Los desarrolladores más experimentados esperaban mejorar su productividad con IA. Un estudio mostró exactamente lo contrario – La nación

¿Qué sucede si le da a un grupo de desarrolladores experimentados una plataforma avanzada de inteligencia artificial y le pide que trabaje en las tareas que conoce en detalle? Lo lógico sería esperar un salto de productividad, una gran combinación entre la experiencia. apoyo humano y tecnológico. Las herramientas están ahí, se aprenden las corrientes, la curva de aprendizaje no es un obstáculo.

Pero no fue así. Lo que sucedió, los autores del estudio sorprendidos en voz alta, se dice Reuters: La IA no ha mejorado los resultados. Lo tiene peor. Y lo hizo tan sutilmente que los desarrolladores ni siquiera se reconocieron a sí mismos. El informe no habla de errores críticos o errores graves, pero el efecto fue claro: el trabajo se volvió más lento. Más lento de lo que hubiera estado en el medio sin inteligencia artificial.

Más no siempre significa más productividad

Antes de comenzar, todos estuvieron de acuerdo en algo: el uso de la inteligencia artificial les ahorraría tiempo. De hecho, estimaron que sus tareas harían un 24 % más rápido. Era una expectativa apropiada basada en su experiencia y en cómo se presentaron estas herramientas. Y cuando terminaron, todavía estaban convencidos de que lo habían logrado: su estimación era que Habían sido un 20 % más rápido. En sus propias palabras, AI les había permitido moverse con un flujo de trabajo más ágil sin interrupciones sin bloqueos.

Pero no. En realidad, habían tardado más. Mucho más. El promedio general del grupo fue un aumento en el tiempo total durante la prueba realizada en un 19 % Metr. No hay poca diferencia. Y es aún más notable si tiene en cuenta que hablamos de tareas que ha definido como relevante, útil y definida realista: corrección de errores, nuevas funciones, refactores. No hubo ejercicios para probar la IA, sino un trabajo real que se lleva a cabo todos los días en un proyecto maduro.

La diferencia era tan grande que incluso dejó palabras responsables del estudio. Los desarrolladores no eran principiantes ni aprendizaje. Has estado trabajando en los mismos proyectos durante años Sabían el repositorio en detalleSabían lo que había detrás de cada archivo y cada función. Estaban en su campo. Y sin embargo, las herramientas de IA no facilitaron el trabajo. Lo complicaron.

Parte de la explicación es cómo funcionan estas plataformas. Las sugerencias que ofrecieron no estaban del todo incorrectas, sino inexactas. A menudo estaban bien orientados, pero necesitaban ajustes. Y estos ajustes en lugar de ahorrar tiempo los extienden. Verifique, corrija, verifique. Adelantarse. Lo que prometió ser una ayuda se convirtió en un proceso intermedio: una capa adicional entre pensamientos y solución.

La sensación de capacidad de flujo fue engañosa. Comenzaron con una base, sí, pero esta base rara vez sirvió como es. Tuviste que derrumbarteComprenda lo que el modelo quería decir, compare lo que ya existía y construye lo que es necesario. Como si cada sugerencia fuera con un asterisco invisible. Una línea no validal del código estándar. La ilusión del progreso más rápido hasta el momento en que el código generado creó una revisión seria del código, juzgó, juzgó o se detuvo.

Y, sin embargo, muchos participantes continúan usando las mismas herramientas en su hora del día. No porque les ahorren tiempo, sino porque hacen el trabajo más soportable. En el estudio, utilizaron principalmente cursor, una plataforma que integró modelos de voz extendidos como Claude 3.5 y 3.7 Sonett y permite la escritura, finalización y verificación del código directamente desde el entorno de desarrollo. El cursor no hace todo por ella, pero él te acompaña. Incluso si no es del todo eficiente, esta compañía puede hacer que la programación sea menos extenuante.

La IA convierte los esfuerzos para programar algo más similar a un director de orquesta que puede construir todo desde cero con una base de conocimiento sólido. Ya lo vemos con el fenómeno Codificación de ambientes. En medio de este escenario vimos empresas Cortan los dispositivos de desarrollo Debido a las posibilidades de la IA, aunque algunos tuvieron que traer sus pasos de regreso. AI es una herramienta valiosa, pero no ayuda a todos por igual.

Fotos | Procreator de Agencia Global UX UX Design Agency | Nubelson Fernandes | cursor

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