IA hoy Programadores usan IA a diario, pero confían cada vez menos en ella
El 80% de los desarrolladores ya utiliza inteligencia artificial, pero solo el 29% confía en sus resultados. Un estudio revela la paradoja que enfrentan los equipos de tecnología, también en América Latina.
Los números son claros y contradictorios: el 80% de los desarrolladores profesionales del mundo usa herramientas de inteligencia artificial en su trabajo diario, según la encuesta anual de Stack Overflow publicada en agosto de 2025. Pero la confianza en lo que la IA produce se desploma: apenas el 29% de los encuestados considera que el código generado es fiable, frente al 40% de años anteriores. La paradoja define el momento que vive la industria del software, y tiene consecuencias directas en cómo los equipos de tecnología, también en América Latina, están reorganizando sus flujos de trabajo.
El experto en tecnología Adam Conway lo resume sin rodeos: "Todos los programadores que conozco usan la IA, pero casi ninguno confía en su código". Las herramientas más populares —GitHub Copilot, Claude Code, Cursor— se han vuelto parte del paisaje diario de la programación, pero su uso viene acompañado de un escrutinio constante. La encuesta de Stack Overflow revela que el 45% de los desarrolladores se ha topado con fragmentos de código que parecen correctos pero contienen errores lógicos ocultos, y el 66% admite que dedica más tiempo a corregir ese código "casi correcto" que a escribirlo desde cero.
Un estudio académico presentado en la Conferencia Internacional de Ingeniería de Software (ICSE 2025) profundiza en esta dinámica. Los investigadores de la Universidad del Sur de California y la Universidad de Texas observaron a 10 desarrolladores y descubrieron que, en promedio, solo conservan el 52% de las sugerencias originales de la IA. Los factores que más pesan al evaluar si un fragmento es confiable son la comprensibilidad y la corrección percibida, pero los desarrolladores sienten que carecen de herramientas para evaluar esa confianza en tiempo real. La brecha entre la definición conceptual de "código confiable" y la evaluación práctica es grande y preocupante.
Para los equipos de desarrollo en América Latina, donde la adopción de IA suele ir de la mano con presupuestos ajustados y equipos reducidos, esta paradoja tiene un costo concreto. El 72% de los desarrolladores rechaza la práctica del "vibe coding" —insertar código generado por IA sin revisión profunda—, pero en startups o empresas medianas de la región, la presión por entregar rápido puede tentar a saltarse ese escrutinio. Además, el 44% de los desarrolladores aprendió un nuevo lenguaje o método de codificación en el último año con ayuda de la IA, según Stack Overflow. Eso es positivo, pero también expone a los programadores más jóvenes o menos experimentados a confiar ciegamente en sugerencias que pueden ocultar vulnerabilidades de seguridad.
Conway advierte que el verdadero riesgo de la IA en programación no es que falle estrepitosamente, sino que produzca "soluciones" que aparentan ser correctas pero esconden errores críticos. La tentación de delegar tareas repetitivas para ganar tiempo es comprensible, pero el costo de no revisar puede ser alto. En un contexto latinoamericano donde la madurez de los procesos de calidad de software varía ampliamente, la pregunta que queda flotando no es si los desarrolladores van a usar IA, sino cómo van a construir un criterio humano para discernir lo que funciona de lo que solo parece funcionar.
