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Estudio revela que desarrolladores senior invierten hasta 40% de su jornada revisando y corrigiendo código generado por IA, priorizando seguridad y calidad.
TechCrunch
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Desarrolladores senior dedican hasta 40% de tiempo a corregir código de IA

El 95% de los desarrolladores invierte tiempo extra en reparar código generado por IA, según un informe de Fastly. La carga recae principalmente en programadores senior, que deben revisar y reescribir el output de estas herramientas.

La supervisión constante del código IA

Los desarrolladores experimentados actúan como supervisores de IA, dedicando una parte significativa de su jornada a reescribir y verificar el código generado. Feridoon Malekzadeh, con más de 20 años de experiencia, estima que dedica entre un 30% y 40% de su tiempo a corregir errores y scripts innecesarios.

Problemas de seguridad y calidad

El código generado por IA tiende a priorizar la rapidez sobre la corrección, introduciendo vulnerabilidades similares a las de programadores noveles. Austin Spires, de Fastly, indica que estas herramientas construyen lo rápido, no lo correcto. Mike Arrowsmith, de NinjaOne, advierte que se eluden procesos de revisión rigurosos, creando puntos ciegos en seguridad.

Repercusión en la industria

Esta situación ha propiciado la aparición de un nuevo rol laboral: el especialista en limpieza de ‘vibe code’. A pesar de los inconvenientes, una encuesta de Fastly revela que los desarrolladores senior son el doble de propensos a usar código de IA en producción, ya que acelera su trabajo.

Antecedentes de la codificación con IA

La codificación por IA, o ‘vibe coding’, es utilizada por programadores experimentados para obtener ayuda en sus proyectos. Promete velocidad, pero requiere una supervisión humana exhaustiva para evitar errores impredecibles y garantizar la seguridad antes de su implementación en entornos productivos.

Implicaciones y nueva normalidad

La revisión manual se ha convertido en un requisito indispensable. Los profesionales asumen esta carga adicional como un impuesto por la innovación, aceptando que su rol evoluciona hacia la supervisión y guía de sistemas de IA, asegurando la calidad y seguridad del código final.

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