Quien lo ha probado lo sabe: programar con IA puede ser muy útil, especialmente para quienes tienen poca experiencia. Es aquí donde los modelos de IA generativa han planteado su primera —y probablemente única— revolución.
Los desarrolladores fueron los primeros en adoptar esta nueva tecnología. La aparición de GitHub Copilot en 2021 mostró que ya no era necesario escribir tanto código manualmente, y desde entonces el avance de la IA generativa en programación ha sido arrollador.
La pregunta es: ¿ha sido positivo? La respuesta no está clara. Es evidente que la IA ha permitido aumentar la velocidad de escritura de código.
La industria ha insistido en esa visión de transformación. Satya Nadella (CEO de Microsoft) y Sundar Pichai (CEO de Alphabet/Google) afirmaron hace meses que cerca del 25% del código que generan sus empresas es producido por IA. Mientras, Jensen Huang (CEO de NVIDIA) fue más allá y declaró que actualmente nadie debería aprender a programar porque la IA lo haría por nosotros.
Son afirmaciones contundentes, pero tras ellas se esconde otra realidad: no todo es perfecto en el mundo de la IA para programadores. En MIT Technology Review hablaron con más de 30 desarrolladores y expertos y llegaron a conclusiones interesantes.
En agosto de 2024, OpenAI hizo un lanzamiento singular: presentó SWE-bench Verified, un benchmark para medir la capacidad de los modelos de IA generativa para programar. En ese momento, el mejor modelo solo resolvía un 33% de las pruebas. Un año después, los mejores modelos superan el 70%.
La evolución ha sido vertiginosa y hemos visto nacer la modalidad de programación llamada “vibe coding”. Todas las grandes empresas han desarrollado herramientas potentes para aprovechar este impulso.
Existen OpenAI Codex, Gemini CLI o Claude Code, por ejemplo, a las que se han sumado startups como Cursor o Windsurf que también han aprovechado esta fiebre por la programación con IA.
Todas esas herramientas prometen básicamente lo mismo: que programarás más y mejor. La productividad teóricamente se dispara, y aunque ciertamente se escribe más código que nunca gracias a la IA, los programadores han pasado de escribir su propio código a revisar el que generan las máquinas.
Estudios recientes revelan que desarrolladores veteranos que creían haber sido más productivos en realidad no lo fueron. Su estimación era que habían sido un 20% más rápidos al evitar bloqueos, pero en realidad tardaron un 19% más de lo que hubieran tardado sin IA, según las pruebas.
Hay otro problema: la calidad del código no es necesariamente buena, y los programadores deben revisarlo antes de usarlo en producción. En la última encuesta de Stack Overflow, una de las mayores comunidades de desarrolladores del mundo, hubo un dato destacable: la percepción positiva de las herramientas de IA bajó del 70% en 2024 al 60% en 2025.
Los entrevistados en MIT Technology Review coincidieron en sus conclusiones. Las herramientas de IA generativa para programar son excelentes para producir código repetitivo, escribir pruebas, corregir errores o explicar código a nuevos desarrolladores.
Sin embargo, siguen teniendo limitaciones importantes, y la más destacable es su poca memoria. Estos modelos solo pueden almacenar una fracción de la carga de trabajo en entornos profesionales: si el código es muy extenso, es probable que el modelo de IA no pueda “consumirlo” y entenderlo todo de una vez. Para pequeños proyectos, es genial. Para grandes desarrollos, probablemente no tanto.
El problema de las alucinaciones también afecta al código, y en repositorios con muchos componentes los modelos de IA pueden perderse y no entender la estructura y sus interconexiones. Los problemas existen y pueden acumularse, provocando justo lo contrario de lo que se quería evitar.
Varios expertos, no obstante, explicaron en ese texto que es difícil que haya vuelta atrás. Kyle Daigle, COO de GitHub, afirmó que “es muy probable que los días en los que codificábamos todas las líneas de código a mano hayan quedado atrás”. Erin Yepis, analista en Stack Overflow, indicó que aunque ese optimismo desmedido hacia la IA ha disminuido, eso es en realidad una señal de que los programadores adoptan esta tecnología asumiendo sus riesgos.
Y luego hay otra realidad. Una que se repite día tras día y parece innegable: la IA que tenemos hoy es la peor de todas las que tendremos en el futuro. Puede que no sea mañana o la próxima semana, pero es evidente que la IA que programa acabará siendo cada vez mejor. Y puede que llegue un punto en que esas limitaciones desaparezcan. Lo hagan o no, lo que está claro es que la IA ha cambiado la programación para siempre.
**REDACCIÓN FV MEDIOS**