La IA ayuda a escribir código más rápido, pero también puede traer costes y errores.
Los asistentes de inteligencia artificial se han integrado con rapidez en el trabajo de los programadores. Ya no solo completan lineas: proponen funciones, localizan errores y automatizan partes enteras de una tarea. Esa comodidad tiene una consecuencia visible: algunos desarrolladores se resisten a trabajar sin IA incluso en pruebas limitadas.
METR, un laboratorio de investigación sobre IA, quiso actualizar un estudio sobre productividad en proyectos de código abierto. La repetición fue difícil porque muchos participantes no querían prescindir de sus herramientas. El experimento anterior ya había dejado una señal de alerta: los programadores sentian que avanzaban más, pero las mediciones mostraban retrasos por revisión, corrección y espera.
La fiebre por medir tokens tampoco demuestra productividad real. Amazon cerró Kirorank, una tabla interna, tras detectar que algunos empleados intentaban mejorar su posición usando agentes de IA en exceso y elevando los costes. Uber gastó su presupuesto de IA para 2026 en cuatro meses, sin ver un aumentó medible de proyectos completados.
El mayor riesgo puede aparecer después, durante el mantenimiento. Distintos análisis apuntan a que el código generado por IA puede introducir fallos y deuda técnica. Aunque algunas compañías ofrecen agentes para arreglarlos, incluso sus defensores admiten límites parecidos a los de un programador junior o intermedio. La arquitectura, la seguridad y la revisión cuidadosa siguen dependiendo de personas.
Basado en: Julie Bort, TechCrunch