¿Cambio de Vibe? Los desarrolladores sénior envían casi 2,5 veces más código de IA que sus homólogos junior

La encuesta de julio de 2025 de Fastly a 791 desarrolladores reveló una diferencia notable en la cantidad de código generado por IA que se está utilizando en producción. Alrededor de un tercio de los desarrolladores sénior (10+ años de experiencia) afirman que más de la mitad del código que envían es generado por IA, casi dos veces y media la tasa reportada por los desarrolladores junior (0–2 años de experiencia), que es del 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 senior también eran más propensos a decir que invierten tiempo en corregir el código generado por IA. Algo menos del 30 % de los estudiantes de último año informaron haber editado la producción de IA lo suficiente como para compensar la mayor parte del ahorro de tiempo, en comparación con el 17 % de los estudiantes de primer año. Aun así, el 59 % de los mayores afirma que las herramientas de IA les ayudan a enviar más rápido en general, en comparación con el 49 % de los jóvenes.

Los desarrolladores sénior son más optimistas sobre cómo la IA puede ahorrar tiempo.

Poco más del 50 % de los desarrolladores junior dicen que la IA los hace moderadamente más rápidos. Por el contrario, solo el 39 % de los desarrolladores más experimentados dicen lo mismo. Pero es más probable que los desarrolladores sénior informen de aumentos de velocidad significativos: el 26 % dice que la IA los hace mucho más rápidos, el doble que el 13 % de los desarrolladores junior que están de acuerdo.

Una razón de esta brecha puede ser que los desarrolladores sénior están mejor capacitados para detectar y corregir los errores de la IA. Tienen la experiencia para reconocer cuándo el código «se ve bien» pero no lo está. Eso les da más confianza al usar herramientas de IA de manera eficiente, incluso para código de alto riesgo o crítico para el negocio. Por el contrario, los desarrolladores junior pueden no confiar completamente en su capacidad para detectar errores, lo que puede hacerlos más cautelosos al confiar en la IA, o más propensos a evitar su uso en producción por completo.

Eso hace pista con la cantidad de código generado por IA que realmente llega a producción. Entre los desarrolladores junior, solo el 13 % dice que más de la mitad de su código enviado es generado por IA. Por el contrario, el 32 % de los desarrolladores sénior dicen lo mismo, lo que sugiere que los ingenieros con más experiencia no solo utilizan la IA de forma más agresiva, sino que también confían más en ella en los entornos de producción. Esto es sorprendente, dada la creciente preocupación por la «codificación de vibraciones» que introduce vulnerabilidades en las aplicaciones. 

Percepción vs. realidad

Casi 1 de cada 3 desarrolladores (28 %) dice que con frecuencia tiene que corregir o editar el código generado por la IA lo suficiente como para compensar la mayor parte del ahorro de tiempo. Solo el 14 % dice que rara vez necesitas hacer cambios. Y, sin embargo, más de la mitad de los desarrolladores todavía se sienten más rápidos con herramientas de IA como Copilot, Gemini o Claude.

La encuesta de Fastly no es la única que pone en duda las ganancias de productividad de la IA. Un ensayo controlado aleatorio (RCT) reciente con desarrolladores experimentados de código abierto encontró algo aún más sorprendente: cuando los desarrolladores usaban herramientas de IA, tardaban 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».

Sin embargo, la IA aún parece mejorar la satisfacción laboral de los desarrolladores. Casi el 80 % de los desarrolladores dicen que las herramientas de IA hacen que programar sea más agradable. Para algunos, se trata de evitar el trabajo rutinario. Para otros, podría ser el subidón de dopamina del código bajo demanda.

“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.

El coste oculto de la codificación de IA

La encuesta de Fastly también exploró la conciencia de los desarrolladores sobre la codificación ecológica—la práctica de escribir software energéticamente eficiente—y el costo energético detrás de las herramientas de codificación de IA. La práctica de la codificación verde aumenta considerablemente con la experiencia. Poco más del 56 % de los desarrolladores junior afirman que consideran activamente el uso de energía en su trabajo, mientras que casi el 80 % de los ingenieros de nivel medio y senior lo consideran al programar. 

Los desarrolladores son muy conscientes del coste medioambiental de las herramientas de IA: aproximadamente dos tercios de los desarrolladores de todos los niveles de experiencia dijeron que saben que estas herramientas pueden tener una significativa huella de carbono. Solo una pequeña minoría (menos del 8 %, incluso en los niveles más bajos) estaba completamente desinformada. En conjunto, los datos sugieren que la sostenibilidad está cada vez más integrada en la cultura de los desarrolladores.

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.