existentes y los flujos de trabajo de CI se conservan, y recupera el análisis de contaminación entre funciones que Semgrep había trasladado a su plataforma comercial.
Snyk Code
Cuándo tiene sentido: Ya estás utilizando Snyk para las dependencias y quieres un análisis estático dirigido a desarrolladores del mismo proveedor, en el mismo IDE y dentro del mismo flujo de pull requests. Si tu prioridad es reducir los falsos positivos, esta no es la opción adecuada.
Snyk Code se ejecuta en un motor de IA y ofrece análisis de código en tiempo real ( sugerencias de corrección ), además de un entorno de desarrollo integrado (IDE) sólido y una excelente experiencia con las solicitudes de incorporación de cambios (pull requests). La función de análisis de código se complementa con análisis de dependencias de Snyk. Para los equipos que ya utilizan Snyk Open Source, esto supone disponer de los resultados del análisis de código y de las dependencias en una única plataforma dirigida a los desarrolladores y en un único flujo de trabajo, lo cual constituye su principal atractivo.
Sin embargo, los usuarios se quejan constantemente de problemas, y los precios de la versión comercial aumentan en función del tamaño del equipo. Además, la empresa se encuentra en plena transición. El director ejecutivo, Peter McKay, anunció en febrero de 2026 que dejaría el cargo para dar paso a un sucesor más «inmerso en la IA», y unos meses más tarde se produjeron despidos. El producto se ha reposicionado enérgicamente en torno a una imagen de marca «nativa de la IA», que tiene más repercusión que cualquier explicación clara de lo que ha cambiado en el fondo. Merece la pena sopesarlo si apuestas por la estabilidad de la hoja de ruta.
SonarQube
Cuándo tiene sentido: Lo ideal es que la calidad y la seguridad del código pasen por un único filtro en la solicitud de incorporación de cambios, siendo la calidad el factor principal. Si tu objetivo principal es la seguridad, una herramienta especializada detecta más fallos que los que Sonar detecta en sus niveles más básicos.
SonarQube Destaca por la facilidad de mantenimiento y la fiabilidad del código, ya que detecta los errores y los «olores de código» que hacen que una base de código se deteriore con el tiempo. Sus controles de calidad imponen un estándar en las solicitudes de incorporación de cambios, de modo que el código que no cumple los requisitos se bloquea antes de su fusión, y se integra perfectamente en los procesos de CI/CD; por eso muchos equipos ya lo utilizan para garantizar el buen estado del código.
Sin embargo, las funciones de seguridad más avanzadas, como el análisis estático de código ( SAST ) y el análisis de código en tiempo de ejecución ( SCA), solo están disponibles en el nivel empresarial de pago, por lo que las prestaciones de los niveles inferiores son limitadas. Además, solo se trata de análisis estático, por lo que no hay validación en tiempo de ejecución, y el autoalojamiento de la edición de servidor conlleva un mantenimiento real.
Checkmarx
Cuándo es recomendable: Si eres una gran organización sujeta a regulación que necesita una amplia cobertura lingüística e informes de cumplimiento normativo, y puedes asumir el proceso de adquisición y la configuración a nivel empresarial. Si eres una empresa pequeña o con un ritmo de trabajo ágil, la complejidad del proceso de adquisición y la lentitud de los análisis te frenarán.
Checkmarx Es una de las empresas más veteranas en el ámbito del análisis estático, con una amplia cobertura de lenguajes y las funciones de cumplimiento normativo y generación de informes reglamentarios que necesitan los programas orientados a la auditoría. Sus controles de gobernanza y políticas están diseñados para grandes equipos de seguridad que estandarizan el « AppSec » en numerosas aplicaciones, y es ahí donde su amplitud resulta decisiva.
Sin embargo, esa amplitud conlleva unos precios de nivel empresarial y una configuración más compleja que la de otras herramientas de esta lista, y está diseñada pensando más en los flujos de trabajo de los equipos de seguridad que en los desarrolladores individuales. Además, los análisis se ejecutan con lentitud en repositorios de gran tamaño, y los revisores señalan que la interfaz es anticuada y poco ágil, por lo que los ciclos de retroalimentación van a la zaga de las herramientas modernas centradas en los desarrolladores.
Veracode
Cuándo tiene sentido: Estás gestionando un programa con estrictos requisitos de cumplimiento normativo que valora el rigor en los informes y los resultados altamente fiables por encima de la rapidez. Si quieres recibir comentarios rápidos sobre las solicitudes de incorporación de cambios, el ciclo de compilación y subida resultará frustrante para los desarrolladores.
Veracode Está diseñado para la auditoría y la certificación, con resultados de alta fiabilidad y informes lo suficientemente rigurosos como para satisfacer a los organismos reguladores, razón por la cual se utiliza en sectores regulados como el financiero y el público. Los resultados se someten a un proceso de verificación para reducir los falsos positivos, por lo que los que llegan al desarrollador suelen merecer la pena ser tenidos en cuenta, y esa fiabilidad es precisamente por lo que pagan los compradores.
Sin embargo, « Veracode » analiza históricamente los artefactos compilados en lugar de los archivos fuente, por lo que a menudo hay que subir una compilación en lugar de escanearla in situ, lo que añade un paso a cada ciclo. Como consecuencia, los bucles de retroalimentación funcionan más lentamente que las herramientas modernas de desarrollo, y el flujo de trabajo queda más alejado del lugar donde los desarrolladores escriben realmente el código.
¿Qué alternativa a « CodeQL » necesitas en 2026?
El coste de la profundidad de CodeQL es de carácter operativo. En el caso de los lenguajes compilados, hay que crear una base de datos antes de poder realizar un análisis, y las reglas personalizadas implican aprender QL. La mejor experiencia está vinculada a GitHub Advanced Security, y se trata de un motor SAST más que de una plataforma, por lo que las dependencias, los secretos, la infraestructura como código y la postura en la nube se gestionan en otras herramientas.
La mayoría de los equipos que buscan dar un paso adelante quieren un razonamiento entre archivos sin la sobrecarga que suponen la compilación y las consultas, resultados sobre los que puedan actuar sin tener que filtrar el ruido, correcciones en la solicitud de incorporación de cambios y una cobertura que vaya más allá del código fuente. « Aikido Security » es la opción más adecuada, ya que cumple todos estos requisitos. Su análisis determinístico « SAST » se ejecuta en cada commit con un bajo nivel de ruido y «AutoFix»; su auditoría de seguridad de código «Code Security Audit», basada en agentes, recupera la profundidad entre archivos que ofrecía la base de datos de « CodeQL » sin necesidad de crear una base de datos ni aprender un lenguaje nuevo; y « SCA », los secretos, IaC, la nube y las pruebas de penetración se integran en una misma plataforma. Para un equipo cuya única necesidad sea una investigación manual en profundidad de repositorios públicos de GitHub, « CodeQL » sigue siendo una opción válida y gratuita. Para casi todo el mundo que publique código privado y quiera que ese análisis en profundidad se realice de forma rápida, discreta y con posibilidad de corrección, Aikido es la mejor opción.
