Un estudio reciente ha desafiado las expectativas de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la programación, revelando que, en ciertos entornos, estas herramientas pueden ralentizar el desarrollo en lugar de acelerarlo. La investigación, llevada a cabo por el grupo METR, analizó el impacto de herramientas como Cursor Pro y versiones de Claude en proyectos de código abierto.
El estudio contó con la participación de 16 desarrolladores veteranos, quienes trabajaron en tareas reales de sus repositorios, comparando resultados con y sin el uso de IA. Los desarrolladores esperaban una reducción del 24% en el tiempo de trabajo, pero experimentaron un incremento del 19% al usar estas herramientas. Este hallazgo contradice las previsiones positivas de expertos en IA y economía.
Los desarrolladores pasaron más tiempo interactuando con las herramientas que programando, enfrentando problemas con las sugerencias generadas, las cuales a menudo requerían correcciones importantes. Menos del 44% del código generado fue aceptado sin modificaciones significativas, y cerca del 9% del tiempo se destinó a corregir errores.
El estudio identificó que la IA era menos útil para desarrolladores familiarizados con su repositorio y que los entornos complejos eran un desafío para los modelos de IA. A pesar de los resultados, los desarrolladores mantenían expectativas positivas respecto a la IA, lo que subraya la importancia de expectativas realistas.
Aun así, los resultados no descartan el uso de IA. En proyectos nuevos o con desarrolladores menos experimentados, estas herramientas podrían mostrar beneficios evidentes. Además, los avances en modelos fundacionales y estrategias de integración más efectivas podrían mejorar la situación. Por ahora, el estudio sugiere que el entusiasmo por la IA debe ir acompañado de evaluaciones rigurosas y un profundo entendimiento del contexto de trabajo.
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