Los desarrolladores con más experiencia pensaban que con IA su productividad mejoraría. Un estudio ha demostrado que es al revés

Si hay una profesión donde la IA está marcando la diferencia desde ya, esa es en la programación. Mientras que el creador de Stable Diffusion tiene claro que en pocos abriles ya no harán desidia devs humanos y el arquetipo de los lenguajes de programación más demandados parece dejar paso a otras formas de picar código como simplemente musitar con una máquina o vibe coding, la verdad es que a día de hoy y con conocimientos técnicos de programación, cabría esperar que un dev con experiencia y la ayuda de la IA disparara su productividad.

Pues no. Y de hecho ya hay un estudio que evidencia cabal lo contrario, como  explica Reuters: la IA no solo no mejoró sus resultados sino que los empeoró, poco que sorprendió incluso al propio equipo de investigación. Encima lo hizo de forma tan sutil que ni siquiera los devs se percataron. El estudio no deje de fallos graves o críticos, pero si de un impresión: la pachorra. Sí, el trabajo iba más cachazudo con la IA que sin ella.

Cuando usar la IA no implica mejorar la productividad

Ayer de entablar con este estudio, todo el mundo tenía claro que con la inteligencia fabricado iban a atesorar tiempo. Y hasta dieron cifras: terminar su laboreo un 24% más rápido, según su experiencia y las herramientas empleadas. De hecho al terminar seguían pensándolo, estimando un 20% más de ligereza, ya que según sus palabras gracias a la IA habían progresista mediante un flujo de trabajo más ágil,  sin bloqueos ni interrupciones.

Nulo más allá de la verdad: les había costado mucho más, concretamente un 19% de incremento medio total con la prueba realizada por METR, que no es poco. Flama la atención porque según este equipo de devs estaban desempeñando tareas reales esenciales como corrección de bugs, nuevas funciones, refactorizaciones... cosas que hacen a diario y no tareas diseñadas para desafiar a la IA.

La número y el resultado sorprendió a todo el mundo, especialmente habida cuenta que los devs no eran novatos, sino que tenían experiencia, llaneza con las tareas y sus repositorios y lo que estos albergaban para ir al ántrax. Estaban en su salsa, pero ni con esas la IA les hizo su trabajo más rápido, sino que lo ralentizó.

¿Por qué la IA les hizo ir más lentos? Buena parte de la razón por la que las herramientas con IA fueron un inconveniente es su forma de trabajar: sus sugerencias no eran del todo incorrectas, pero sí imprecisas. Es aseverar, iban perfectamente encaminadas pero requerían ajustes, lo que implica un descomposición a fondo de la decisión propuesta para implementar pequeñas pero importantes correcciones, que había que comprobar luego y retornar a entablar. Lo que en un principio parecía una ayuda se transformó en un proceso intermedio más.

Así que esa sensación de fluidez no era actual. Sí, tenían una colchoneta sobre la que entablar, pero rara era la vez en la que esa colchoneta funcionaba tal cual. Requería de desmenuzarla, entender qué quería aseverar el maniquí, comparación con lo existente y reconstrucción para convertirla en utilitario a la pico de lo requerido. Avanzar más rápido era una ilusión que se desvanecía a la hora de coleccionar, hacer pruebas o revisiones del código generado.

Pese a ello, muchos de los participantes del estudio continúan empleando esas mismas herramientas en sus flujos de trabajo diario. No lo hacen porque les ahorre tiempo, como ellos mismos pudieron comprobar, sino porque el trabajo es más sufrible así.

Para este estudio principalmente usaron Cursor, que integra modelos de lengua avanzados como Claude 3.5 y 3.7 Sonnet y que permite la escritura y revisión del código sobre el entorno de ampliación de forma directa. No es que Cursor haga todo por ti, pero sí que es un buen cortejo a la hora de la ardua tarea de programar pese a no ser lo más efectivo.

Al fin y al sitio la IA es una valiosa aparejo que ya está transformando el mercado sindical, si perfectamente no afecta ni ayuda a todo el mundo por igual. Sin ir más allá su incursión en la industria está siguiendo la táctica de avance del cangrejo, dando un paso en torno a delante y otro en torno a antes: hay empresas que tras recortar trabajadores y usar IA en su motivo, han tenido que cejar.

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