El debate sobre la productividad de los desarrolladores se intensifica a medida que el uso de la IA divide a la industria.

La IA aumenta la productividad para algunos, pero puede obstaculizar a la mayoría de los desarrolladores, advierte Karapetsas.

Buterin encuentra que la IA es más útil fuera de su experiencia, menos en dominios que conoce bien.

El uso efectivo de la IA depende de hacer las preguntas correctas, no de la confianza ciega.

Una creciente discusión entre figuras destacadas del software ha suscitado preocupaciones sobre cómo las herramientas de inteligencia artificial están remodelando el rendimiento de los desarrolladores en toda la industria. Mientras algunos argumentan que la IA solo está empoderando a un pequeño subconjunto de desarrolladores, otros ven sus beneficios en contextos específicos.

Lefteris Karapetsas, un desarrollador y gerente, declaró recientemente que las herramientas de IA actuales benefician desproporcionadamente a una pequeña fracción de programadores. Según Karapetsas, solo el 5% al 10% de los desarrolladores están volviéndose más productivos a través de la integración de IA, mientras que la mayoría restante se está volviendo dependiente de ella de maneras que reducen la calidad de su trabajo.

Advirtió que hasta el 95% de los desarrolladores podrían presentar ahora responsabilidades en entornos colaborativos, ya que a menudo envían código que es defectuoso o peligrosamente ineficiente.

Desde mi experiencia como desarrollador y como gerente de desarrolladores, he llegado a pensar que la IA tal como es hoy:– está potenciando al 5-10% de los desarrolladores– está empobreciendo al resto, convirtiendo al 90-95% en un lastre para cualquier persona que los contrate/trabaje con ellos. ¿Qué piensan ustedes?

— Lefteris Karapetsas (@LefterisJP) 7 de junio de 2025

En su observación, los desarrolladores menos experimentados tienden a depender en gran medida del código generado por IA sin una comprensión profunda de sus implicaciones. Esta tendencia, señaló, a menudo conduce a resultados que pueden funcionar superficialmente pero contienen errores críticos o problemas de rendimiento. Enfatizó los riesgos que este comportamiento introduce en entornos de nivel de producción.

Un caso de uso diferente de Vitalik Buterin

El cofundador de Ethereum, Vitalik Buterin, ofreció una perspectiva diferente basada en su experiencia reciente. Buterin dijo que las herramientas de IA tienden a ser más útiles en áreas donde carece de experiencia. Citó ejemplos personales como experimentar con el desarrollo nativo de Android y explorar los internals de Linux de bajo nivel, donde la IA lo asistió al agilizar la investigación y ayudar a probar ideas rápidamente.

En contraste, Buterin encontró que la IA es menos valiosa en dominios donde tiene un profundo conocimiento del tema. Afirmó que, en tales casos, la IA hace poco para acelerar el desarrollo o mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, reconoció que para los expertos, la IA aún puede servir como una herramienta para reducir la carga de trabajo manual y sugerir ideas que pueden merecer una mayor investigación.

Ambas voces señalaron un elemento importante para maximizar la utilidad de la IA: hacer preguntas precisas e informadas. Citando comentarios anteriores de Elon Musk sobre la herramienta Grok AI, los desarrolladores involucrados en la conversación señalaron que la formulación efectiva de preguntas es una habilidad crítica. Sin ella, incluso las herramientas capacitadas pueden dar resultados subóptimos.