Hola comunidad Dev.to
En este artículo repaso cuan efectiva es la IA realmente al programar, apoyándome en el experimento de METR, la encuesta de StackOverflow 2025 y mi propia experiencia. Además, comento el auge del vibe coding y cómo está transformando el proceso de desarrollo.
Hoy resulta imposible ignorar la influencia de la inteligencia artificial en el desarrollo de software. En lugar de buscar durante minutos en Google, puedes preguntar a un asistente y afinar la solicitud para obtener información más detallada, en vez de invertir tiempo recomponiendo piezas sueltas. Más allá de la información, la IA ayuda a analizar grandes logs de servidor o a encontrar errores en archivos de configuración con cientos de líneas, tareas que a una persona le llevarían bastante más.
La IA también colabora al escribir documentación técnica. En mi librería open source DeftSharp, un asistente generó la mayor parte de la documentación XML y me ayudó a crear un buen archivo de guía para el repositorio.
Pero lo más relevante es que la IA ya escribe código. Durante meses he pagado una suscripción a herramientas de coding asistido porque aceleran rutinas y elevan mi productividad. Para búsquedas rápidas o documentación técnica, los asistentes siguen siendo una gran ayuda.
Según StackOverflow, alrededor del 51 por ciento de desarrolladores profesionales usa herramientas de IA a diario, una cifra significativa que muestra su adopción en el día a día.
Vibe coding se ha popularizado como un estilo en el que la IA escribe código a partir de instrucciones de alto nivel. Empezó resolviendo problemas algorítmicos y ha evolucionado hasta permitir que personas sin mucha experiencia intenten crear productos. Con modelos más potentes y editores como Cursor, el impulso crece. Con una sola indicación, la IA puede generar mucho código, desde la parte visual hasta cierta lógica de negocio, y explicar cómo funciona.
La encuesta de StackOverflow indica que solo entre el 12 y el 15 por ciento de desarrolladores practica vibe coding de forma activa. Aunque el grupo es pequeño, la tendencia está clara y seguirá creciendo.
En mis proyectos, a menudo necesitaba maquetar interfaces y no siempre me entusiasmaba, salvo cuando usaba Angular. Ahí la IA me ayudó creando la base responsiva y conectándola con el framework. Después yo pulía componentes, ajustaba estilos y dejaba todo listo.
El riesgo, si se delimita bien el alcance, es bajo. En estos casos la IA no tocaba lógica de negocio, bases de datos ni pagos. Lo peor que podía pasar era no obtener el resultado esperado y perder unas horas. Aun así, la interacción con la IA se sentía más agradable que las tareas de maquetación puras.
Mi consejo es practicar vibe coding solo si comprendes qué está ocurriendo y lo haces para optimizar procesos, no para delegar por completo algo que no dominas.
Sobre la efectividad real, un estudio de METR publicado este verano puso en duda si las herramientas de IA hacen más productivos a desarrolladores experimentados. En el estudio, 16 contribuidores senior de open source completaron 246 tareas sobre repositorios grandes. En la mitad podían usar asistentes como editores con IA y en la otra mitad no. Antes de empezar creían que terminarían un 24 por ciento más rápido con IA. El resultado fue otro: los participantes tardaron un 19 por ciento más con IA. Las causas probables incluyen el tiempo invertido en pedir ayuda, esperar respuestas y las dificultades de los modelos con bases de código extensas y complejas.
En contraste, en un testimonio ampliamente compartido en Reddit, un equipo de una gran tecnológica reportó alrededor de un 30 por ciento de mejora desarrollando nuevas funcionalidades con IA, sumando además soporte en pruebas y revisiones de código. El contexto y la forma de uso marcan la diferencia.
La conclusión operativa es clara: la IA no es una varita mágica. Es una herramienta potente que puede ayudar o entorpecer incluso a perfiles senior. Por experiencia propia, la IA brilla en tareas locales y acotadas, donde no se requiere una solución única o muy creativa. Cuanto más amplio y entrelazado es el contexto, más probable es que te ralentice.
En el aprendizaje sucede algo similar. Cuando estudiaba C++, nuestros ejercicios buscaban entrenar memoria y razonamiento sin depender de ayudas. Descubrimos atajos y snippets que generaban plantillas de for o switch, pero los dejamos de lado para aprender a escribir y comprender el código por nosotros mismos.
Puedes leer libros como referencias de arquitectura y buenas prácticas, pero hasta que no hayas escrito miles de líneas, no interiorizas el oficio. En C++ implementamos listas enlazadas, árboles binarios, gestionamos memoria y hasta creamos juegos sencillos en consola. La satisfacción de verlo funcionar sabiendo que lo construiste tú es enorme.
Según la encuesta anual de StackOverflow, alrededor del 70 por ciento de las personas de 18 a 24 años que están aprendiendo programación utiliza IA. Para mí, la IA es útil para explicar conceptos de forma simple y conversar como si fuera una mentora cuando no tienes una. Aun así, conviene escribir el código por cuenta propia y dedicar tiempo a entender por qué algo no funciona. Minimiza la dependencia, contrasta las respuestas y usa varias fuentes. Cuando ya dominas la base, incorporar IA a tu flujo sí multiplica la productividad.
En conclusión, herramientas como ChatGPT, Claude o editores con asistencia suponen un gran impulso para el sector. Reducen tareas repetitivas y aceleran el desarrollo, aunque aún hay áreas donde no rinden bien. Por eso, primero apóyate en tu conocimiento y continúa aprendiendo.
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Gracias por llegar hasta el final. Me encantará leer experiencias en los comentarios sobre dónde usas IA, en qué te acelera y en qué te frena.