Impactante : la inteligencia artificial puede ralentizar a 7 de cada 10 desarrolladores expertos
En medio del furor por la inteligencia artificial, donde cada semana parece nacer una nueva herramienta que promete revolucionar la productividad, un reciente estudio de Reuters pone en duda una de las premisas más repetidas en el mundo tecnológico: que la IA siempre acelera el trabajo. Según esta investigación, los programadores con experiencia —especialmente aquellos familiarizados con proyectos específicos— no solo no se benefician de algunas herramientas de IA, sino que pueden incluso ver ralentizado su rendimiento.
Como periodista de tecnología y exdesarrollador, este hallazgo me llama especialmente la atención. Desde 2023, hemos visto cómo la IA ha ganado terreno en áreas clave como depuración de código, generación de funciones, documentación automatizada y más. Plataformas como GitHub Copilot, Tabnine y CodeWhisperer de Amazon han generado un entusiasmo enorme. Pero, ¿y si los desarrolladores veteranos no fueran su público ideal?
Un hallazgo que incomoda
La investigación citada por Reuters se basó en entornos de pruebas controladas, donde se midió el rendimiento de desarrolladores en tareas con herramientas de IA activadas frente a otros sin asistencia. El resultado: los expertos tardaban más cuando usaban IA, especialmente si el código en cuestión les resultaba familiar o pertenecía a un proyecto previo conocido.
Esto rompe con la lógica tradicional del hype tecnológico. Si alguien conoce un proyecto de memoria, ¿por qué debería beneficiarse de una herramienta que le sugiere lo que ya domina? En estos casos, la IA no aporta conocimiento nuevo, sino que introduce una segunda “voz” que el programador debe evaluar, corregir o ignorar. Esa fricción, pequeña pero constante, consume tiempo y concentración.
La paradoja del asistente innecesario
Durante años trabajé con equipos de desarrollo en startups y agencias. Lo más común era que los programadores seniors se tomaran su tiempo para revisar código manualmente, precisamente porque conocían los atajos y las limitaciones del sistema. En cambio, los juniors solían apoyarse más en plantillas o ayudas externas. Lo que este estudio confirma es una intuición que muchos teníamos: la IA funciona mejor cuando hay una curva de aprendizaje pendiente, pero puede volverse redundante cuando esa curva ya fue superada.
Además, en contextos de programación colaborativa o sobre bases de código delicadas, los desarrolladores experimentados valoran más el control que la velocidad. Aceptar una sugerencia de IA implica una capa de incertidumbre que no todos están dispuestos a tolerar, sobre todo si la responsabilidad final del producto recae sobre sus hombros.
¿Está sobrevalorada la Inteligencia Artificial en programación?
No se trata de negar la utilidad de la inteligencia artificial en el desarrollo de software. Herramientas como Copilot pueden ser salvavidas para tareas repetitivas, generación de pruebas unitarias o incluso para comprender código legado en nuevos equipos. Pero esta investigación muestra que no estamos ante una solución mágica aplicable universalmente.
Al contrario, deberíamos empezar a matizar el discurso. No toda automatización es buena, no toda sugerencia es mejor, y no todo desarrollador necesita un asistente digital constantemente. Como alguien que ha escrito y leído miles de líneas de código, te aseguro que hay momentos donde pensar lento y escribir despacio es mucho más eficaz que seguir una sugerencia al vuelo.
Productividad ≠ velocidad
Uno de los puntos más interesantes del estudio es que introduce un concepto que rara vez se discute en el debate actual: la productividad no siempre se mide en líneas de código por minuto. En muchos casos, lo que ralentiza la IA no es su lentitud técnica, sino el proceso mental que implica revisar, validar y adaptar lo que sugiere.
Imagina estar en medio de una función crítica y recibir una sugerencia automática que parece útil… pero no estás seguro si cumple con todos los requisitos de seguridad del sistema. Ahora tienes que revisar documentación, probar casos de borde y reescribir parte del bloque. Al final, perdiste 15 minutos por ahorrarte 5.
Entonces, ¿deberíamos dejar de usar IA?
No. Pero sí deberíamos repensar cómo y cuándo usarla. Quizá las herramientas de IA deberían configurarse para intervenir menos en entornos conocidos, o adaptarse al perfil del desarrollador. Tal vez lo ideal sería que ofrecieran ayuda solo cuando detectan un patrón de indecisión o errores frecuentes.
Como en todo avance tecnológico, la clave está en el equilibrio. La IA puede ser un gran copiloto, pero no todos los conductores lo necesitan en cada tramo del viaje.
Conclusión
Este estudio es un llamado a la reflexión. La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, pero eso no significa que deba intervenir en todo momento ni para todos los perfiles. A veces, el mejor atajo es confiar en la experiencia acumulada. Y a veces, avanzar más rápido significa ir un poco más despacio.
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