Durante las últimas semanas, hemos participado en diversos foros informáticos y encuentros con desarrolladores. En estos espacios, el debate sobre la inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de software se ha intensificado. Es evidente su impacto en productividad. En general, todo el mundo reporta impactos en productividad.
Lo que antes se veía como un avance incuestionable hoy se analiza con más matices. La pregunta que ronda en el aire es inquietante: ¿estamos perdiendo capacidades como desarrolladores en una era en la que la IA nos facilita tanto el trabajo?
Cada vez más artículos y expertos plantean esta hipótesis, comparándola con el llamado Efecto Flynn inverso. Tradicionalmente, el Efecto Flynn describe cómo el coeficiente intelectual promedio ha aumentado generación tras generación, atribuido a mejores condiciones educativas y cognitivas. Sin embargo, algunos estudios recientes sugieren que en ciertos ámbitos podríamos estar viendo la tendencia opuesta: la dependencia de herramientas inteligentes podría estar limitando nuestra capacidad de pensamiento crítico y resolución de problemas.
En el desarrollo de software, esto se traduce en un fenómeno claro. Las herramientas de IA generativa han demostrado ser una solución eficiente para acelerar la escritura de código, pero su calidad no siempre es óptima. De hecho, diversos estudios evidencian que el código generado por IA debe ser revisado con especial atención. La automatización agiliza la producción, pero a menudo deja tareas de mantenimiento y corrección que, en algunos casos, pueden anular las ventajas iniciales de la velocidad. Sin embargo, esta reconceptualización del trabajo de programación, es evidente que es un cambio de paradigma. La gente quiere aprender a programar con copilotos de programación.
Este escenario plantea una paradoja interesante: el tiempo ahorrado en desarrollo se transfiere a un mayor esfuerzo en mantenimiento. ¿Tiene sentido esta ecuación? La respuesta depende del valor que se otorgue a cada fase del proceso. Si la IA genera código de forma rápida, pero luego es necesario dedicar tiempo significativo a su revisión, depuración y mejora, entonces la ganancia neta en productividad no es tan evidente.
Por eso es importante evitar la banalización de estos avances y profundizar en su impacto real. No se trata de rechazar la IA, sino de entender su papel: son copilotos, no pilotos. Un copiloto puede ayudar a un piloto a tomar decisiones más rápidas y seguras, pero nunca debería reemplazar completamente su juicio y experiencia. Lo mismo ocurre en el desarrollo de software. La IA no puede sustituir el criterio humano, la capacidad de razonar sobre la arquitectura de un sistema o la intuición adquirida con la experiencia.
El futuro del desarrollo no está en la elección entre IA o desarrolladores, sino en el equilibrio adecuado entre ambos. Saber cuándo confiar en la IA y cuándo intervenir manualmente será la diferencia entre un código de calidad y uno que simplemente parece funcional. La inteligencia artificial es una herramienta poderosa, pero sigue dependiendo de la inteligencia humana para alcanzar su verdadero potencial.