Programadores veteranos ponen en duda el hype del código escrito por IA

Según Torvalds, la IA puede cambiar la forma en que trabajan los programadores, pero no altera los fundamentos del desarrollo de software: comprender sistemas complejos, diseñar arquitectura y tomar decisiones técnicas basadas en experiencia, algo que los sistemas automáticos todavía manejan con dificultad.

Por qué las ganancias de productividad podrían ser menores

El autor y especialista en rendimiento de Java Vlad Mihalcea enfatiza otro punto clave: incluso cuando la IA genera código que funciona, la ganancia total de productividad puede ser limitada si se considera todo el proceso de desarrollo.

Escribir código es solo una parte del trabajo. Los desarrolladores también deben:

• verificar que el código sea correcto
• depurar casos límite
• integrarlo en sistemas más grandes
• garantizar seguridad y mantenibilidad

Cuando el resultado de la IA está "casi bien", los ingenieros aún deben dedicar tiempo a validarlo y corregirlo. Mihalcea sostiene que, al sumar ese trabajo adicional, las mejoras reales de productividad pueden ser modestas.

Algunas encuestas del sector respaldan esta preocupación. En la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow de 2025, el 66% dijo que dedica más tiempo a arreglar código generado por IA que está casi correcto pero no del todo, y ese tipo de respuestas "casi correctas" fue la frustración más citada.

Investigaciones adicionales han encontrado que desarrolladores experimentados tardaron alrededor de un 19% más en completar tareas cuando usaban herramientas de IA, aunque ellos mismos creían que estaban trabajando más rápido.

El discurso de las empresas tecnológicas

Mientras muchos programadores veteranos destacan las limitaciones actuales, varios ejecutivos tecnológicos ponen el foco en el potencial transformador de la IA.

Las grandes compañías están invirtiendo fuertemente en herramientas de programación basadas en inteligencia artificial. El CEO de Meta, Mark Zuckerberg, ha sugerido que la empresa trabaja para que sistemas de IA puedan desempeñar tareas comparables a las de un ingeniero de software de nivel medio, escribiendo código dentro de la compañía.

En términos más amplios, varios líderes del sector han pronosticado que la IA podría generar la mayor parte del software en los próximos años, lo que ha alimentado el debate sobre la posible automatización de tareas realizadas hoy por desarrolladores junior.

Amazon también está apostando fuerte por la inteligencia artificial. En comunicaciones a accionistas, su CEO Andy Jassy ha señalado que la IA transformará muchas experiencias digitales y cambiará la forma en que las empresas desarrollan productos tecnológicos.

El verdadero desacuerdo: qué significa “productividad”

En realidad, el debate no gira tanto en torno a si la IA ayuda o no a programar, sino a cómo se mide su impacto.

Las empresas tecnológicas suelen centrarse en la velocidad de producción: cuánto más rápido se puede generar código o lanzar nuevas funciones.

Los ingenieros veteranos, en cambio, evalúan la productividad a lo largo de todo el ciclo de vida del software, que incluye:

• diseño de sistemas
• fiabilidad y corrección
• seguridad
• pruebas y depuración
• mantenimiento a largo plazo

Cuando se tienen en cuenta todos estos factores, generar código rápidamente no siempre se traduce en una mejora equivalente en productividad.

El punto medio probable

La mayoría de los desarrolladores experimentados no sostiene que la IA sea inútil. De hecho, muchos la consideran un asistente potente, especialmente para escribir código repetitivo, crear prototipos o generar documentación.

Pero también advierten que la ingeniería de software es mucho más que escribir líneas de código. Arquitectura, criterio técnico, depuración profunda y comprensión de sistemas siguen siendo tareas profundamente humanas.

Por ahora, el consenso emergente entre muchos programadores veteranos es que la IA está cambiando la forma de programar, pero no eliminará la necesidad de ingenieros experimentados en el corto plazo.