Los desarrolladores con más experiencia pensaban que con IA su productividad mejoraría. Un estudio ha demostrado que es al revés
Publicado el 12/07/2025 por Diario Tecnología Artículo original
Si hay una profesión donde la IA está marcando la diferencia desde ya, esa es en la programación. Mientras que el creador de Stable Diffusion tiene claro que en pocos años ya no harán falta devs humanos y el paradigma de los lenguajes de programación más demandados parece dejar paso a otras formas de picar código como simplemente hablar con una máquina o vibe coding, la realidad es que a día de hoy y con conocimientos técnicos de programación, cabría esperar que un dev con experiencia y la ayuda de la IA disparara su productividad.
Pues no. Y de hecho ya hay un estudio que evidencia justo lo contrario, como explica Reuters: la IA no solo no mejoró sus resultados sino que los empeoró, algo que sorprendió incluso al propio equipo de investigación. Además lo hizo de forma tan sutil que ni siquiera los devs se percataron. El estudio no habla de fallos graves o críticos, pero si de un efecto: la lentitud. Sí, el trabajo iba más lento con la IA que sin ella.
Cuando usar la IA no implica mejorar la productividad
Antes de empezar con este estudio, todo el mundo tenía claro que con la inteligencia artificial iban a ahorrar tiempo. Y hasta dieron cifras: terminar su labor un 24% más rápido, según su experiencia y las herramientas empleadas. De hecho al terminar seguían pensándolo, estimando un 20% más de rapidez, ya que según sus palabras gracias a la IA habían avanzado mediante un flujo de trabajo más ágil, sin bloqueos ni interrupciones.
Nada más lejos de la realidad: les había costado mucho más, concretamente un 19% de incremento medio total con la prueba realizada por METR, que no es poco. Llama la atención porque según este equipo de devs estaban desempeñando tareas reales esenciales como corrección de bugs, nuevas funciones, refactorizaciones... cosas que hacen a diario y no tareas diseñadas para desafiar a la IA.
La cifra y el resultado sorprendió a todo el mundo, especialmente habida cuenta que los devs no eran novatos, sino que tenían experiencia, familiaridad con las tareas y sus repositorios y lo que estos albergaban para ir al grano. Estaban en su salsa, pero ni con esas la IA les hizo su trabajo más rápido, sino que lo ralentizó.
¿Por qué la IA les hizo ir más lentos? Buena parte de la razón por la que las herramientas con IA fueron un lastre es su forma de trabajar: sus sugerencias no eran del todo incorrectas, pero sí imprecisas. Es decir, iban bien encaminadas pero requerían ajustes, lo que implica un análisis a fondo de la solución propuesta para implementar pequeñas pero importantes correcciones, que había que comprobar después y volver a empezar. Lo que en un principio parecía una ayuda se transformó en un proceso intermedio más.
Así que esa sensación de fluidez no era real. Sí, tenían una base sobre la que empezar, pero rara era la vez en la que esa base funcionaba tal cual. Requería de desmenuzarla, entender qué quería decir el modelo, comparación con lo existente y reconstrucción para convertirla en funcional a la altura de lo requerido. Avanzar más rápido era una ilusión que se desvanecía a la hora de compilar, hacer pruebas o revisiones del código generado.
Pese a ello, muchos de los participantes del estudio continúan empleando esas mismas herramientas en sus flujos de trabajo diario. No lo hacen porque les ahorre tiempo, como ellos mismos pudieron comprobar, sino porque el trabajo es más llevadero así.
Para este estudio principalmente usaron Cursor, que integra modelos de lenguaje avanzados como Claude 3.5 y 3.7 Sonnet y que permite la escritura y revisión del código sobre el entorno de desarrollo de forma directa. No es que Cursor haga todo por ti, pero sí que es un buen acompañamiento a la hora de la ardua tarea de programar pese a no ser lo más eficiente.
Al fin y al cabo la IA es una valiosa herramienta que ya está transformando el mercado laboral, si bien no afecta ni ayuda a todo el mundo por igual. Sin ir más lejos su incursión en la industria está siguiendo la estrategia de avance del cangrejo, dando un paso hacia adelante y otro hacia atrás: hay empresas que tras recortar trabajadores y usar IA en su lugar, han tenido que recular.
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