Investigaciones recientes indican que en 2026, los desarrolladores no pueden prescindir de herramientas de codificación basadas en inteligencia artificial (IA). Sin embargo, a pesar de que la IA está ayudando a los codificadores a producir código más rápido, otros estudios sugieren que esto podría no resultar en un código de mejor calidad.
El laboratorio de investigación en IA METR publicó un informe en febrero de 2026, revelando que la mayoría de los desarrolladores ya no están dispuestos a trabajar en tareas, incluso limitadas, sin el apoyo de IA. Este cambio de mentalidad plantea interrogantes sobre la productividad a largo plazo de los programadores.
La percepción de productividad con IA
En investigaciones anteriores, METR había tratado de actualizar un estudio sobre la productividad en la codificación con IA. Los desarrolladores afirmaron que la IA aumentaba su productividad, pero se sorprendieron al descubrir que, en realidad, la IA podía ralentizarlos. Esto se debe a que, aunque la IA genera código rápidamente, los desarrolladores terminan pasando más tiempo corrigiendo errores y guiando a la IA.
Cuando METR intentó repetir el experimento para medir avances en la IA y la competencia de los codificadores, se encontraron con una falta de participación. Los desarrolladores no querían trabajar sin IA, incluso solo para el estudio.
Resultados de la encuesta de METR
En mayo de 2026, METR publicó una encuesta que permitió a los empleados técnicos autoevaluar sus ganancias de productividad impulsadas por IA. Los resultados revelaron que los desarrolladores se perciben como el doble de valiosos para sus organizaciones gracias a la IA.
Sin embargo, las noticias recientes sobre el alto costo del fenómeno conocido como tokenmaxxing han hecho que estas percepciones sean cuestionables. Tokenmaxxing se refiere a utilizar el número de tokens como indicador de productividad, lo cual ha sido tendencia este año.
Preocupaciones sobre el gasto y la eficiencia de IA
Empresas como Amazon y Uber han experimentado problemas con sus presupuestos de IA. Amazon cerró su tabla de clasificación interna de seguimiento de tokens debido al abuso de empleados que utilizaban agentes de IA, mientras que Uber agotó su presupuesto de IA en solo cuatro meses sin ver un aumento medible en proyectos o productividad.
Además, un estudio de la Universidad de Gestión de Singapur advirtió que el código generado por IA puede acarrear costos de mantenimiento a largo plazo, lo que podría ser contraproducente para las empresas.
El camino a seguir para los desarrolladores
Scott Wu, fundador de Cognition, sugiere que los desarrolladores pueden utilizar agentes de IA para realizar tareas tediosas de corrección de código. Sin embargo, él mismo admite que la IA no es una solución infalible, ya que su habilidad oscila entre un programador junior y uno de nivel medio.
Los investigadores sugieren que los programadores deben conocer las tareas que la IA realiza bien y aquellas que no, y establecer sistemas de aseguramiento de calidad adecuados. Los humanos aún deben encargarse de las tareas más complejas, como la arquitectura de software y el diseño de seguridad.
