En 2026, los investigadores descubrieron que las herramientas de codificación de IA no se pueden sacar de las prensas de los desarrolladores.
Pero otros investigadores advierten que, si bien la IA definitivamente ayuda a los programadores a escribir código más rápido, es posible que no los haga escribir mejor código. Y eso puede causarles problemas en el futuro.
En concreto, en febrero de 2026, el aclamado instituto de investigación de IA METR anunció una revelación sorprendente. «La mayoría de los desarrolladores ya no pueden trabajar sin IA, ni siquiera para un número limitado de tareas».
METR quería proporcionar una actualización en 2025 sobre algunas de las investigaciones innovadoras publicadas hace meses sobre la productividad de la codificación de IA. En él, los investigadores midieron cuánto tiempo les toma a los desarrolladores de código abierto realizar tareas manualmente en comparación con el uso de IA.
Los desarrolladores de este estudio informaron que la IA aumentó su productividad, pero se sorprendieron al saber que en realidad los estaba ralentizando. Claro, el código se generó más rápido, pero dedicamos más tiempo a buscar y corregir errores, interactuar con la IA y esperar a que se completaran las tareas.
Cuando METR comenzó a repetir experimentos para medir el progreso en IA y la competencia del codificador, no pudo.
Los investigadores confesaron que no estaban dispuestos a participar, aunque fuera sólo con fines de investigación, porque «no querían trabajar sin la IA».
En cambio, METR publicó un estudio en mayo que permite a los empleados de tecnología autoinformar sobre las ganancias de productividad de la IA. No es sorprendente que reconocieran que la IA duplicaba su valor para la organización.
Sin embargo, los titulares recientes sobre los enormes gastos del llamado token maxing, junto con varios estudios recientes, han puesto en duda esa autopercepción.
Tokenmaxxing, o utilizar la cantidad de tokens que una persona usa como indicador de la productividad de la IA, es una tendencia para 2026 hasta ahora. Y puede que ya haya terminado.
Amazon cerró su tabla de clasificación interna de seguimiento de tokens, llamada KiloRank, después de que los empleados abusaran de agentes de inteligencia artificial para hacer trampa y aumentar los costos, informó el Financial Times esta semana. Los empleados han demostrado que el uso de la IA no conduce automáticamente a una mayor productividad.
Según The Information, Uber agotó su presupuesto de IA para 2026 en los primeros cuatro meses de este año. El director de operaciones, Andrew MacDonald, dijo recientemente en un podcast que este gasto no ha dado lugar a ningún aumento mensurable en los proyectos o la productividad.
Y el código generado por IA puede aumentar, no necesariamente reducir, la necesidad de mantenimiento continuo del código, argumentó elegantemente el programador y autor James Shore en una publicación de blog que se volvió viral en Hacker News.
«¿Escribiste código el doble de rápido? Será mejor que esperes que tus costos de mantenimiento se reduzcan a la mitad», escribe. «Si no lo haces, estás jodido. Estás firmando un contrato permanente a cambio de un aumento de velocidad temporal».
Existe otra evidencia de que la IA puede aumentar los problemas de mantenimiento del código.
Un tweet viral de Aiswarya Sankar, fundador y director ejecutivo de la startup Entelligence AI, agencia de ingeniería de confiabilidad, declara que las empresas gastan el 44% de sus tokens en correcciones de errores generados por IA. Mientras tanto, la empresa de herramientas de revisión de código CodeRabbit dijo que su análisis de solicitudes de extracción de código abierto encontró que la IA causaba 1,7 veces más problemas que el código humano.
Es cierto que estas son estadísticas interesadas de personas que intentan vender herramientas de revisión de códigos de IA.
Sin embargo, investigadores independientes también han encontrado estos problemas. Investigadores de la aclamada Universidad de Administración de Singapur publicaron un informe en abril advirtiendo que «el código generado por IA puede introducir costos de mantenimiento a largo plazo en proyectos de software del mundo real».
Dado que a los programadores les encantan los asistentes de IA, ¿cuál es la solución?
Las personas que promocionan los agentes de codificación de IA dicen que los desarrolladores pueden simplemente usarlos para hacer el arduo trabajo de arreglar el código tan rápido como la IA puede escupirlo. Esto es lo que sugiere Scott Wu, fundador y director ejecutivo de Cognition, desarrollador del agente de codificación de IA Devin.
Pero incluso él admite que, si bien Devin puede trabajar de forma independiente, califica sus habilidades como entre un programador de nivel junior e intermedio, dependiendo de la tarea. Esta no es una solución de pasarlo y olvidarlo.
Los investigadores del SMU proponen un enfoque más humano. Los programadores necesitan saber tanto sobre las tareas que la IA realizará y no realizará como sobre su lenguaje de codificación favorito. Necesitan sistemas sólidos de garantía de calidad diseñados para la IA e insisten en revisar cuidadosamente el trabajo de IA como si fuera un desarrollador junior.
Mientras tanto, los investigadores (y Wu está de acuerdo) sostienen que las tareas generales, como la arquitectura del software y el diseño de seguridad, aún deberían ser realizadas por humanos.
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