Se suponía que la ingeniería de software era la victoria más fácil de la inteligencia artificial. Hoy en día, empresas como OpenAI, Anthropic, Microsoft y Google han lanzado productos de IA orientados específicamente a la codificación. Y una encuesta de casi 5.000 profesionales de la tecnología publicada en un informe el año pasado por el equipo de Investigación y Evaluación DevOps (DORA) de Google encontró que el 90 por ciento de los encuestados dijo que estaban usando IA en el trabajo, y más del 80 por ciento dijo que la tecnología había aumentado su productividad.
“Vemos una gran mayoría de personas que dependen de la IA para realizar su trabajo, al menos una cantidad moderada, lo cual es realmente fascinante”, afirma Nathen Harvey, que dirige el equipo de DORA.
La IA puede generar código para todo, desde aplicaciones web y móviles hasta herramientas de gestión de datos. A menudo automatiza algunos de los elementos tediosos del trabajo, como crear una infraestructura de prueba y actualizar el software para ejecutarlo en nuevos dispositivos y sistemas. En algunos casos, incluso los desarrolladores sin experiencia pueden crear prototipos funcionales simplemente describiendo sus intenciones a los sistemas de IA en un proceso a menudo llamado “codificación de vibraciones”, un término acuñado por el cofundador e investigador de OpenAI, Andrej Karpathy. Pero escribir código es sólo una parte del trabajo; los desarrolladores aún tienen que verificar que hace lo que se supone que debe hacer y arreglarlo si falla.
Sobre el apoyo al periodismo científico
Si está disfrutando de este artículo, considere apoyar nuestro periodismo galardonado suscribiéndose. Al comprar una suscripción, ayudas a garantizar el futuro de historias impactantes sobre los descubrimientos y las ideas que dan forma a nuestro mundo actual.
Otro hallazgo del informe DORA fue que, si bien la eficacia de los codificadores individuales parecía aumentar con el uso de la IA, también lo hacía la “inestabilidad en la entrega de software”, una evaluación de la frecuencia con la que era necesario revertir o parchear el código después de su lanzamiento para abordar problemas inesperados.
“A medida que se utiliza más IA, es más probable que se reviertan los cambios que se han introducido en producción”, afirma Harvey. “Y esto, obviamente, es algo que hay que evitar”.
Incluso cuando se vuelve cada vez más experta en escribir código, la IA no elimina la necesidad de la ingeniería de software humana. Los desarrolladores a menudo todavía necesitan crear código a medida, o al menos modificar el resultado de una herramienta de IA, para manejar casos inusuales o necesidades comerciales específicas que podrían no reflejarse en los datos de entrenamiento de IA. También necesitan confirmar cuidadosamente que los programas generados por máquinas se comporten exactamente según lo previsto y cumplan con los estándares de la empresa.
Las herramientas de inteligencia artificial no acortan automáticamente la jornada laboral. Los estudios sugieren que en algunos lugares de trabajo la IA ha intensificado la presión para avanzar más rápido que nunca.
Si los empleadores no controlan sus efectos, la IA puede incluso exacerbar el estrés y el agotamiento entre los ingenieros de software. En un informe publicado en Harvard Business Review en febrero, investigadores de la Escuela de Negocios Haas de la Universidad de California, Berkeley, descubrieron que los empleados de una empresa tecnológica estadounidense asumieron más tareas, trabajaron a un ritmo más rápido y trabajaron más horas después de adoptar la IA. Incluso sin que la empresa exigiera el uso de la tecnología, los empleados comenzaron a activar la IA durante el almuerzo, los descansos y las reuniones, y algunos encontraron que los tiempos de inactividad anteriores eran menos refrescantes. Existe el riesgo de que el entusiasmo inicial y los aumentos de productividad den paso a la fatiga, una producción de menor calidad y una mayor rotación de empleados, advirtieron los investigadores.
Esta presión no ocurre en el vacío. Después de años de despidos en toda la industria y mandatos corporativos de eficiencia, la IA a menudo se implementa junto con la expectativa de que quienes se quedan atrás harán más con menos.
Además, un informe que evalúa a más de 500 desarrolladores, publicado a finales del año pasado por Multitudes, una empresa con sede en Nueva Zelanda que ayuda a las empresas a rastrear y optimizar las prácticas de ingeniería de software, encontró indicios de que la IA puede ampliar la productividad de los trabajadores, pero también las horas de trabajo. En promedio, los ingenieros fusionaron un 27,2 por ciento más de “solicitudes de extracción” (paquetes de código que fueron aprobados para su inserción en proyectos de software existentes). Pero también experimentaron un aumento del 19,6 por ciento en los “compromisos fuera de horario”: envíos de trabajos de codificación fuera de sus horarios habituales. Eso podría ser una señal de problemas por venir.
“Si el trabajo fuera de horario aumenta, no es bueno para la persona”, dice Lauren Peate, fundadora y directora ejecutiva de Multitudes. “Puede provocar agotamiento”.
El informe Multitudes no prueba definitivamente que la IA causó directamente los cambios medidos, pero Peate dice que las entrevistas sugieren que los cambios observados en las horas entre los ingenieros son probablemente una señal de que las empresas esperan una mayor productividad de los empleados en la era de la IA.
“La gente sentía una presión adicional para hacer más trabajo y parece que eso contribuía a que dedicaran más horas”, dice.
Si bien algunas investigaciones han sugerido que los desarrolladores menos experimentados podrían estar entre los que más se benefician de la asistencia de la IA, y la codificación por vibración puede permitir a las personas con una experiencia mínima en programación crear programas que se ejecuten, una evaluación reciente de Anthropic sugiere que la dependencia excesiva de la IA puede afectar el desarrollo de habilidades de codificación.
En un informe publicado en enero, los investigadores de Anthropic descubrieron que los ingenieros de software que trabajaban con una nueva biblioteca de software experimentaron un pequeño aumento en la velocidad, estadísticamente insignificante, cuando resolvieron una tarea con la ayuda de IA en comparación con un grupo de control que trabajaba sin asistencia de IA. Sin embargo, cuando se interrogó a los programadores sobre la biblioteca de software después de la tarea, el grupo que recibió asistencia de IA obtuvo una puntuación un 17 por ciento más baja que el grupo sin IA. Aquellos que hicieron preguntas sobre la IA en lugar de simplemente confiar en ella para generar código generalmente obtuvieron mejores resultados, pero los investigadores expresaron su preocupación de que usar la IA simplemente para completar tareas lo más rápido posible bajo presión en el lugar de trabajo podría ser perjudicial para el desarrollo profesional de los ingenieros.
Además, señalaron, la mayor brecha en el rendimiento de las pruebas estaba en las preguntas relacionadas con la depuración del código: el proceso de encontrar y corregir las fallas que hacen que el código funcione mal. En otras palabras, los desarrolladores junior que dependen demasiado de la IA podrían tener más dificultades no solo para escribir código por su cuenta, sino también para comprender y dar los toques finales al código que generaron en primer lugar. En una declaración a Scientific American, la investigadora antrópica Judy Hanwen Shen dijo que el objetivo “no debería ser utilizar la IA para evitar el esfuerzo cognitivo, debería ser utilizar la IA para profundizarlo”.
Los investigadores de UC Berkeley señalaron que los ingenieros ya pueden ayudar a sus compañeros de trabajo que han creado soluciones de software incompletas a través de la codificación vibe. Y algunos proyectos de código abierto han informado de un aumento en los envíos de baja calidad impulsados por IA que minan el tiempo de los desarrolladores principales.
Esto se produce después de que un documento de trabajo de la Escuela de Negocios de Harvard de 2025 indicara que la IA puede llevar a que los desarrolladores de código abierto desplacen su tiempo desde el manejo de tareas de gestión de proyectos, como revisar las contribuciones de código y mantener listas de problemas para que los contribuyentes los solucionen, a generar código ellos mismos.
“Ahora puedes hacerlo tú mismo, por lo que no hay mucha necesidad de interactuar mucho con otros”, dice Manuel Hoffmann, coautor del artículo y profesor asistente de sistemas de información en la Escuela de Negocios Paul Merage de la Universidad de California en Irvine. “Y eso no es necesariamente algo malo”.
Aún así, ese uso de la IA puede limitar otro canal para que los programadores menos experimentados perfeccionen sus habilidades, desarrollen redes profesionales y amplíen sus currículums.
Y a medida que la IA redefine lo que significa productividad, las estructuras en el lugar de trabajo que previenen el agotamiento, mantienen las cargas de trabajo manejables y brindan vías de avance y capacitación pueden ser más importantes que nunca.
“Cuando suceden grandes cosas y se les agrega algo de IA a la mezcla, probablemente mejoran”, dice Harvey. “Y cuando te suceden cosas dolorosas, [and] agregas algo de IA a la mezcla, [you’re] Probablemente sentiré ese dolor un poco más agudo”.