Estudio revela que la IA ralentiza a desarrolladores expertos

La productividad cayó un 19% pese a la confianza inicial en las herramientas. Un análisis con profesionales veteranos demostró que plataformas como Cursor alargaron sus tareas cotidianas. Los resultados contradicen las expectativas generadas por modelos como Claude 3.5.

«La fluidez era solo una ilusión»

Los 2739 participantes, especializados en corrección de bugs y refactorizaciones, estimaban ahorrar un 24% de tiempo con IA. Tras el estudio de METR, su percepción subjetiva de eficiencia chocó con los datos: dedicaron un 19% más al completar las mismas tareas. «Revisar sugerencias imprecisas consumió más recursos que empezar desde cero», señala el informe.

¿Por qué falló la promesa de aceleración?

Cursor, que integra modelos Claude 3.5/3.7 Sonnet, generó código requerido de ajustes constantes. Los desarrolladores, aunque conocían los proyectos al detalle, pasaron más tiempo «desmenuzando y reconstruyendo» que implementando. La herramienta añadió una capa intermedia sin agilizar el proceso final.

Paradoja en el terreno conocido

El experimento usó tareas reales en entornos familiares para los programadores. Pese a su experiencia, la IA complicó flujos que dominaban. Reuters destaca que ni siquiera detectaron la ralentización hasta ver las métricas, manteniendo su percepción de un 20% de mejora.

Cuando la ayuda se convierte en lastre

El sector tecnológico promovía estas herramientas como impulsoras de productividad, especialmente para veteranos. Sin embargo, el estudio expone que la eficiencia depende del contexto. Empresas que recortaron equipos por IA ahora reconsideran su impacto real en proyectos complejos.

Menos velocidad, más comodidad

Pese a los resultados, varios participantes siguen usando Cursor. No por rapidez, sino porque hace «más llevadero» el trabajo diario, transformando la programación en una labor de supervisión. El informe concluye que la tecnología actual beneficia más al bienestar que a la productividad cuantificable.