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Muchos expertos en IA están advirtiendo que las herramientas de inteligencia sintético no pueden por el momento sustituir a las personas y su creatividad pero que su gran valía es ayudar a mejorar la eficiencia y productividad de las personas. Otros estudios afirman todo lo contrario: no hay mejoras en la productividad.
Ahora hay una nueva investigación que ha descubierto que las herramientas de IA no siempre aumentan la productividad. De acuerdo Model Evaluation and Threat Research los desarrolladores de sofware con experiencia son más rápidos usando sus propias habilidades.

Cuando se pidió a 16 desarrolladores de software que realizaran tareas con herramientas de IA, tardaron más que cuando no usaban la tecnología, contradiciendo la novelística genérico de que esta tecnología ayuda con las tareas para ser más rápidos. Puede suceder pero este estudio afirma que no es así cuando el desarrollador tiene mucha experiencia.
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Lo más cotilla es que estos desarrolladores senior sí confiaban en que la IA mejoraría su productividad: predijeron que la tecnología reduciría su tiempo de finalización de tareas en un promedio del 24%. En cambio, la IA hizo que tardaran un 19% más en arruinar sus tareas con respecto a cuando no la usaban.
Concretamente, 16 desarrolladores con experiencia moderada en IA completaron 246 tareas en proyectos en los que tienen un promedio de 5 años de experiencia previa. Cada tarea se asigna aleatoriamente para permitir o no el uso de herramientas de IA.

Todavía es importante entender que "cuando se permiten herramientas de IA, los desarrolladores utilizan principalmente Cursor Pro, un editor de código popular, y Claude 3.5/3.7 Sonnet".
Ayer de comenzar las tareas, los desarrolladores pronosticaron que permitir la IA reducirá el tiempo de finalización en un 24%, pero lo que se descubrió es que las herramientas de IA ralentizaron a los desarrolladores que tienen amplia experiencia en su trabajo. Concretamente en un 19%.
Como recoge Fortune, la mayoría de los desarrolladores que participaron en el estudio señalaron que, incluso cuando obtienen resultados de IA que, en genérico, les resultan efectos tuvieron que ocuparse mucho tiempo a depurar el código resultante para que sea verdaderamente adecuado para el plan, según palabras de uno de los participantes.
Cerca de afirmar que los desarrolladores experimentados, probablemente abordaron su trabajo con mucho contexto y conocimiento adicional que sus asistentes de IA no tenían. Y luego estos profesionales dedicaron mucho tiempo a revisar todos los resultados y mejorarlos. Otros desarrolladores perdieron el tiempo escribiendo indicaciones para los chatbots o esperando a que la IA generara resultados.
Imagen | Foto de Sigmund en Unsplash
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