Estudio encuentra que los agentes de codificación con IA aumentan la producción de código pero no la productividad general del software

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La investigación revela que los asistentes de codificación con IA generan más código pero provocan revisiones humanas más largas, limitando las ganancias en entrega de software y cambios en el empleo.

Los asistentes y agentes modernos de codificación con IA han demostrado ser capaces de generar grandes volúmenes de código funcional rápidamente, sin embargo, un estudio reciente indica que este aumento en la producción de código no se traduce directamente en una mayor producción total de software. Los investigadores Fiona Chen y James Stratton de la Universidad de Harvard analizaron datos extensos de más de 700 empresas de desarrollo de software, que comprenden más de 700,000 empleados, para entender cómo las herramientas de codificación con IA impactan los flujos de trabajo del desarrollo de software entre 2021 y principios de 2026.

Utilizando datos de Jellyfish, una plataforma que monitorea actividades detalladas de equipos de ingeniería, los investigadores observaron que después de que las empresas introdujeron agentes de codificación con IA — sistemas autónomos que escriben y envían código basándose en indicaciones — hubo un notable aumento del 30 por ciento en las líneas de código producidas, junto con incrementos del 20 por ciento en commits y del 23 por ciento en solicitudes de extracción (pull requests). A pesar de este aumento, las medidas de producción de software, como las tasas de resolución de problemas y nuevas funcionalidades, permanecieron estadísticamente sin cambios.

El estudio atribuye esta discrepancia a un cuello de botella significativo en la etapa de revisión humana del código. Tras la adopción de IA, el tiempo desde la presentación de una solicitud de extracción hasta su fusión se extendió en un 49 por ciento. Además, las solicitudes de cambios casi se duplicaron, y los comentarios por solicitud aumentaron en un 35 por ciento, lo que indica un escrutinio más intensivo del código generado por IA. Este esfuerzo adicional en revisión condujo a un aumento del 14 por ciento en el personal involucrado en revisiones de código, sin cambios observables en los niveles generales de empleo.

Aunque las herramientas de IA también han sido adoptadas para ayudar en la revisión de código, su impacto sigue siendo limitado; para marzo de 2026, los agentes de IA contribuyeron a aproximadamente una cuarta parte de los comentarios en revisiones y una fracción aún menor de las solicitudes de extracción. Los revisores humanos continúan asumiendo la mayor parte de las responsabilidades de validación.

Estos hallazgos resaltan un intercambio actual: los agentes de codificación con IA aceleran la creación de código pero requieren un tiempo significativamente mayor de revisión humana, negando las ganancias esperadas en productividad. Dado que la adopción de codificación con IA es relativamente reciente y está en evolución, podrían lograrse mejoras adicionales en las estrategias de integración para optimizar este equilibrio. Sin embargo, actualmente las empresas deben considerar si la inversión en herramientas de codificación con IA justifica la carga adicional de revisión que imponen.