Cuando el laboratorio de investigación METR intentó repetir un estudio de 2025 sobre codificación asistida por inteligencia artificial, encontró un obstáculo inesperado: los desarrolladores se negaron a participar a menos que pudieran utilizar inteligencia artificial. La declaración del laboratorio explicó que los participantes simplemente "no desean trabajar sin inteligencia artificial", incluso para un experimento limitado. Esa admisión dio lugar a una nueva encuesta en mayo, que permitió al personal técnico informar sobre el impacto de la inteligencia artificial en su trabajo.
Según la encuesta, los desarrolladores sienten que la inteligencia artificial los hace dos veces más valiosos para sus organizaciones. Sin embargo, el optimismo choca con una oleada de informes de la industria que cuestionan si los beneficios de productividad son reales. Amazon recientemente cerró su tabla de seguimiento de tokens interna, Kirorank, después de que los empleados comenzaron a manipular el sistema y a inflar los costos de uso de inteligencia artificial, según informó el Financial Times. El presupuesto de inteligencia artificial de Uber se agotó dentro de los primeros cuatro meses de 2026, y el director de operaciones Andrew Macdonald admitió que el gasto no produjo un aumento medible en proyectos o producción.
Problemas de costo y mantenimiento
Más allá de los sobrecostos, la calidad del código generado por inteligencia artificial está bajo escrutinio. James Shore, un programador veterano, advirtió que las ganancias de velocidad podrían ser compensadas por cargas de mantenimiento más altas, señalando: "Escribes código dos veces más rápido ahora? Mejor esperas que hayas reducido a la mitad tus costos de mantenimiento". Un tuit viral de Aiswarya Sankar, CEO de Entelligence AI, afirmó que las empresas gastan el 44% de sus tokens de inteligencia artificial en arreglar errores introducidos por las mismas herramientas destinadas a acelerar el desarrollo. CodeRabbit, una plataforma de revisión de código, encontró que las solicitudes de extracción generadas por inteligencia artificial contienen 1,7 veces más problemas que las escritas por humanos, aunque los datos de la empresa pueden servir a su propia mercadotecnia.
Investigadores independientes de la Universidad de Gestión de Singapur hicieron eco de esas preocupaciones, publicando un informe que el código generado por inteligencia artificial puede incorporar costos de mantenimiento a largo plazo en proyectos de software reales. Sus hallazgos sugieren que, si bien los desarrolladores aman a los asistentes de inteligencia artificial, las herramientas pueden estar trasladando el esfuerzo de escribir código a depurarlo.
Líderes de la industria están proponiendo soluciones alternativas. Scott Wu, fundador y CEO de Cognition, promueve Devin, un agente de codificación de inteligencia artificial que califica entre un programador junior y uno de nivel medio. Wu reconoce que Devin no puede reemplazar la supervisión humana y debe estar emparejado con procesos de aseguramiento de calidad robustos. Los investigadores recomiendan que los desarrolladores traten la salida de inteligencia artificial como si fuera el trabajo de un colega junior: revisarlo minuciosamente y reservar tareas de alto nivel, como el diseño de arquitectura y seguridad, para humanos.
La imagen emergente es de sentimiento mixto. Los desarrolladores cada vez más ven la inteligencia artificial como indispensable, sin embargo, las empresas luchan con costos ocultos y posible deterioro del código. A medida que las empresas luchan con tendencias de maximización de tokens y la realidad de errores impulsados por inteligencia artificial, la industria puede necesitar replantear cómo mide la productividad, cambiando el enfoque de la velocidad raw de salida a la salud del código a largo plazo.
Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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