La IA sigue lejos de reemplazar directamente a los programadores

1 Descripción general

Gen AI y herramientas como GitHub Copilot no son tan buenos en reemplazar a los programadores para tareas serias, a partir de abril de 2025.Parece que todavía estamos a muchos meses de esa etapa.Muchas declaraciones vistas en Internet son o campañas de marketing tratando de vender herramientas de IA existentes, o declaraciones demasiado optimistas no basadas en la experiencia con herramientas reales que existen hoy en día.

En este artículo, estamos dando un resumen de tres artículos en Internet que apoyan la afirmación anterior, y el último es la experiencia personal de desarrollo de este autor con GitHub Copilot.

2. artículo 1: Los agentes de IA no pueden deshacer de forma fiable el software.

Article 1: AI isn’t ready to replace human coders for debugging, researchers say

Síntomas y síntomas:

• Incluso cuando se le da acceso a las herramientas, los agentes de inteligencia artificial no pueden debutar de forma fiable el software.
• .. (la gente) ajustan sus expectativas porque los modelos no son lo suficientemente buenos en la parte de debug, y el debugging ocupa la mayor parte del tiempo de un desarrollador. Esa es la sugerencia de Microsoft Research.
• modelos de inteligencia artificial... lejos de lo que un desarrollador humano experimentado puede hacer
• ...sugieren algunas de las ideas ambiciosas sobre los agentes de inteligencia artificial que sustituyen directamente a los desarrolladores están muy lejos de la realidad
• ... los modelos tienden a producir código cargado de errores y vulnerabilidades de seguridad, y generalmente no
• Incluso cuando se le da acceso a las herramientas, los agentes de IA no pueden debugar de manera confiable el software.
• .. (la gente) ajustan sus expectativas porque los modelos no son lo suficientemente buenos en la parte de desgaste, y el desgaste ocupa la mayor parte del tiempo de un desarrollador.Sugestión de Microsoft Research.
• Modelos de IA... un grito lejos de lo que un desarrollador humano experimentado puede hacer
• ...sugieren algunas de las ideas ambiciosas sobre los agentes de IA que sustituyen directamente a los desarrolladores están bastante lejos de la realidad
• ... los modelos tienden a producir código cargado de errores y vulnerabilidades de seguridad, y generalmente no son capaces de corregir esos problemas
• .. el mejor resultado es un agente que ahorra a un desarrollador humano una cantidad sustancial de tiempo, no uno que puede hacer todo lo que puede hacer

3. artículo 2: Bajo la presión de abrazar la IA, los desarrolladores están creciendo frustrados

Bajo presión para abrazar la IA, los desarrolladores están creciendo frustrados




Article 2: AI coding mandates are driving developers to the brink

AI coding mandates are driving developers to the brinkAI coding mandates are driving developers to the brink




Síntomas y síntomas:

• ..la adopción de la IA está “derribando a su empresa” a medida que surge una brecha entre el liderazgo y los empleados que adoptan tales herramientas.
• Para los desarrolladores de software específicamente, hay preocupaciones de que las herramientas de codificación de IA están introduciendo errores en su código, fallando en muchas tareas e incluso borrando el código existente a los muchos problemas que causan con las implementaciones.
• ...el uso de las herramientas de codificación de IA está causando rápidamente un aumento en los incidentes, con el 68% de los encuestados de Harness diciendo que pasan más tiempo resolviendo las vulnerabilidades de seguridad relacionadas con las herramientas de codificación de IA que antes de usar las herramientas de codif
• ..La adopción de la IA está “derribando a su empresa” a medida que surge una brecha entre el liderazgo y los empleados que adoptan tales herramientas.
Para los desarrolladores de software específicamente, hay preocupaciones de que las herramientas de codificación de IA estén introduciendo errores en su código, fallando en muchas tareas y agravando la deuda técnica.
• ...la confianza de los desarrolladores en las herramientas de codificación de IA ha disminuido rápidamente
Los desarrolladores describen una serie de problemas técnicos y dolores de cabeza asociados con las herramientas de codificación de IA, desde cómo suelen sugerir código incorrecto e incluso borrar código existente hasta los muchos problemas que causan con las implementaciones.El uso de herramientas de IA está causando un aumento en los incidentes, con el 68% de los encuestados de Harness diciendo que pasan más tiempo resolviendo vulnerabilidades de seguridad relacionadas con IA ahora que antes de usar herramientas de codificación de IA.
• GitHub Copilot... fue equivocado tantas veces como fue correcto
• le lleva mucho tiempo a alguien (humano) para revisar algo que (herramientas de IA) realmente no escribieron y entendieron completamente
• Los ejecutivos manejan mal sus expectativas ... los líderes de la empresa que no tienen visibilidad cercana en los flujos de trabajo de ingeniería
• Las herramientas de codificación de IA son todavía nuevas, y averiguar cómo usarlas de manera efectiva requiere un esfuerzo concertado

4. artículo 3: GitHub Copilot (GHC) no se puede confiar con una tarea un poco complicada

GitHub Copilot (GHC) no se puede confiar con una tarea un poco complicada

Article 3: GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great

GitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not GreatGitHub Copilot (Gen-AI) is Helpful, But Not Great




Síntomas y síntomas:

Los archivos inorgánicos están involucrados en el mismo trabajo manual, pero son frecuentes los mismos errores del Copilot de GGH (Copilot de GGH)... A veces es brillante... a veces se pierde tu tiempo, especialmente porque las respuestas verbosas que da a menudo no pueden terminar con la memoria de millones de líneas de código memorizadas.
• Es útil a veces, pero sólo para los problemas de alcance local, y no puede ver la imagen más grande.
• . una gran decepción es que no puede obtener la síntesis de C# para el tiempo correcto, es que Google no lo sabe todo el tiempo, y si el código no lo sabe, es que es un problema... y me piden que aplique la misma energía, por lo que el método de comparación de la línea de código existe
• GitHub Copilot (GHC)... A veces es brillante.. a veces pierde su tiempo, especialmente porque las respuestas verbosas que da a menudo son fuera del tema
• Es útil a veces, pero sólo para problemas de alcance local, y no puede ver el cuadro más grande.
• “...el sentimiento personal” es “no lo sabe bien”, es “intentar adivinarlo”, y dado que es una máquina con una enorme memoria de millones de líneas de código memorizadas, las suposiciones a veces son brillantes, a veces fuera del tema.
• .. una enorme decepción de que no pueda obtener la sintaxis C# correcta todo el tiempo y comprobar la existencia de propiedades / métodos de C# por sí solo
• ... eliminó la línea de código activa porque se comentó una línea de código similar
• Uso mucho el "test fantasma" de GHC, lo reviso y acepto sugerencias cuando me gustan.
• Uso la página de prompt de texto de GHC para pedir la generación de fragmentos o pequeñas funciones con funcionalidad clara... No hay garantías de que GHC tenga éxito aquí, pero si lo hace, puede ser brillante.
• Ya no intento cambios más grandes que involucren 3-4 archivos al mismo tiempo... Las respuestas son, en el mejor de los casos, incompletas, con muchos errores, como propiedades de C# y métodos que no existen (¿es alucinante?)
• ... es tiempo y consumo de energía para revisar cada respuesta GHC proporciona
• ... hallucina sobre propiedades y métodos de C# que no existen para las APIs conocidas y frecuentemente utilizadas...
• ... genera más confusión que código útil, para tareas asignadas basadas en patrones que involucran 4 archivos.
• Pido ayuda al GHC con problemas, pero lee max 2 respuestas de chat. Sus respuestas tienden a ser verbosas... Si no me da una buena respuesta en 2 intentos, iré a leer Google para el mismo problema.
• GHC tiene un serio problema de enfoque; las respuestas a menudo son fuera del tema.
• GitHub Copilot (GHC) no se puede confiar con una tarea un poco complicada que involucre varios archivos al mismo tiempo.
En tales escenarios, los resultados son incompletos y no eficientes en comparación con la programación manual directa.GitHub Copilot (GHC) tiende a alucinar sobre los métodos y propiedades de C# que no existen.
• El código generado no compila de inmediato, lo que requiere mucho trabajo manual para terminarlo.

5 Conclusión

Los artículos anteriores sugieren que algunas de las ideas ambiciosas sobre las herramientas de IA que sustituyen directamente a los desarrolladores están bastante lejos de la realidad.




Algunos autores creen que sigue siendo probable que el mejor resultado sea una herramienta de IA que ahorra a un desarrollador humano una cantidad sustancial de tiempo, no una que pueda sustituir directamente al desarrollador.

6 Referencias




[1] La IA no está lista para reemplazar los codificadores humanos para el borrado, dicen los investigadores

https://arstechnica.com/ai/2025/04/researchers-find-ai-is-pretty-bad-at-debugging-but-theyre-working-on-it/

https://arstechnica.com/ai/2025/04/researchers-find-ai-is-pretty-bad-at-debugging-but-theyre-working-on-it/




[2] Los mandatos de codificación de IA están llevando a los desarrolladores al borde

https://leaddev.com/culture/ai-coding-mandates-are-driving-developers-to-the-brink

https://leaddev.com/culture/ai-coding-mandates-are-driving-developers-to-the-brink




[3] GitHub Copilot (Gen-AI) es útil, pero no grande (Marzo de 2025)

https://markpelf.com/2717/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025/

https://markpelf.com/2717/github-copilot-gen-ai-is-helpful-but-not-great-march-2025/