Caos de la IA en la programación: por qué el código «inteligente» también da quebraderos de cabeza

Un nuevo informe de GitLab revela que la inteligencia artificial (IA) ha invadido tanto los escritorios de los programadores que ya no hay quien sepa quién escribió el código: un robot o una persona. El 91 % de las empresas ya utiliza al menos dos herramientas de IA para escribir código en sus proyectos, pero el 79 % de los desarrolladores reconoce sin rodeos que la velocidad de creación de nuevo software no sigue el ritmo del aumento de la productividad de los programadores. Es decir, hemos empezado a programar más rápido, pero el software no sale con más frecuencia: la trampa del siglo XXI.

La mayoría de los participantes en la encuesta de GitLab —más de 1.500 desarrolladores— cree que ahora trabaja no solo más rápido (78 %), sino también con mayor calidad (73 %). Sin embargo, la magia real de la IA resultó ser mucho más prosaica: cuanto más inteligencia artificial se utiliza, más tiempo hay que dedicar a revisar, aclarar y gestionar esa productividad de las máquinas. GitLab incluso ha acuñado un término para este efecto: «la paradoja de la IA». Dicho en pocas palabras: fingimos ahorrar tiempo, pero en realidad lo ahogamos en revisiones interminables y debates sobre cómo y qué ha generado el bot.

Como resultado, el 85 % de los problemas ya no gira en torno a escribir código, sino a revisarlo y validarlo (es decir, comprobar si tiene errores). Los problemas no han desaparecido; simplemente se han desplazado a lo largo de la cadena de desarrollo, como la covid entre los pasajeros de un tranvía. Además, cada día cuesta más distinguir de quién es este estilo quejumbroso: de la IA o de un artesano del código de carne y hueso. El 43 % de los profesionales de TI ya se encoge de hombros: no sabe si ese fragmento tan sospechosamente familiar lo escribió el bot o el Vasya de la oficina.

Esta confusión digital genera nuevos temores: al 73 % le preocupa que mantener código de IA a largo plazo sea endiabladamente difícil, y un tercio de los desarrolladores ni siquiera puede saber si la IA participó en el último error o fallo. También echan leña al fuego factores externos: ataques a la cadena de suministro, nuevas exigencias regulatorias de transparencia algorítmica, escándalos de privacidad… Aquí no hay lugar para el romanticismo: la velocidad por la velocidad es más un problema que una ventaja.

El 92 % de las empresas ya se ha topado con problemas para gestionar esta programación «virtuosa» e incluso reconoce que las herramientas de IA se implantan mucho más deprisa de lo que aparecen las normas para utilizarlas. Los desarrolladores ya lo han entendido y el 91 % se propone invertir en gestión y control de la IA durante el próximo año; el 98 % reserva una partida presupuestaria específica para ello.

El futuro de los profesionales de TI se perfila sin las ilusiones de antes: ¿generar código? Eso lo podrá hacer cualquiera. Lo importante ahora es la transparencia, el control, poder encontrar al culpable y calcular las pérdidas si el bot lo rompe todo. Según Stack Overflow, más de la mitad de los programadores tampoco confía en la IA por problemas de privacidad, coste y calidad dudosa del código. GitLab apuesta por que la competencia no se decidirá por «quién tiene la IA más potente», sino por «quién lo tiene todo bajo control y no mete la pata».