En los últimos años, los asistentes de programación con inteligencia artificial se presentaron como una revolución en el desarrollo de software. Herramientas capaces de transformar simples instrucciones de texto en líneas de código funcional, prometiendo productividad, eficiencia y ahorro de costes.
Sin embargo, los resultados reales no están siendo tan brillantes como muchos esperaban. Diversos informes y encuestas de 2024 y 2025 muestran que el impacto de la IA en programación es más limitado (e incluso problemático) de lo que se prometió.
Productividad: ¿avance o retroceso?
Un informe de Bain & Company reveló que, aunque la codificación fue uno de los primeros ámbitos en adoptar IA generativa, los beneficios tangibles siguen siendo modestos.
Algunos equipos registran un aumento de productividad del 10% al 15%, pero estas mejoras no siempre se traducen en un retorno de inversión real.
Peor aún: estudios como el de Model Evaluation & Threat Research muestran que los desarrolladores que utilizan estas herramientas pueden tardar hasta 19% más en completar tareas. La razón está en las llamadas alucinaciones de IA: respuestas incorrectas que parecen válidas, pero requieren tiempo extra para revisarse y corregirse.
Confianza en caída libre
La adopción de estas herramientas también se enfrenta a un problema de percepción. Según Stack Overflow, aunque cada vez más programadores prueban asistentes de IA, la confianza en sus resultados ha disminuido.
El motivo es claro: los códigos generados suelen ser “casi correctos”, pero no del todo. Ese margen de error obliga a revisar todo el output, generando una carga mental y técnica adicional.
Seguridad: un riesgo creciente
La ciberseguridad es otro punto crítico. Un estudio de Apiiro encontró que los desarrolladores que usan asistentes de programación con IA introducen hasta 10 veces más vulnerabilidades que quienes no los utilizan.
Sin procesos de control adecuados, la automatización puede abrir puertas traseras en el software y generar riesgos que comprometan a toda la organización.
¿Dónde está el verdadero valor de la IA en desarrollo de software?
Los analistas coinciden en que el potencial de la IA no se limita a la escritura de código. Para obtener valor real, las empresas deben rediseñar todo el flujo de desarrollo:
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Recolección de requisitos.
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Planificación y diseño.
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Pruebas y control de calidad.
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Despliegue y mantenimiento.
En este sentido, surgen los llamados “agentic AIs” o agentes autónomos: sistemas capaces de ejecutar tareas de forma integral, con menor supervisión humana. Aunque su aplicación aún es incipiente, podrían ser la clave para extraer mayor valor de la IA en el futuro.
El gran reto: métricas y estrategia
Una de las principales críticas hacia la adopción de estas herramientas es la falta de métricas claras. Muchas empresas invierten millones en soluciones de IA sin saber cómo medir realmente su impacto en productividad, calidad o seguridad.
Esto convierte a la IA generativa en un experimento costoso y riesgoso si no se implementa con una visión estratégica.
Conclusión: usar la IA con criterio
La experiencia del sector del software es una advertencia para otras industrias que están apostando fuerte por la IA: las promesas deben analizarse con cautela.
La IA no es una varita mágica.
Puede aportar valor, pero solo si se integra en procesos sólidos.
Siempre será necesaria la supervisión humana y un enfoque crítico.
En definitiva, los asistentes de programación con IA pueden ser útiles, pero aún están lejos de sustituir el trabajo de un desarrollador experimentado. La clave no está en abandonar estas herramientas, sino en aprender a utilizarlas de forma estratégica, consciente y responsable.
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