Si
hay
una
profesión
donde
la
IA
está
marcando
la
diferencia
desde
ya,
esa
es
en
la
programación.
Mientras
que
el
creador
de
Stable
Diffusion
tiene
claro
que
en
pocos
años
ya
no
harán
falta
devs
humanos
y
el
paradigma
de
los
lenguajes
de
programación
más
demandados
parece
dejar
paso
a
otras
formas
de
picar
código
como
simplemente
hablar
con
una
máquina
o
vibe
coding,
la
realidad
es
que
a
día
de
hoy
y
con
conocimientos
técnicos
de
programación,
cabría
esperar
que
un
dev
con
experiencia
y
la
ayuda
de
la
IA
disparara
su
productividad.
Pues
no.
Y
de
hecho
ya
hay
un
estudio
que
evidencia
justo
lo
contrario,
como
explica
Reuters:
la
IA
no
solo
no
mejoró
sus
resultados
sino
que
los
empeoró,
algo
que
sorprendió
incluso
al
propio
equipo
de
investigación.
Además
lo
hizo
de
forma
tan
sutil
que
ni
siquiera
los
devs
se
percataron.
El
estudio
no
habla
de
fallos
graves
o
críticos,
pero
si
de
un
efecto:
la
lentitud.
Sí,
el
trabajo
iba
más
lento
con
la
IA
que
sin
ella.
Cuando
usar
la
IA
no
implica
mejorar
la
productividad
Antes
de
empezar
con
este
estudio,
todo
el
mundo
tenía
claro
que
con
la
inteligencia
artificial
iban
a
ahorrar
tiempo.
Y
hasta
dieron
cifras:
terminar
su
labor
un
24%
más
rápido,
según
su
experiencia
y
las
herramientas
empleadas.
De
hecho
al
terminar
seguían
pensándolo,
estimando
un
20%
más
de
rapidez,
ya
que
según
sus
palabras
gracias
a
la
IA
habían
avanzado
mediante
un
flujo
de
trabajo
más
ágil,
sin
bloqueos
ni
interrupciones.
Nada
más
lejos
de
la
realidad:
les
había
costado
mucho
más,
concretamente
un
19%
de
incremento
medio
total
con
la
prueba
realizada
por
METR,
que
no
es
poco.
Llama
la
atención
porque
según
este
equipo
de
devs
estaban
desempeñando
tareas
reales
esenciales
como
corrección
de
bugs,
nuevas
funciones,
refactorizaciones…
cosas
que
hacen
a
diario
y
no
tareas
diseñadas
para
desafiar
a
la
IA.
La
cifra
y
el
resultado
sorprendió
a
todo
el
mundo,
especialmente
habida
cuenta
que
los
devs
no
eran
novatos,
sino
que
tenían
experiencia,
familiaridad
con
las
tareas
y
sus
repositorios
y
lo
que
estos
albergaban
para
ir
al
grano.
Estaban
en
su
salsa,
pero
ni
con
esas
la
IA
les
hizo
su
trabajo
más
rápido,
sino
que
lo
ralentizó.
¿Por
qué
la
IA
les
hizo
ir
más
lentos?
Buena
parte
de
la
razón
por
la
que
las
herramientas
con
IA
fueron
un
lastre
es
su
forma
de
trabajar:
sus
sugerencias
no
eran
del
todo
incorrectas,
pero
sí
imprecisas.
Es
decir,
iban
bien
encaminadas
pero
requerían
ajustes,
lo
que
implica
un
análisis
a
fondo
de
la
solución
propuesta
para
implementar
pequeñas
pero
importantes
correcciones,
que
había
que
comprobar
después
y
volver
a
empezar.
Lo
que
en
un
principio
parecía
una
ayuda
se
transformó
en
un
proceso
intermedio
más.
Así
que
esa
sensación
de
fluidez
no
era
real.
Sí,
tenían
una
base
sobre
la
que
empezar,
pero
rara
era
la
vez
en
la
que
esa
base
funcionaba
tal
cual.
Requería
de
desmenuzarla,
entender
qué
quería
decir
el
modelo,
comparación
con
lo
existente
y
reconstrucción
para
convertirla
en
funcional
a
la
altura
de
lo
requerido.
Avanzar
más
rápido
era
una
ilusión
que
se
desvanecía
a
la
hora
de
compilar,
hacer
pruebas
o
revisiones
del
código
generado.
Pese
a
ello,
muchos
de
los
participantes
del
estudio
continúan
empleando
esas
mismas
herramientas
en
sus
flujos
de
trabajo
diario.
No
lo
hacen
porque
les
ahorre
tiempo,
como
ellos
mismos
pudieron
comprobar,
sino
porque
el
trabajo
es
más
llevadero
así.
Para
este
estudio
principalmente
usaron
Cursor,
que
integra
modelos
de
lenguaje
avanzados
como
Claude 3.5
y
3.7
Sonnet
y
que
permite
la
escritura
y
revisión
del
código
sobre
el
entorno
de
desarrollo
de
forma
directa.
No
es
que
Cursor
haga
todo
por
ti,
pero
sí
que
es
un
buen
acompañamiento
a
la
hora
de
la
ardua
tarea
de
programar
pese
a
no
ser
lo
más
eficiente.
Al
fin
y
al
cabo
la
IA
es
una
valiosa
herramienta
que
ya
está
transformando
el
mercado
laboral,
si
bien
no
afecta
ni
ayuda
a
todo
el
mundo
por
igual.
Sin
ir
más
lejos
su
incursión
en
la
industria
está
siguiendo
la
estrategia
de
avance
del
cangrejo,
dando
un
paso
hacia
adelante
y
otro
hacia
atrás:
hay
empresas
que
tras
recortar
trabajadores
y
usar
IA
en
su
lugar,
han
tenido
que
recular.
En
Genbeta
|
Bill
Gates
cuenta
cómo
consiguió
convertirse
en
un
gran
desarrollador:
este
es
su
principal
consejo
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