AI está acelerando dramáticamente la generación de código. Con la ayuda de asistentes de codificación sofisticados y otros IA generativa Herramientas, los desarrolladores ahora pueden escribir más código, más rápido que nunca. La promesa es de hiperproductividad, donde los ciclos de desarrollo se encogen y las características se envían a un ritmo ampolloso.
Pero muchos equipos de ingeniería están notando una tendencia: incluso cuando los desarrolladores individuales producen código más rápido, los plazos generales de entrega de proyectos no están acortando. Esto no es solo un sentimiento. Un reciente Estudio METR descubrió que los asistentes de codificación de IA disminuyeron la productividad de los desarrolladores de software experimentados en un 19%. «Después de completar el estudio, los desarrolladores estiman que permitir que AI redujo el tiempo de finalización en un 20%», señaló el informe. «Sorprendentemente, encontramos que permitir la IA en realidad aumenta el tiempo de finalización en un 19%, las herramientas de AI ralentizaron a los desarrolladores».
Esta creciente desconexión revela una «paradoja de productividad». Estamos viendo inmensas ganancias de velocidad en una parte aislada del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), la generación de códigos, que a su vez expone y exacerba cuellos de botella en otras partes, como la revisión del código, la integración y las pruebas. Es un problema clásico de fábrica: acelere una máquina en una línea de montaje mientras deja a los demás intactos, y no obtienes una fábrica más rápida, obtienes una acumulación masiva.
En este artículo, exploraremos cómo los equipos de ingeniería pueden diagnosticar esta acumulación, realinear sus flujos de trabajo para beneficiarse realmente de la velocidad de la IA y hacerlo sin sacrificar la calidad del código o quemar a sus desarrolladores.
Por qué el código generado por IA necesita revisión humana
Las herramientas generativas de IA se destacan en la producción de código que es sintácticamente correcto y parece «lo suficientemente bueno» en la superficie. Pero estas apariencias pueden ser peligrosamente engañosas. Sin una revisión humana reflexiva y rigurosa, los equipos corren el riesgo de enviar el código de envío que, aunque técnicamente funcional, es inseguro, ineficiente, no conforme o casi imposible de mantener.
Esta realidad ejerce una inmensa presión sobre los revisores de código. La IA está aumentando el número de solicitudes de extracción (PRS) y el volumen de código dentro de ellas, sin embargo, el número de revisores disponibles y las horas en un día permanecen constantes. Izquierda sin control, este desequilibrio lleva a revisiones apresuradas y superficiales que permiten que los errores y las vulnerabilidades pasen, o los ciclos de revisión se conviertan en una cuello de botella, dejando a los desarrolladores bloqueados.
Para complicar este desafío es el hecho de que no todos los desarrolladores están usando IA de la misma manera. Hay tres flujos de trabajo de experiencia del desarrollador distinto (Devx) que surgen, y los equipos se estirarán durante bastante tiempo para apoyarlos a todos:
- Legacy DevX (80% humano, 20% ai): a menudo experimentados desarrolladores que ven el desarrollo de software como una artesanía. Son escépticos de la salida de AI y la usan principalmente como un reemplazo sofisticado para consultas de búsqueda o para resolver tareas menores de calderas.
- Devx aumentado (50% humano, 50% ai): representa al usuario de energía moderna. Estos desarrolladores se asocian fluidamente con AI para tareas de desarrollo aisladas, resolución de problemas y generaciones de pruebas unitarias, utilizando las herramientas para ser más eficientes y moverse más rápido en problemas bien definidos.
- Devx autónomo (20% humano, 80% ai): practicado por ingenieros de inmediato calificados que descargan la mayoría de la generación de código e iteración para los agentes de IA. Su rol cambia de un código de escritura a revisión, prueba e integración de la producción de la IA, actuando más como arquitecto de sistemas y especialista en QA.
Cada uno de estos flujos de trabajo requiere diferentes herramientas, procesos y soporte. Un enfoque único para las herramientas o la gestión del rendimiento está condenado a fallar cuando su equipo se divide en estos diferentes modelos de trabajo. Pero pase lo que pase, tener un humano en el bucle es esencial.
El agotamiento y los cuellos de botella son un riesgo
Sin ajustes sistémicos al SDLC, el aumento de la salida de AI crea más trabajo posterior. Los desarrolladores pueden sentirse productivos ya que generan miles de líneas de código, pero los costos ocultos se acumulan rápidamente con más código para revisar, más errores para solucionar y más complejidad para administrar.
Un síntoma inmediato de este problema es que los PR se están volviendo súper de tamaño. Cuando los desarrolladores escriben el código ellos mismos, tienden a crear compromisos atómicos más pequeños que son fáciles de revisar. La IA, sin embargo, puede generar cambios masivos en un solo mensaje, lo que hace que sea increíblemente difícil para un revisor comprender el alcance y el impacto completo. El problema central no es solo un código duplicado; Es la gran cantidad de tiempo y carga cognitiva necesaria para desenredar estos enormes cambios.
Este desafío se destaca aún más por el estudio METR, que confirma que incluso cuando los desarrolladores aceptan un código generado por IA, dedican un tiempo sustancial a revisarlo y editarlo para cumplir con sus estándares:
Incluso cuando aceptan las generaciones de IA, pasan una cantidad significativa de tiempo revisando y editando el código generado por la IA para garantizar que cumpla con sus altos estándares. El 75% informa que leen cada línea de código generado por IA, y el 56% de los desarrolladores informan que a menudo necesitan hacer cambios importantes para limpiar el código de IA; cuando se les pide, el 100% de los desarrolladores informan que necesitan modificar el código generado por IA.
El riesgo se extiende a la garantía de calidad. La generación de pruebas es un caso de uso fantástico para la IA, pero centrarse solo en la cobertura de prueba es una trampa. Esta AI puede gamificar fácilmente esta métrica para crear pruebas que tocen cada línea de código pero que en realidad no validen un comportamiento significativo. Es mucho más importante crear transparencia en torno a la calidad de la prueba. ¿Estás probando que el sistema no solo hace lo que se supone que debe hacer, sino que también maneja los errores con gracia y no se bloquea cuando sucede algo inesperado?
El ritmo insostenible, junto con la fractura de la experiencia del desarrollador, puede conducir directamente al agotamiento, al montaje de deuda técnica y problemas críticos de producción, especialmente si los equipos tratan la salida de IA como código plug-and-play.
Cómo hacer flujos de trabajo Ai
Para aprovechar productivamente la IA y escapar de la paradoja, los equipos deben evolucionar sus prácticas y cultura. Deben cambiar el enfoque de la producción de desarrolladores individuales a la salud de todo el sistema.
Primero, los líderes deben fortalecer los procesos de revisión del código y reforzar la responsabilidad a nivel de desarrollador y equipo. Esto requiere establecer estándares claros para lo que constituye un RP «listo para la revisión» y capacitar a los revisores para que retire los cambios que son demasiado grandes o que carecen de contexto.
Segundo, automatice de manera responsable. Use herramientas de análisis estáticas y dinámicas para ayudar en las pruebas y las controles de calidad, pero siempre con un humano en el ciclo para interpretar los resultados y hacer juicios finales.
Finalmente, alinee las expectativas. El liderazgo debe comunicar que la velocidad de codificación en bruto es una métrica de vanidad. El objetivo real es el rendimiento sostenible y de alta calidad, y eso requiere un enfoque equilibrado donde la calidad y la sostenibilidad mantienen el ritmo de la velocidad de generación.
Más allá de estos cambios culturales, dos cambios tácticos pueden generar beneficios inmediatos:
- Establecer reglas y contexto comunes para solicitar, para guiar a la IA para generar código que se alinee con las mejores prácticas de su organización. Proporcione barandas que eviten que la IA se «alucine» o use bibliotecas desactivadas, lo que hace que su producción sea mucho más confiable. Esto se puede lograr alimentando el contexto de IA, como listas de bibliotecas aprobadas, funciones de utilidad internas y especificaciones de API internas.
- Agregar herramientas de análisis anteriormente en el proceso; No espere a que un PR descubra que el código generado por IA es inseguro. Al integrar las herramientas de análisis directamente en el IDE del desarrollador, los problemas se pueden atrapar y solucionar instantáneamente. Este enfoque de «inicio a la izquierda» asegura que los problemas se resuelvan cuando son más baratos de solucionar, evitando que se conviertan en un cuello de botella en la etapa de revisión.
La conversación sobre la IA en el desarrollo de software debe madurar más allá de «código más rápido». La nueva frontera está construyendo sistemas más inteligentes. Los equipos de ingeniería ahora deben centrarse en crear marcos de instrucciones estables y predecibles que guíen la IA para producir código de acuerdo con los estándares de la compañía, utilizar recursos aprobados y seguros, y alinear su producción con la arquitectura más amplia de la organización.
La paradoja de la productividad no es inevitable. Es una señal que nuestros sistemas de ingeniería deben evolucionar junto con nuestras herramientas. Comprender que su equipo probablemente esté operando en tres flujos de trabajo de desarrolladores diferentes (leges, aumentados y autónomos) es uno de los primeros pasos para crear un SDLC más resistente y efectivo.
Al garantizar la supervisión humana disciplinada y la adopción de una mentalidad de pensamiento de sistemas, los equipos de desarrollo pueden ir más allá de la paradoja. Luego, pueden aprovechar la IA no solo por la velocidad, sino por un salto verdadero y sostenible en la productividad.
