La IA ayuda a escribir código más rápido, pero también puede traer costes y errores.
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta muy habitual para programar. En 2026, muchos desarrolladores la usan para generar código, corregir errores y avanzar tareas repetitivas. La dependencia ya es tan fuerte que algunos no quieren participar en pruebas donde tengan que trabajar sin estos asistentes, aunque sea durante poco tiempo.
El laboratorio METR intentó repetir un experimento sobre productividad en programación. En una investigación anterior, los participantes pensaban que la IA les hacía más eficientes, pero las mediciones indicaron que iban más despacio. La razón era sencilla: aunque el sistema escribía código rápido, después había que revisar fallos, cambiar instrucciones y esperar nuevas respuestas.
Las empresas también están descubriendo que usar IA no siempre significa producir más. Amazon cerró una clasificación interna basada en tokens porque algunos empleados gastaban mucho para subir en la lista. Uber consumió su presupuesto anual de IA en los cuatro primeros meses de 2026, sin encontrar un aumentó claro de proyectos o productividad.
El problema no acaba cuando el código funciona por primera vez. Varios estudios y empresas de revisión advierten de que el código generado por IA puede traer más errores y más mantenimiento. Por eso, los especialistas recomiendan tratar estos sistemas como ayudantes con experiencia limitada. La supervisión humana, la seguridad y el diseño general siguen siendo tareas esenciales.
Basado en: Julie Bort, TechCrunch