Programar con IA o a mano: ¿qué dice la evidencia?

En 2022, un equipo de Microsoft, GitHub y MIT reclutó a 95 programadores profesionales. Debían crear un servidor web sencillo en JavaScript lo más rápido posible: unos con Copilot, un asistente de IA que sugiere código mientras escribes, y otros sin él. Quienes terminaron sin IA tardaron unos 161 minutos en promedio; con IA, unos 71 [F3].

Eso significa un 55,8 % menos de tiempo. Pero fue una sola tarea, corta y muy definida, y el estudio no revisó la calidad del código [F3].

Como participaron pocas personas, la cifra es una estimación: la mejora real podría estar entre 21 % y 89 % [F3].

Curiosamente, los participantes calcularon una mejora de 35 %, menor que la real. Guarda este detalle para la próxima escena [F3].

En 2025, el centro de investigación METR hizo otro experimento. Reunió a 16 programadores con años de experiencia en proyectos de código abierto enormes, con más de un millón de líneas de código en promedio. Les dio 246 tareas reales, de unas dos horas cada una, y un sorteo decidía en cada una si podían usar IA o no. Al empezar, esperaban ahorrar un 24 % del tiempo [F1].

Al terminar, creían haber ahorrado un 20 % [F1].

Pero el cronómetro dijo lo contrario: con IA, las tareas tardaron un 19 % más [F1].

Ojo: los autores aclaran que esto no prueba que la IA no sirva. Era un tipo de trabajo muy particular, con las herramientas de ese momento [F1].

En Stanford, 47 personas, la mayoría estudiantes, resolvieron tareas de seguridad informática. Por ejemplo, firmar un mensaje digitalmente, abrir archivos solo dentro de una carpeta permitida y guardar datos en una base de datos. Sin IA, hicieron la firma de forma segura el 21 %, la carpeta el 29 % y la consulta a la base el 50 % [F4].

Con un asistente de IA, esos porcentajes bajaron a 3 %, 12 % y 36 %. El código solía funcionar, pero fallaba en casos límite, como armar consultas SQL pegando texto en vez de usar consultas preparadas [F4].

Además, quienes tenían IA se sentían más seguros de su código que quienes no la tenían. Ojo: el modelo era de 2022 y la muestra, pequeña [F4].

La ciencia no es una foto, es una película. Cada estudio mide una herramienta, un tipo de tarea y un grupo de personas en un momento.

En julio de 2025, METR midió que la IA de ese momento frenaba a expertos en proyectos que conocían muy bien [F1].

Ese mismo mes, la encuesta de Stack Overflow, con más de 49.000 respuestas de 177 países, mostró que el uso de IA sube, pero la desconfianza en su exactitud también: del 31 % al 46 % [F5].

En febrero de 2026, METR repitió el experimento con IA más nueva. Los datos brutos sugieren más rapidez, pero el propio equipo avisa que no son fiables: entre el 30 % y el 50 % de los programadores dejaba fuera tareas que no querían hacer sin IA [F2].

Por eso, un solo estudio nunca cierra el tema.

Programar con IA no es apretar un botón: es un ciclo en el que tú sigues decidiendo. En 2025, el 84 % de los desarrolladores encuestados por Stack Overflow usaba IA o pensaba usarla, pero el 46 % no confiaba en su exactitud [F5].

Pedir bien ayuda: en Stanford, quienes daban más contexto en sus instrucciones escribieron código más seguro [F4].

Leer y entender es clave: el 61,3 % quiere entender por completo su código [F5].

Y probar cuesta tiempo: el 45 % dice que depurar código hecho por IA lleva mucho [F5].

Al final, el 75,3 % dice que seguiría pidiendo ayuda a una persona cuando no confía en la IA [F5].

Ya viste tres estudios, una actualización y una encuesta. Ahora te toca separar lo que se dice de lo que muestran las fuentes. Decide sobre cada afirmación y compara con la evidencia.

No hay un ganador único entre programar a mano y programar con IA. La pregunta útil es otra: ¿en qué tarea, con qué herramienta y quién revisa el resultado? Los estudios que viste miden situaciones muy distintas, y por eso sus resultados también lo son.

Cuando leas un titular sobre IA y programación, busca el año, el tamaño del estudio y el tipo de tarea. Con eso ya sabes más que la mayoría.