Puntos clave
Los desarrolladores sénior envían aproximadamente 2,5 veces más código generado por IA que los júnior (32 % frente al 13 %).
La IA da la sensación de que es más rápida, pero las investigaciones muestran que los desarrolladores pueden tardar ~19 % más.
Casi 1 de cada 3 desarrolladores dedica tanto tiempo a corregir los resultados de la IA que acaba contrarrestando los beneficios obtenidos.
La experiencia genera confianza: los desarrolladores sénior confían más en el uso de la IA en producción.
La IA eleva la moral (~80 % disfruta más programando), aunque no está claro si aumenta la productividad.
La mayoría de los desarrolladores son conscientes del impacto medioambiental de la IA
Resultado final: más que mejorar la productividad en sí, las herramientas de programación con IA transforman los flujos de trabajo de los desarrolladores y la experiencia es lo que determina quién se beneficia más.
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Las herramientas de IA para programar no han tardado en integrarse en el flujo de trabajo diario de muchos desarrolladores. Los desarrolladores recurren cada vez más a la IA para generar código, solucionar errores y acelerar el desarrollo, ya sea con GitHub Copilot, Claude, Gemini u otros asistentes de programación. Al mismo tiempo, los debates en torno al «vibe coding» —la práctica de apoyarse en gran medida en el código generado por IA sin entender del todo cada detalle de implementación— han planteado dudas sobre la productividad, la calidad del código y la seguridad.
En julio de 2025, Fastly encuestó a 791 desarrolladores para contrastar esos debates con datos reales.
Por qué los desarrolladores sénior entregan 2,5 veces más código generado por IA
Alrededor de un tercio de los desarrolladores sénior (más de 10 años de experiencia) afirma que más de la mitad del código que entrega está generado por IA: casi dos veces y media la proporción que declaran los desarrolladores júnior (de 0 a 2 años de experiencia), un 13 %.
«La IA probará el código y encontrará errores mucho más rápido que un humano, reparándolos sin problemas «Esto ha sido el caso muchas veces», dijo un desarrollador senior Un encuestado junior señaló los inconvenientes: «Siempre es difícil cuando la IA asume lo que estás haciendo y ese no es el caso, así que tengo que volver atrás y rehacerlo yo mismo».
Los desarrolladores sénior también eran más propensos a afirmar que dedican tiempo a corregir el código generado por IA. Algo menos del 30 % de los sénior afirmaron que editan el resultado de la IA hasta anular la mayor parte del ahorro de tiempo, frente al 17 % de los júnior. Aun así, el 59 % de los desarrolladores sénior afirma que, en conjunto, las herramientas de IA les permiten acelerar las entregas, frente al 49 % de los júnior.
Los desarrolladores sénior son más optimistas respecto al ahorro de tiempo que aporta la IA
Poco más del 50 % de los desarrolladores júnior afirma que la IA les permite trabajar algo más rápido. En cambio, solo el 39 % de los desarrolladores sénior dice lo mismo. Sin embargo, los desarrolladores sénior señalan con más frecuencia mejoras notables de velocidad: el 26 % afirma que la IA les permite trabajar mucho más rápido, el doble que el 13 % de los júnior que opina lo mismo.
Una de las razones de esta diferencia puede ser que los desarrolladores sénior están sencillamente mejor preparados para detectar y corregir los errores de la IA. Los ingenieros con más experiencia pueden estar en mejor posición para sacar partido al «vibe coding», ya que detectan antes cuándo el código generado por IA es incorrecto, inseguro o poco adecuado para el problema que se quiere resolver. Tienen la experiencia necesaria para reconocer cuándo el código «parece correcto», pero no lo es. Esa experiencia les da más confianza para usar las herramientas de IA con eficiencia, incluso en código de alto riesgo o crítico para el negocio. Por el contrario, puede que los desarrolladores júnior no confíen del todo en su capacidad para detectar errores, lo que los hace más cautos a la hora de recurrir a la IA o más propensos a descartarla por completo en producción.
Esa cautela se refleja en la cantidad de código generado por IA que llega realmente a producción. Entre los desarrolladores júnior, solo el 13 % afirma que más de la mitad del código que entrega está generado por IA. Frente a ellos, el 32 % de los desarrolladores sénior dice lo mismo, lo que sugiere que los ingenieros con más experiencia no solo usan la IA de forma más intensiva, sino que también confían más en ella en entornos de producción. El dato sorprende, dada la creciente preocupación por que el «vibe coding» introduzca vulnerabilidades en las aplicaciones.
1 de cada 3 desarrolladores afirma que corregir el código de la IA anula el ahorro de tiempo
Los debates sobre el «vibe coding» suelen centrarse en aumentos espectaculares de la productividad, pero nuestros datos apuntan a una realidad con más matices. Casi 1 de cada 3 desarrolladores (28 %) afirma que a menudo tiene que corregir o editar el código generado por IA hasta el punto de anular la mayor parte del ahorro de tiempo. Solo el 14 % afirma que rara vez necesita retocar el código. Sin embargo, más de la mitad de los desarrolladores sigue considerando que trabaja más rápido con herramientas de IA como Copilot, Gemini o Claude.
La encuesta de Fastly no es la única que pone en duda las mejoras de productividad que aporta la IA. Un ensayo controlado aleatorizado (ECA) reciente con desarrolladores veteranos de proyectos de código abierto reveló algo aún más llamativo: cuando usaron herramientas de IA, tardaron un 19 % más en completar sus tareas.
Esta desconexión puede deberse a la psicología. La codificación de IA suele ser fluida: el código se autocompleta con unas pocas pulsaciones de teclas. Esto da la impresión de impulso, pero las primeras ganancias de velocidad suelen ir seguidas de ciclos de edición, pruebas y reelaboración que reducen cualquier ganancia. Este patrón se refleja tanto en las conversaciones que hemos tenido con los desarrolladores de Fastly como en muchos de los comentarios que recibimos en nuestra encuesta.
Un encuestado lo expresó así: «Una herramienta de codificación de IA como GitHub Copilot me ayuda enormemente en mi flujo de trabajo al sugerir fragmentos de código e incluso funciones completas». Sin embargo, una vez generó un algoritmo complejo que parecía correcto, pero que contenía un error sutil, lo que llevó a varias horas de depuración.
Otro señaló: «La herramienta de IA ahorra tiempo al usar código repetitivo, pero también necesita correcciones manuales para las ineficiencias, lo que mantiene la productividad bajo control».
Casi el 80 % de los desarrolladores afirma que las herramientas de IA hacen que programar sea más divertido
Puede que las mejoras de productividad no estén claras, pero la satisfacción laboral no deja lugar a dudas: casi el 80 % de los desarrolladores afirma que las herramientas de IA hacen que programar sea más divertido. Para algunos, se trata de quitarse de encima el trabajo rutinario. Para otros, puede que sea el subidón de dopamina de tener código a la carta.
“Me ayuda a completar una tarea en la que estoy atascado. «Me permite encontrar las respuestas necesarias para terminar la tarea», dice un encuestado
El disfrute no equivale a la eficiencia, pero en una profesión que lidia con el agotamiento y los atrasos, ese impulso de moral aún podría contar para algo.
La concienciación sobre la programación ecológica se dispara con la experiencia
La encuesta de Fastly también analizó la concienciación de los desarrolladores sobre la programación ecológica —la práctica de escribir software con eficiencia energética— y el coste energético que conllevan las herramientas de programación con IA. La programación ecológica gana terreno a medida que aumenta la experiencia. La concienciación crece con la experiencia: poco más del 56 % de los desarrolladores júnior afirma que tiene en cuenta de forma activa el consumo energético en su trabajo, mientras que casi el 80 % de los ingenieros de nivel medio y sénior lo tiene presente al programar.
En general, los desarrolladores conocen bien el coste medioambiental de las herramientas de IA: en torno a dos tercios, en todos los niveles de experiencia, afirmaron saber que estas herramientas pueden dejar una huella de carbono considerable. Solo una pequeña minoría (menos del 8 % incluso en los niveles más júnior) lo desconocía por completo.
¿Qué es el «vibe coding»?
El «vibe coding» es un estilo de desarrollo en el que los programadores se apoyan en gran medida en el código generado por IA y en prompts en lenguaje natural para crear aplicaciones: revisan, prueban y modifican el resultado en lugar de escribir cada línea a mano. Quienes lo defienden afirman que acelera el desarrollo y reduce el trabajo repetitivo; sus detractores advierten de que el código generado por IA puede introducir errores, ineficiencias o vulnerabilidades de seguridad cuando los desarrolladores confían demasiado en él: una tensión que los datos de esta encuesta reflejan de forma directa.
La experiencia, no las herramientas de IA, determina la productividad al programar
Los desarrolladores sénior entregan más código generado por IA y dedican más tiempo a corregirlo, pero aun así son los que declaran mayores mejoras de velocidad y más confianza en la IA para el trabajo de producción. La experiencia, y no las herramientas en sí, parece ser lo que determina quién se beneficia realmente.
A medida que las herramientas de programación con IA se convierten en algo habitual en el desarrollo de software, la cuestión quizá no sea tanto si los desarrolladores las usan, sino cómo las usan.
Metodología
Esta encuesta fue realizada por Fastly del 10 al 14 de julio de 2025, con 791 desarrolladores profesionales. Todos los encuestados confirman que escribir o revisar código es una parte fundamental de su trabajo. La encuesta se distribuye en EE. UU. y se controla su calidad para garantizar la precisión, aunque, como ocurre con todos los datos autodeclarados, es posible que haya algún sesgo.