Guillem Alsina Gonzàlez
Una reciente investigación académica desarrollada conjuntamente por expertos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), la Universidad de Princeton, la Escuela de Negocios Wharton y Microsoft, ha arrojado luz sobre el impacto real de la inteligencia artificial en la productividad de los programadores. El estudio se ha centrado en evaluar el rendimiento de 4.867 desarrolladores de software pertenecientes a tres grandes compañías: Microsoft, la consultora Accenture, y una empresa anónima de fabricación de electrónica incluida en la lista Fortune 100.
A diferencia de análisis previos realizados en entornos de laboratorio controlados, este trabajo se basa en ensayos controlados aleatorizados ejecutados durante el curso ordinario de la actividad corporativa. Los resultados agregados de los tres experimentos muestran que, tras la implementación de asistentes de codificación como GitHub Copilot, se produjo un incremento del 26,08% en el número de tareas completadas semanalmente por aquellos profesionales que utilizaron la herramienta.
Dicho incremento en la productividad se ve respaldado por otras métricas de actividad, pues el estudio también registró un crecimiento del 13,55% en las actualizaciones de código (commits) y una subida del 38,38% en las compilaciones de software. La investigación abarcó un periodo temporal significativo, situándose entre 2022 y 2023, lo que permitió observar no solo el impacto inmediato, sino también las dinámicas de adopción a lo largo de varios meses.
En el caso de Microsoft, el experimento involucró a 1.746 desarrolladores; en Accenture participaron 320 profesionales distribuidos en el sudeste asiático; y la tercera compañía aportó una muestra de 3.054 empleados. La metodología empleada asignó aleatoriamente el acceso a la herramienta, permitiendo comparar de manera fidedigna el rendimiento entre los grupos que disponían de la asistencia de la IA y aquellos que continuaron trabajando con los métodos tradicionales hasta la finalización del periodo de prueba.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio para los responsables de la gestión de talento y recursos tecnológicos es la relación inversa entre la experiencia del empleado y el beneficio obtenido de la IA. Los datos indican que los desarrolladores con menos experiencia y aquellos en roles más junior mostraron mayores tasas de adopción y ganancias de productividad más acentuadas.
En contraposición, los perfiles más senior o con mayor antigüedad en la empresa tendieron a beneficiarse en menor medida de las sugerencias automáticas de código. Esto sugiere que la inteligencia artificial generativa actúa como un elemento nivelador, permitiendo a los trabajadores menos cualificados o más recientes, reducir la brecha de rendimiento respecto a sus colegas veteranos.
Existe una preocupación habitual en el sector sobre si el aumento en la velocidad de producción de código podría conllevar una degradación en su calidad técnica. Sin embargo, el análisis de los datos de Microsoft sugiere que el incremento en la cantidad de trabajo no se realizó en detrimento de la calidad. De hecho, la tasa de aprobación de las solicitudes de cambios en el código aumentó aproximadamente un 10%, lo que indica que el software generado con asistencia de la IA tenía más probabilidades de ser aceptado e integrado en la base de código principal. Asimismo, tampoco se detectó un incremento estadísticamente significativo en la introducción de errores que impidieran la compilación del software, descartando la idea de que estas herramientas generen código defectuoso de forma sistemática.
Es importante destacar que las cifras de productividad obtenidas en este entorno real (26%) son más moderadas que las reportadas en estudios de laboratorio anteriores, donde se llegaron a observar mejoras de hasta el 58%. Esta diferencia subraya la importancia de evaluar estas tecnologías en contextos operativos complejos, donde la codificación es solo una parte de las responsabilidades del empleado. Además, la adopción no fue universal ni inmediata; entre un 30% y un 40% de los desarrolladores no llegaron a probar la herramienta a pesar de tener acceso a ella, lo que evidencia que factores como las preferencias individuales y la cultura corporativa siguen jugando un papel determinante en la transformación digital de las empresas.
