Desarrolladores de software confían más en asistentes de IA que en colegas humanos

En el ámbito del desarrollo de software, los programadores suelen trabajar en parejas, una práctica que reduce errores y fomenta el intercambio de conocimientos. Sin embargo, un nuevo estudio realizado por científicos de la Universidad de Saarland ha revelado que la creciente utilización de asistentes de inteligencia artificial (IA) en este proceso podría tener desventajas significativas.

El estudio, que se presentará en la 40ª Conferencia Internacional sobre Ingeniería de Software Automatizada (ASE 2025) en Seúl, encontró que los desarrolladores tienden a evaluar menos críticamente el código generado por IA y aprenden menos de él. Esto plantea preocupaciones sobre la calidad del software producido y la posibilidad de errores no detectados.

El profesor Sven Apel, de la Universidad de Saarland, explicó que cuando dos desarrolladores colaboran en un proyecto, conocido como programación en pareja, se logra una mejora significativa en la calidad del software resultante. "Los desarrolladores pueden inspirarse mutuamente y ayudar a evitar soluciones problemáticas, además de compartir su experiencia, lo que asegura que más personas en la organización estén familiarizadas con la base de código", afirmó Apel.

En el estudio, se dividió a 19 estudiantes con experiencia en programación en parejas: seis trabajaron con un compañero humano, mientras que siete colaboraron con un asistente de IA. La metodología para medir la transferencia de conocimientos fue desarrollada por Niklas Schneider como parte de su tesis de licenciatura.

Para la investigación, los científicos utilizaron GitHub Copilot, un asistente de codificación impulsado por IA introducido por Microsoft en 2021, que ha sido ampliamente adoptado por los desarrolladores de software. Apel destacó que estas herramientas han cambiado significativamente la forma en que se escribe el software, permitiendo un desarrollo más rápido y la generación de grandes volúmenes de código en poco tiempo.

Sin embargo, esta rapidez también puede facilitar la aparición de errores que pueden pasar desapercibidos, con consecuencias que solo se manifiestan más adelante. El equipo de investigación buscó entender qué aspectos de la colaboración humana mejoran la programación y si estos pueden replicarse en emparejamientos humano-IA. Los participantes debían desarrollar algoritmos e integrarlos en un entorno de proyecto compartido.

Apel explicó que la transferencia de conocimientos es una parte clave de la programación en pareja. "Los desarrolladores discuten continuamente los problemas actuales y trabajan juntos para encontrar soluciones. Esto no implica simplemente hacer y responder preguntas, sino que también significa que los desarrolladores comparten estrategias de programación efectivas y ofrecen sus propias ideas".

Según el estudio, tales intercambios también ocurrieron en los equipos asistidos por IA, pero las interacciones fueron menos intensas y abarcaron un rango más limitado de temas. "En muchos casos, el enfoque se centró únicamente en el código", comentó Apel. "En contraste, los programadores humanos que trabajaban juntos eran más propensos a divagar y participar en discusiones más amplias, y estaban menos centrados en la tarea inmediata".

Un hallazgo que sorprendió al equipo de investigación fue que los programadores que trabajaban con un asistente de IA eran más propensos a aceptar sugerencias generadas por la IA sin una evaluación crítica. "Asumieron que el código funcionaría como se esperaba", dijo Apel. "Las parejas humanas, en cambio, eran mucho más propensas a formular preguntas críticas y a examinar cuidadosamente las contribuciones de los demás".

Apel sugirió que esta tendencia a confiar más en la IA que en los colegas humanos podría extenderse a otros ámbitos, afirmando: "Creo que tiene que ver con un cierto grado de complacencia, una tendencia a suponer que la salida de la IA es probablemente lo suficientemente buena, a pesar de que sabemos que los asistentes de IA también pueden cometer errores".

El profesor advirtió que esta dependencia poco crítica de la IA podría llevar a la acumulación de "deuda técnica", que se puede entender como los costos ocultos del trabajo futuro necesario para corregir estos errores, complicando así el desarrollo futuro del software.

Para Apel, el estudio destaca el hecho de que los asistentes de IA aún no son capaces de replicar la riqueza de la colaboración humana en el desarrollo de software. "Son ciertamente útiles para tareas simples y repetitivas", dijo. "Pero para problemas más complejos, el intercambio de conocimientos es esencial, y eso actualmente funciona mejor entre humanos, posiblemente con asistentes de IA como herramientas de apoyo".

Apel enfatizó la necesidad de investigar más sobre cómo los humanos y la IA pueden colaborar de manera efectiva, manteniendo al mismo tiempo el tipo de mirada crítica que caracteriza la colaboración humana.