¿Podemos confiar en las afirmaciones de productividad de la IA?

“Embrace AI or get out”, declaró el CEO de GitHub en una reciente declaración que acaparó titulares. Es precisamente el tipo de declaración audaz que genera interés, impulsa la adopción y, no por casualidad, beneficia a las empresas que venden herramientas de desarrollo de IA. Pero también ilustra a la perfección el problema fundamental que plaga los debates sobre la productividad de la IA en el desarrollo de software: es casi imposible encontrar evaluaciones objetivas de fuentes sin una participación significativa.

El desafío del sesgo del proveedor

Cuando GitHub, Microsoft, OpenAI o cualquier otro proveedor de herramientas publica estudios que demuestran mejoras drásticas en la productividad de sus asistentes de IA, básicamente estamos pidiendo a los vendedores que evalúen su propio producto. No se trata de engaños maliciosos: la investigación suele realizarse con auténtico rigor científico. Sin embargo, el conflicto de intereses inherente crea sesgos sistemáticos en el diseño del estudio, la selección de métricas y la interpretación de los resultados que dificultan la confianza en las conclusiones.

Considere cómo funcionan estos estudios: miden las mejoras en la velocidad de codificación en entornos controlados, a menudo utilizando tareas específicamente seleccionadas para destacar las fortalezas de la IA. Rara vez consideran el ciclo de vida completo del desarrollo de software, la curva de aprendizaje necesaria para usar las herramientas eficazmente ni las implicaciones a largo plazo para la calidad del código generado por IA. Las métricas se centran en lo que hace que las herramientas luzcan bien, no en lo que realmente importa para los resultados de negocio.

Los resultados académicos también tienen limitaciones

La investigación académica ofrece mayor objetividad, pero presenta sus propias limitaciones. Los estudios revisados ​​por pares sobre la productividad de la codificación de IA aún se encuentran en sus primeras etapas, con tamaños de muestra limitados, entornos controlados que no reflejan la complejidad del mundo real y decisiones metodológicas necesarias para la validez de la investigación que dificultan su generalización a equipos de desarrollo reales.

Estudios académicos recientes sugieren mejoras más modestas que las que afirman los proveedores, y algunos estudios indican posibles problemas de calidad que podrían contrarrestar las mejoras de velocidad (II). Sin embargo, incluso los estudios académicos bien diseñados se enfrentan al reto de medir algo tan complejo y dependiente del contexto como la productividad del desarrollo de software de forma que se traduzca en decisiones empresariales prácticas.

La paradoja de la medición

Esto nos lleva a un desafío fundamental: La productividad en el desarrollo de software es extraordinariamente difícil de medir con precisión.

En resumen, la productividad es la unidad de producción dividida por la unidad de inversión.

Pero ¿cuál es la unidad de producción en software?

• ¿Líneas de código escritas? Loc y KLOC tenían sentido en el pasado, pero hace tiempo que quedaron obsoletos con las herramientas de desarrollo modernas (y mucho menos con las herramientas de generación de código de IA).
• Velocidad¿Se mide por los puntos de historia completados? Los puntos de historia no están estandarizados. Varían enormemente entre equipos y organizaciones.
• ¿Funciones entregadas? Esto ignora las implicaciones de calidad, mantenibilidad y deuda técnica.

Confía pero verifica

Dadas estas limitaciones, ¿cómo deberían los directores de tecnología y los líderes de desarrollo evaluar las herramientas de productividad de IA? La respuesta reside en adoptar una mentalidad de “confiar, pero verificar”: reconocer los beneficios potenciales e implementar al mismo tiempo una medición interna rigurosa y estrategias de adopción gradual.

Empiece con programas piloto que midan métricas de entrega de principio a fin, no solo la velocidad de codificación. Realice un seguimiento de indicadores de calidad como las tasas de defectos, la satisfacción del cliente y la acumulación de deuda técnica a lo largo del tiempo. En resumen, mida lo que importa para su negocio, no lo que les conviene a los proveedores.

El factor disciplina

El éxito en el desarrollo de software siempre se ha basado más en la disciplina que en las herramientas. Los mejores equipos con los que trabajo triunfan porque cuentan con procesos de requisitos claros, patrones de comunicación eficaces, prácticas de prueba sólidas y una toma de decisiones técnicas bien pensada, no porque hayan adoptado primero las herramientas de productividad más modernas.

Los asistentes de IA pueden mejorar estas prácticas disciplinadas, pero no pueden reemplazarlas. Un equipo con una gestión deficiente de requisitos no se volverá productivo de repente solo porque pueda generar código más rápido. Un equipo con problemas de deuda técnica no resolverá sus problemas acelerando el desarrollo de funcionalidades.

La verdadera oportunidad

Esto no significa evitar las herramientas de IA, sino abordarlas estratégicamente en lugar de reactivamente. La verdadera oportunidad no reside en buscar los multiplicadores de productividad prometidos por los proveedores, sino en integrar cuidadosamente estas herramientas en las prácticas de desarrollo existentes, de manera que se aborden las limitaciones reales y se mejoren las capacidades del equipo.

Las empresas que más se beneficiarán de las herramientas de desarrollo de IA son aquellas que se toman el tiempo para comprender sus limitaciones de productividad actuales, medir resultados significativos e implementar cambios como parte de iniciativas más amplias de mejora de procesos en lugar de adopciones de herramientas aisladas.

En un entorno saturado de afirmaciones sesgadas y datos incompletos, la habilidad más valiosa es la capacidad de distinguirse del resto y centrarse en lo que realmente impulsa los resultados para su equipo, en su contexto específico, resolviendo sus problemas específicos. Ningún estudio de proveedores ni artículo académico puede sustituir este juicio contextual, pero un enfoque disciplinado de medición e implementación gradual puede ayudarle a descubrir la verdad oculta tras la publicidad exagerada.

(I) https://www.businessinsider.com/Los desarrolladores de Github adoptan la IA o abandonan el 2025-8

(II) Por ejemplo,https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3661145, observe el tipo de tareas (la intervención del experimento, se podría argumentar que estas tareas favorecen los generadores de código, ya que es probable que hayan visto varios de estos ejemplos durante el proceso de entrenamiento) y extrapole las conclusiones a las tareas del mundo real.