Programadores experimentados sostienen que las herramientas de IA suelen producir borradores que requieren revisión, depuración e integración intensiva por parte de humanos. Críticos como Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds y Vlad Mihalcea dicen que el código generado por IA a menudo está “casi correcto”, lo que trasl...

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How are veteran programmers like Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds, and Java author Vlad Mihalcea criticizing AI-generated code, and why do. Article summary: They are criticizing AI code mainly as low-quality, overhyped, and costly to supervise. In the reported remarks, Bjarne Stroustrup says AI often produces “rubbish code,” Linus Torvalds says he gets angry at claims that A. Topic tags: general, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Title: Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate # Linus Torvalds Calls AI-Generated Code ‘Slop’ in Linux Kernel Debate. Linus Torvalds bluntly dismissed" source context "Linus Torvalds Calls AI-Generated Code 'Slop' in Linux Kernel Debate" Reference image 2: visual subject "Title: Linus
La inteligencia artificial se está integrando rápidamente en el flujo de trabajo del desarrollo de software. Grandes empresas tecnológicas promocionan asistentes de programación basados en IA como herramientas capaces de acelerar drásticamente la escritura de código o incluso automatizar partes significativas de la ingeniería de software.
Sin embargo, muchos programadores veteranos piden cautela. Desarrolladores con décadas de experiencia —entre ellos el creador de C++, Bjarne Stroustrup, el creador de Linux Linus Torvalds, y el autor y experto en Java Vlad Mihalcea— han cuestionado públicamente tanto la calidad del código generado por IA como la magnitud real de sus beneficios de productividad. Sus críticas reflejan una brecha creciente entre el discurso corporativo sobre la automatización con IA y lo que los ingenieros experimentados observan en la práctica.
Una de las críticas más repetidas es que los sistemas de IA pueden generar código rápidamente, pero no necesariamente de forma fiable.
Bjarne Stroustrup ha advertido que muchas herramientas de IA producen resultados de baja calidad que igualmente deben ser revisados y corregidos por ingenieros experimentados. En declaraciones citadas por medios, describió gran parte del código generado por IA como "rubbish code" —es decir, código basura— y señaló que esto traslada el trabajo a desarrolladores senior que tienen que revisar, arreglar y mantener ese código.
El problema principal no es la velocidad. La IA puede producir grandes volúmenes de código en segundos. El problema es que ese código puede no respetar buenas prácticas de arquitectura, seguridad o mantenibilidad a largo plazo, ámbitos donde todavía se necesita criterio humano.
Linus Torvalds también ha criticado la narrativa de que la IA ya puede escribir la mayoría del software real.
El creador de Linux ha dicho que le molesta escuchar a desarrolladores afirmar que el "99%" de su código lo escribe la IA. Para él, la inteligencia artificial puede ser útil, pero debe tratarse estrictamente como una herramienta, no como un sustituto del ingeniero humano.
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.
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:
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.
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.
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:
Cuando se tienen en cuenta todos estos factores, generar código rápidamente no siempre se traduce en una mejora equivalente en productividad.
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.
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Programadores experimentados sostienen que las herramientas de IA suelen producir borradores que requieren revisión, depuración e integración intensiva por parte de humanos.
Programadores experimentados sostienen que las herramientas de IA suelen producir borradores que requieren revisión, depuración e integración intensiva por parte de humanos. Críticos como Bjarne Stroustrup, Linus Torvalds y Vlad Mihalcea dicen que el código generado por IA a menudo está “casi correcto”, lo que traslada el trabajo a corregir y validar resultados.
Su escepticismo contrasta con las previsiones de ejecutivos tecnológicos que creen que la IA pronto escribirá gran parte del software o sustituirá tareas de desarrolladores intermedios.