Los agentes de codificación con IA generan más código, pero no más software. La razón de esta discrepancia se encuentra directamente en el proceso de revisión de código, que tarda notablemente más en promedio después de la introducción de los agentes de IA. En general, el tiempo promedio del "proceso de revisión" entre que se envía una solicitud de extracción (pull request) y que se fusiona en el código fuente aumenta un 49% en promedio después de que se introducen los agentes de IA.
Este efecto se puede ver en datos más granulares también, con "el porcentaje de solicitudes de extracción con cambios solicitados casi duplicarse, y el número de comentarios por solicitud de extracción aumentar un 35%"", escriben los investigadores. En respuesta a este cambio, los investigadores encontraron un aumento del 14% en la proporción de trabajadores que realizan revisiones de código después de la introducción de los agentes de IA. También escriben que "no pueden atribuir cambios significativos en la empleo a la IA" después de revisar los trabajadores activos totales en Jellyfish y cruzar los datos con LinkedIn en esas empresas.
Las solicitudes de extracción necesitan cambios con mucha más frecuencia en la era del "coding agentic". Las solicitudes de extracción necesitan cambios con mucha más frecuencia en la era del "coding agentic". Crédito: Chen y Stratton Aunque la IA también podría teóricamente ayudar con este proceso de revisión, los investigadores encontraron que, hasta ahora, ese impacto ha sido marginal.
Aunque el 80% de las empresas medidas usaron algún tipo de revisión de código con IA para marzo de 2026, los agentes de IA solo fueron responsables del 23.3% de todos los comentarios de revisión y el 10.8% de todas las solicitudes de extracción, sugiriendo que los humanos aún eran responsables de la gran mayoría de este trabajo. Los agentes de IA todavía son una parte relativamente nueva del mundo de la codificación, por supuesto, y han habido actualizaciones significativas y mejoras en su salida incluso desde que se cortó este estudio en marzo de 2026. Y aunque el 95% de las empresas en el estudio han implementado agentes de codificación con IA en este punto, muchas seguramente aún están pasando por un proceso de aprendizaje sobre cuándo y cómo implementarlos mejor.
Estos tipos de compromisos entre "tiempo de codificación versus tiempo de revisión" podrían mejorar a medida que los equipos de ingeniería de software ganen más experiencia con las ventajas y desventajas de encargarle a un agente de IA problemas de codificación específicos. Por ahora, sin embargo, dejar que la IA escriba su código parece una hoja de ruta doble, con aumentos en la velocidad de codificación contrarrestados por aumentos similares en el tiempo y esfuerzo de la revisión de código por parte de los humanos. Es el tipo de resultado que nos hace preguntarnos si el considerable tiempo y gasto en hacer que los agentes de codificación con IA funcionen realmente vale la pena para la mayoría de las empresas.
Fuente: Ars Technica · Resumido por HeadlinesBriefing