IA en programación: el código aumenta pero no el software

Los agentes de código generan más volumen de trabajo, pero no necesariamente más valor: un estudio de Harvard que analizó 300 millones de eventos de trabajo en más de 700 empresas de desarrollo lo confirma con datos concretos. Fiona Chen y James Stratton descubrieron que el tiempo que los programadores ahorran escribiendo con IA se pierde después en revisiones de código más largas y exigentes, creando un desplazamiento del cuello de botella en lugar de eliminarlo.

El estudio, publicado en octubre de 2026, usó datos agregados de Jellyfish entre 2021 y marzo de 2026. La muestra cubrió más de 700,000 empleados en más de 700 firmas de software. Los investigadores aplicaron una regresión de "diferencia de diferencias" para comparar flujos de trabajo antes y después de introducir asistentes de código por IA (autocompletado) y agentes de código (escritura autónoma).

30% más de código, cero aceleración en entregas

Los agentes de IA generaron un 30% más de líneas de código, un 20% más de commits y un 23% más de pull requests. Sin embargo, la tasa de resolución de "Issues y Epics" en Jira no mostró cambios estadísticamente significativos.

La complejidad de las tareas completadas tampoco varió. En otras palabras: los desarrolladores producen más volumen, pero no entregan más valor funcional. El sistema de gestión de proyectos no reflejó aceleración alguna en la entrega de características completas, solo más actividad fragmentada en el repositorio.

El cuello de botella: las revisiones se inflaron un 49%

El tiempo entre enviar un pull request y fusionarlo aumentó un 49%. La proporción de pull requests que requirieron cambios casi se duplicó, y los comentarios por revisión subieron un 35%.

Además, el 14% más de trabajadores tuvo que dedicarse a revisiones de código. El ahorro de tiempo en escritura se trasladó directamente a la etapa de verificación humana. Esta redistribución de esfuerzo plantea preguntas sobre la eficiencia real del proceso completo: no basta con optimizar una fase si las siguientes se saturan.

Aunque el 80% de las firmas usaba alguna forma de revisión con IA para marzo de 2026, el impacto fue marginal. Los agentes de IA generaron solo el 23.3% de los comentarios de revisión y el 10.8% de los pull requests. Los humanos siguen haciendo la mayor parte del trabajo de verificación.

Los agentes de código generan más actividad, pero ¿más resultados?

Los investigadores no encontraron evidencia de que las herramientas de IA aumentaran el output total de software ni redujeran el empleo (lo cruzaron con datos de LinkedIn). Para empresas que compran o venden herramientas de IA, el retorno real está en la calidad del output y el tiempo hasta producción, no en las líneas escritas por minuto.

El mensaje es claro: generar más código no equivale a entregar más producto. ¿Tu equipo mide velocidad de escritura o tiempo de entrega real?

Información publicada originalmente por Ars Technica.