Programadores usan asistentes de código pero no confían en sus resultados

El 51% de los programadores del mundo usa inteligencia artificial a diario, según la Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow de 2025. La cifra suena a adopción masiva y triunfal. Pero si se rasca un poco, aparece la otra cara: casi ninguno confía del todo en lo que la máquina escribe. El experto Adam Conway, miembro de XDA-Developers, lo resume así: "Todos los programadores que conozco usan la IA, pero casi ninguno se fía de su código".

La paradoja no es menor. Si las herramientas de IA generativa —desde ChatGPT hasta GitHub Copilot— se han convertido en el asistente de cabecera de los desarrolladores, ¿por qué el escepticismo? Los datos ayudan a entenderlo: una encuesta a 207 desarrolladores, publicada en un paper de ACM por investigadores de la Universidad Federal de Bahía, reveló que el 73% percibe que la IA aumenta su productividad, y el 76% cree que mejora su satisfacción laboral. Sin embargo, esos mismos desarrolladores señalan que la IA falla en seguridad y en corrección de errores complejos. Genera código rápido, sí; código confiable, no siempre.

De fondo, el problema es que la IA no solo escribe líneas: ahora los programadores pasan más tiempo leyendo, comprendiendo, evaluando y reparando el código generado que escribiendo el propio. Así lo describe un estudio del IEEE que investiga precisamente cómo los desarrolladores evalúan el código creado por inteligencia artificial. El esfuerzo se desplazó de la escritura a la revisión. Y esa revisión requiere criterio humano, experiencia y, sobre todo, desconfianza profesional.

El riesgo de dejar que la IA "decida"

Conway introduce un concepto que está dando de qué hablar: el "vibe coding", o codificación por intuición generada por IA. Suena moderno, pero en la práctica implica aceptar sugerencias sin entenderlas del todo. Para una startup latinoamericana que necesita lanzar rápido, delegar tareas básicas a un chatbot puede sonar a atajo. El problema es que el código generado puede camuflar fallos de seguridad o ineficiencias que, en un entorno con pocos recursos para auditoría, se convierten en deuda técnica difícil de pagar.

También el paper de ACM reveló que el 53% de los desarrolladores encuestados está a favor de regular herramientas como ChatGPT en el desarrollo de software. Creen que hace falta un marco ético y de calidad. En América Latina, donde muchas empresas de tecnología operan con equipos pequeños y plazos ajustados, la tentación de confiar ciegamente en la IA es alta. Pero los propios creadores de estas herramientas —como los investigadores de IBM que estudian la experiencia del desarrollador— advierten que el "copiloto" no reemplaza al piloto.

Lo que viene: un oficio que cambia, no desaparece

También la encuesta de ACM encontró que los desarrolladores anticipan que la IA elevará la barrera de entrada para los juniors. Si antes un programador aprendía escribiendo código desde cero, ahora se enfrenta a un entorno donde tiene que revisar y corregir lo que genera un modelo. Eso exige más criterio, no menos. Para las empresas latinoamericanas, esto implica que la formación de talento debe pivotar: enseñar a programar ya no es suficiente; hay que enseñar a auditar IA.

Esta paradoja del programador que usa IA a diario pero no confía en ella no es un capricho. Es la señal de que la industria está aprendiendo, a las malas, que la inteligencia artificial es una herramienta poderosa, pero no un oráculo. Y en un mercado donde un error de seguridad puede costar caro, desconfiar del código generado no es pesimismo: es la nueva competencia profesional.