Una investigación de la Universidad de Harvard determinó que los agentes de inteligencia artificial que programan sin intervención humana generan un 30% más de líneas de código en las compañías. Sin embargo, no hay evidencia sólida de que eso se traduzca en un aumento de las funciones de software que finalmente reciben los usuarios.
El estudio, elaborado por Fiona Chen y James Stratton, examinó datos de Jellyfish, una plataforma de análisis. Se revisaron 300 millones de eventos laborales (como confirmaciones de código y peticiones de cambios), junto con registros de gestión de tareas de más de 700.000 empleados en más de 700 empresas de desarrollo de software, durante el período que va de 2021 a marzo de 2026.
Los investigadores compararon el desempeño de cada empresa antes y después de integrar asistentes de IA —que complementan el código creado por humanos— y agentes de IA capaces de escribir y enviar código de forma autónoma a partir de una sola instrucción.
En febrero de 2026, Spotify afirmó que sus desarrolladores no habían escrito ni una línea de código desde diciembre de 2025.
Impacto de la inteligencia artificial en la producción de código
De acuerdo con el estudio, luego de implementar los agentes, las líneas de código aumentaron un 30%, las confirmaciones un 20% y las solicitudes de incorporación de cambios un 23%. No obstante, la tasa de resolución de tickets de funciones completas —medida con herramientas como Jira— no registró una variación estadísticamente relevante.
La razón detrás de este fenómeno radica en el proceso de revisión. El tiempo medio entre el envío de una solicitud de cambios y su integración final al proyecto se incrementó un 49% tras la incorporación de agentes de IA.
La proporción de solicitudes que un revisor humano rechaza solicitando correcciones casi se duplicó, mientras que el número de comentarios por cada solicitud creció un 35%, según los datos recopilados por los autores.
Las compañías reaccionaron reasignando a su personal: el porcentaje de empleados enfocados en la revisión de código aumentó un 14% después de adoptar los agentes. Sin embargo, los investigadores no hallaron una modificación relevante en el empleo general al contrastar esos datos con registros de LinkedIn.
¿Y la revisión automática del código generado por IA?
La IA podría encargarse de parte de esa revisión, pero hasta el momento su contribución es limitada. En marzo de 2026, el 80% de las empresas analizadas empleaba algún sistema de revisión de código basado en inteligencia artificial.
A pesar de ello, los agentes de IA produjeron apenas el 23% de los comentarios de revisión y participaron solo en el 10,8% de las solicitudes de cambios. La mayor parte de la supervisión continúa siendo realizada por humanos.
Los investigadores señalan que la adopción de agentes es aún temprana: el 95% de las empresas del estudio ya los había integrado para el cierre del análisis, pero muchas todavía están definiendo la forma y el momento de utilizarlos.
Hallazgos similares en otras investigaciones
Un estudio independiente de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Pensilvania, basado en datos de más de 500.000 desarrolladores de GitHub, arribó a una conclusión parecida: a mayor autonomía de las herramientas de IA, mayor es la distancia entre el código generado y el software que realmente se publica.
Esa investigación descubrió que los agentes más autónomos incrementaron la actividad de código muy por encima del aumento en la cantidad de lanzamientos de software. Los autores lo atribuyeron a un eslabón débil humano dentro de la cadena de producción.
Chen y Stratton plantean que si la calidad del código producido por IA mejora y disminuye la necesidad de revisión humana, gran parte de este embudo podría reducirse con el tiempo. No obstante, hasta el momento sus datos no reflejan esa mejora en la realidad.
Fuente: Infobae