La ilusión de las promesas sobre AI coding: por qué no vemos una explosión de 'shovelware'

• Al revisar con datos las recientes afirmaciones sobre aumentos de productividad de las herramientas de AI coding, en realidad ni la velocidad ni la cantidad de resultados aumentan de forma visible
• Según la investigación de METR, los desarrolladores creían que las herramientas de AI coding mejoraban su productividad en 20%, pero en realidad cayó 19%
• Las innumerables frases de marketing y las exageradas afirmaciones de productividad 10x por parte de empresas y desarrolladores no se están reflejando en la realidad del mercado ni en los nuevos lanzamientos de software
• No se observa un fenómeno como un fuerte aumento del Shovelware (apps producidas en masa, software de baja calidad), así que no hay cambios visibles
• La exageración de productividad por parte de empresas como GitHub, Copilot, Cursor, Google y OpenAI, así como de algunos desarrolladores, se está usando indebidamente para inversión, reestructuraciones y fijación salarial
• Conclusión central: “Mientras no salga realmente más software, la afirmación de que el AI coding vuelve 10 veces más productivo a un desarrollador es ficticia”, por lo que los desarrolladores no deberían dejarse presionar y deben responder con datos

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Introducción: desarrolladores de software molestos con el AI coding

• Tras vivir mucho tiempo como desarrollador de software, el autor siente orgullo e identidad por la programación
• Al inicio de la adopción de herramientas de codificación basadas en IA tenía expectativas altas, pero una investigación reciente (METR) lo llevó al escepticismo
  • Pensaba que el AI coding lo hacía aproximadamente 25% más rápido, pero el estudio de METR mostró que en cambio lo hacía 19% más lento
• Ese estudio confirma que la percepción de los desarrolladores sobre la eficiencia de las herramientas de IA y los datos medidos directamente son completamente opuestos
• Sus propios experimentos también le hicieron sentir que usar IA no tiene un impacto positivo en el tiempo real de programación

Verificación directa: experimento comparativo con IA y aleatorización

• Aplicó un método experimental para medir la diferencia de tiempo (Delta) entre usar IA y no usarla por unidad de trabajo
• Los datos obtenidos durante 6 semanas no encontraron una diferencia estadísticamente significativa
• A pesar del tamaño reducido de la muestra, confirmó una tendencia en la que el uso de IA en realidad lo hacía 21% más lento (la misma cifra que en el estudio de METR)
• Si realmente hubiera existido una mejora de 2x o 10x, habría aparecido con claridad en los datos
• El sueño actual del AI coding no se está materializando y en la práctica no hay cambios

Expectativas y realidad: por qué no hay una explosión de Shovelware

• Si la revolución de productividad del AI coding fuera real, debería haber una explosión de todo tipo de apps, servicios y juegos
• Circulan por todos lados mensajes de marketing de muchas herramientas de AI coding (“Built to make you extraordinarily productive”, etc.)
• Google, OpenAI y GitHub Copilot también afirman aumentos de velocidad del 25% o productividad 10x para desarrolladores
• Pero en los datos reales de nuevos lanzamientos de software (GH Archive, BigQuery, etc.) no se observa un crecimiento pronunciado ni una explosión
• A pesar de la difusión masiva del AI coding desde 2022, no ha habido grandes cambios en las cifras globales de nuevos releases y proyectos

Impacto en el mercado y realidad de los desarrolladores

• Ya se ven efectos sociales dentro de la industria, como estrategias AI-First, FOMO, despidos masivos y reducción de salarios para desarrolladores
• En la práctica del desarrollo real, las herramientas de IA no están ofreciendo una revolución de productividad
• Ni la curva de aprendizaje ni la pericia con las herramientas explican una diferencia absoluta de productividad

Conclusión: necesidad de un juicio frío y basado en datos

• La clave es confirmar con datos que hasta ahora no ha cambiado el volumen de nuevo software entregado
• No hay evidencia para la afirmación de que alguien se haya convertido en un coder 10x gracias a la IA
• Los desarrolladores no deben ceder ante la presión y deben elegir herramientas con base en los datos que ellos mismos hayan verificado

Respuesta a objeciones frecuentes

1. "Si dominas bien el prompting, te conviertes en un desarrollador 10x"

   • Si de verdad hubiera personas logrando una productividad 10x, la producción mundial de nuevo software ya se habría más que duplicado
   • La evidencia importante no es la afirmación, sino los resultados objetivos (apps, proyectos, etc.)

2. "Todavía está en una etapa temprana; hace falta tiempo"

   • Ya se han invertido miles de millones de dólares y además ya se está implementando en el trabajo real
   • Las decisiones de hoy afectan directamente la vida de personas reales

3. "Si no lo adoptas ahora, te vas a quedar atrás"

   • Incluso en datos de Github Copilot, el aumento real de productividad asociado a una mayor experiencia es extremadamente pequeño (29% → 34% de tasa de aceptación)

4. "Solo mejoró la calidad; la cantidad sigue igual"

   • La calidad general de la industria, de hecho, está retrocediendo, y también se están haciendo menos pruebas
   • Si de verdad fuera una herramienta para crear desarrolladores 10x, la inundación de Shovelware debería ser una realidad

5. "Todo gira en torno a sitios web y hoy ya no importan los nombres de dominio. Todo son subdominios de lugares como Vercel"

   • Sigue habiendo muchos usuarios que prefieren dominios propios

6. "El aumento de dominios .ai (47% este año) = aumento real"

   • El crecimiento de nuevos dominios se debe solo al pivot de startups de IA, no a una explosión en la cantidad total de nuevos dominios
   • El número total de dominios no muestra eso

7. "La esencia del desarrollo está en tareas distintas al código"

   • En entornos de desarrolladores individuales o equipos pequeños, no en grandes empresas, el código sí es el centro real
   • Aun así, no se ve un aumento claramente perceptible de nuevos proyectos que satisfagan pequeños impulsos de programar

Cierre

• Los desarrolladores en realidad no están lanzando más cosas
• La afirmación de que el AI coding ofrece productividad 10x se puede refutar con datos
• No hay que dejarse arrastrar por el FOMO ni por la narrativa de marketing de la industria; hay que evaluar con base en resultados reales
• Mensaje del autor: “Si sientes presión, muestra los datos y los gráficos. Exige comprobantes para las afirmaciones de productividad 10x.”