Los datos de Stack Overflow revelan el impuesto oculto a la productividad del código de IA "casi correcto"

Más desarrolladores que nunca utilizan herramientas de IA para ayudar y generar código.

Mientras la adopción de IA empresarial se acelera, nuevos datos de la Encuesta de desarrolladores 2025 de Stack Overflow exponen un punto ciego crítico: la creciente deuda técnica creada por las herramientas de IA que generan soluciones "casi correctas", lo que potencialmente socava las ganancias de productividad que prometen brindar.

La encuesta anual a desarrolladores de Stack Overflow es uno de los informes más extensos de este tipo en un año determinado. En 2024, el informe reveló que a los desarrolladores no les preocupaba que la IA les quitara el trabajo. Irónicamente, Stack Overflow se vio inicialmente afectado negativamente por el crecimiento de la IA de generación anterior, con una disminución del tráfico y los consiguientes despidos en 2023.

La encuesta de 2025 a más de 49.000 desarrolladores en 177 países revela una preocupante paradoja en la adopción de la IA empresarial. El uso de la IA sigue en aumento: el 84 % de los desarrolladores utiliza o planea utilizar herramientas de IA, frente al 76 % en 2024. Sin embargo, la confianza en estas herramientas se ha desplomado.

“Uno de los hallazgos más sorprendentes fue un cambio significativo en las preferencias de los desarrolladores por la IA en comparación con años anteriores. Si bien la mayoría de los desarrolladores la usan, este año les gusta menos y confían menos en ella”, declaró Erin Yepis, analista sénior de investigación de mercado y análisis de Stack Overflow, a VentureBeat. “Esta respuesta es sorprendente porque, con toda la inversión y el enfoque en la IA en las noticias tecnológicas, preveo que la confianza aumentará a medida que la tecnología mejore”.

Las cifras lo demuestran. Solo el 33 % de los desarrolladores confía en la precisión de la IA en 2025, frente al 43 % en 2024 y el 42 % en 2023. La preferencia por la IA se redujo del 77 % en 2023 al 72 % en 2024 y a tan solo el 60 % este año.

Pero los datos de la encuesta revelan una preocupación más urgente para quienes toman las decisiones técnicas. Los desarrolladores citan las «soluciones de IA que son casi correctas, pero no del todo» como su principal frustración: el 66 % reporta este problema. Mientras tanto, el 45 % afirma que depurar el código generado por IA lleva más tiempo del esperado. Las herramientas de IA prometen mejoras de productividad, pero en realidad podrían generar nuevas categorías de deuda técnica.

Las herramientas de IA no solo producen código claramente defectuoso, sino que generan soluciones plausibles que requieren una intervención significativa del desarrollador para estar listas para producción. Esto crea un problema de productividad particularmente insidioso.

“Las herramientas de IA parecen tener una promesa universal de ahorrar tiempo y aumentar la productividad, pero los desarrolladores dedican tiempo a solucionar las interrupciones imprevistas en el flujo de trabajo causadas por la IA”, explicó Yepis. “La mayoría de los desarrolladores afirma que las herramientas de IA no abordan la complejidad; solo el 29 % cree que las herramientas de IA pueden gestionar problemas complejos este año, frente al 35 % del año pasado”.

A diferencia del código claramente defectuoso, que los desarrolladores identifican y descartan rápidamente, las soluciones "casi correctas" exigen un análisis minucioso. Los desarrolladores deben comprender qué falla y cómo solucionarlo. Muchos afirman que sería más rápido escribir el código desde cero que depurar y corregir soluciones generadas por IA.

La disrupción del flujo de trabajo se extiende más allá de las tareas de codificación individuales. La encuesta reveló que el 54 % de los desarrolladores utilizan seis o más herramientas para completar sus trabajos. Esto añade la sobrecarga de cambio de contexto a un proceso de desarrollo ya de por sí complejo.

La rápida adopción de la IA ha superado las capacidades de gobernanza empresarial. Las organizaciones ahora se enfrentan a posibles riesgos de seguridad y deuda técnica que no han abordado por completo.

“La codificación Vibe requiere un mayor nivel de confianza en el resultado de la IA y sacrifica la confianza y los posibles problemas de seguridad en el código a cambio de una respuesta más rápida”, dijo Ben Matthews, director sénior de ingeniería en Stack Overflow, a VentureBeat.

Los desarrolladores rechazan en gran medida la programación de vibraciones para el trabajo profesional, y el 77 % señala que no forma parte de su proceso de desarrollo profesional. Sin embargo, la encuesta revela deficiencias en la gestión de la calidad del código generado por IA por parte de las empresas.

Matthews advierte que las herramientas de codificación de IA basadas en LLM pueden, y de hecho, cometer errores. Señaló que, si bien los desarrolladores expertos pueden identificar y probar código vulnerable por sí mismos, los LLM a veces simplemente no pueden registrar los errores que puedan cometer.

Los riesgos de seguridad agravan estos problemas de calidad. Los datos de la encuesta muestran que, cuando los desarrolladores aún recurren a humanos para la programación, el 61,7 % cita "preocupaciones éticas o de seguridad sobre el código" como razón clave. Esto sugiere que las herramientas de IA presentan desafíos de integración en torno al acceso a los datos, el rendimiento y la seguridad que las organizaciones aún están aprendiendo a gestionar.

A pesar de la pérdida de confianza, los desarrolladores no abandonan las herramientas de IA. Están desarrollando estrategias más sofisticadas para integrarlas en sus flujos de trabajo. La encuesta muestra que el 69 % de los desarrolladores dedicó tiempo a aprender nuevas técnicas de codificación o lenguajes de programación durante el último año. De estos, el 44 % utilizó herramientas basadas en IA para su aprendizaje, frente al 37 % en 2024.

Incluso con el auge de la programación dinámica y la IA, los datos de la encuesta muestran que los desarrolladores mantienen una fuerte conexión con la experiencia humana y los recursos de la comunidad. Stack Overflow se mantiene como la principal plataforma comunitaria con un 84% de uso. Le siguen GitHub con un 67% y YouTube con un 61%. Un dato revelador es que el 89% de los desarrolladores visitan Stack Overflow varias veces al mes. De ellos, el 35% recurre a la plataforma específicamente tras encontrar problemas con las respuestas de la IA.

"Si bien hemos observado una disminución en el tráfico, de ninguna manera es tan drástica como algunos indican", dijo Jody Bailey, director de Producto y Tecnología, a VentureBeat.

Dicho esto, Bailey admitió que los tiempos cambian y que las necesidades diarias de los usuarios no son las mismas que hace 16 años, cuando Stack Overflow se fundó. Señaló que no hay un solo sitio o empresa que no haya notado un cambio en la procedencia de los usuarios o en cómo interactúan con las herramientas de IA. Este cambio está llevando a Stack Overflow a reevaluar críticamente su forma de medir el éxito en la era digital moderna.

“La vitalidad futura de internet y del ecosistema tecnológico en general ya no se definirá únicamente por las métricas de éxito descritas en los años 90 o principios de los 2000”, afirmó Bailey. “En cambio, el énfasis se centra cada vez más en la calidad de los datos, la fiabilidad de la información y el papel crucial de las comunidades y los individuos expertos en la creación, el intercambio y la gestión meticulosa del conocimiento”.

Los datos de Stack Overflow sugieren varias consideraciones clave para los equipos empresariales que evalúan herramientas de desarrollo de IA.

Invertir en capacidades de depuración y revisión de código : Dado que el 45 % de los desarrolladores reportan un mayor tiempo de depuración para el código de IA, las organizaciones necesitan procesos de revisión de código más sólidos. Necesitan herramientas de depuración diseñadas específicamente para soluciones generadas por IA.

Mantener la experiencia humana : La continua dependencia de las plataformas comunitarias y la consulta humana demuestra que las herramientas de IA amplían, en lugar de reemplazar, la necesidad de desarrolladores experimentados. Estos expertos pueden identificar y corregir problemas de código generados por IA.

Implementar la adopción gradual de la IA : Una adopción exitosa de la IA requiere una integración cuidadosa con las herramientas y procesos existentes, en lugar de una sustitución total de los flujos de trabajo de desarrollo. Esto permite a los desarrolladores aprovechar las fortalezas de la IA y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos de una solución "casi perfecta".

Enfoque en el conocimiento de las herramientas de IA : Los desarrolladores que utilizan herramientas de IA a diario muestran una preferencia del 88%, en comparación con el 64% de los usuarios semanales. Esto sugiere que una formación adecuada y estrategias de integración tienen un impacto significativo en los resultados.

Para las empresas que buscan liderar el desarrollo impulsado por IA, estos datos indican que la ventaja competitiva no provendrá de la velocidad de adopción de la IA, sino del desarrollo de capacidades superiores en la integración del flujo de trabajo humano-IA y en la gestión de la calidad del código generado por IA.

Las organizaciones que resuelvan el problema de “casi correcto”, convirtiendo las herramientas de IA en multiplicadores confiables de productividad en lugar de fuentes de deuda técnica, obtendrán ventajas significativas en la velocidad de desarrollo y la calidad del código.

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