Un estudio revela que la revisión humana absorbe gran parte del tiempo que ahorran los agentes de programación.
La capacidad de los agentes de inteligencia artificial para producir código a gran velocidad no ha provocado un aumento equivalente del software terminado. Su eficiencia queda limitada por una tarea menos automatizada: verificar cada propuesta antes de incorporarla al sistema.
Investigadores de Harvard analizaron datos de Jellyfish sobre más de 700 empresas, 700.000 empleados y 300 millones de actividades realizadas entre 2021 y marzo de 2026. Compararon el periodo anterior y posterior a la adopción para estimar su impacto en distintas etapas del desarrollo.
La producción bruta creció: las líneas de código aumentaron un 30 %; los cambios registrados, un 20 %, y las solicitudes de incorporación, un 23 %. No obstante, la resolución de incidencias y de grandes funciones permaneció estable. Las compañías tampoco pasaron a registrar tareas más sencillas. El volumen aumentó sin que lo hiciera el resultado final.
La actividad adicional desplazó la carga hacia la revisión. El intervalo medio entre la presentación y la integración de una propuesta se alargó un 49 %. Las solicitudes que exigían modificaciones casi se duplicaron y los comentarios aumentaron un 35 %. A la vez, la proporción de trabajadores que revisaban código creció un 14 %.
La automatización de esa fase sigue siendo limitada. Aunque el 80 % de las empresas empleaba revisión con IA en marzo de 2026, los agentes generaban una minoría de los comentarios y examinaban pocas solicitudes. Tampoco hubo variaciones significativas en el empleo. La conclusión es provisional: optimizar la escritura no basta si la validación no progresa al mismo ritmo.
Basado en: Kyle Orland, Ars Technica