Aumenta el reemplazo de programadores y desarrolladores de software por agentes de IA: escriben 30% más código

Un estudio de la Universidad de Harvard encontró que los agentes de inteligencia artificial que escriben código de forma autónoma aumentan un 30% la cantidad de líneas de código producidas en una empresa, pero no elevan de manera comprobable la cantidad de funciones de software que terminan llegando a los usuarios.

La investigación, firmada por Fiona Chen y James Stratton, analizó datos de la plataforma de analítica Jellyfish: 300 millones de eventos de trabajo (como confirmaciones de código y solicitudes de cambios) y registros de gestión de tareas de más de 700.000 empleados en más de 700 empresas de desarrollo de software, entre 2021 y marzo de 2026.

Los autores compararon el comportamiento de cada firma antes y después de incorporar asistentes de IA, que completan código escrito mayormente por humanos y agentes de IA, que redactan y envían código por su cuenta a partir de una instrucción.

En febrero de 2026, Spotify afirmó que sus desarrolladores no habían escrito ni una línea de código desde diciembre de 2025.

Cómo afectó la llegada de IA a la generación de código

Tras la llegada de los agentes, las líneas de código subieron 30%, las confirmaciones 20% y las solicitudes de incorporación de cambios 23%, según el estudio. Sin embargo, la tasa de resolución de tickets de funciones completas, medida en herramientas como Jira, no mostró un cambio estadísticamente significativo.

La explicación está en el proceso de revisión. El tiempo promedio entre el envío de una solicitud de cambios y su incorporación definitiva al proyecto creció 49% después de sumar agentes de IA.

La proporción de solicitudes que un revisor humano devuelve pidiendo correcciones casi se duplicó, y la cantidad de comentarios por cada solicitud aumentó 35%, de acuerdo con los datos relevados por los investigadores.

Las empresas respondieron reasignando personal: la proporción de empleados dedicados a revisar código creció 14% tras la adopción de estos agentes. Los autores, de todos modos, no encontraron un cambio significativo en el empleo total cuando cruzaron esos datos con información de LinkedIn.

Qué pasa con la revisión automática del código hecho por la IA

La inteligencia artificial también podría asumir parte de esa revisión, pero por ahora su aporte es marginal. Para marzo de 2026, el 80% de las empresas relevadas usaba algún sistema de revisión de código con IA.

Pese a eso, los agentes de IA solo generaron el 23% de los comentarios de revisión y participaron en apenas el 10,8% de las solicitudes de cambios, según el estudio. El grueso del trabajo de control sigue en manos de personas.

Los propios autores advierten que la adopción de agentes es todavía reciente: el 95% de las empresas del estudio ya los había incorporado para el cierre del relevamiento, pero muchas siguen ajustando cómo y cuándo usarlos.

Un patrón que se repite en otros estudios

Un trabajo separado de investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y la Universidad de Pensilvania, con datos de más de 500.000 desarrolladores de GitHub, llegó a una conclusión similar: a medida que la autonomía de las herramientas de IA aumenta, la brecha entre el código escrito y el software efectivamente publicado se agranda.

Ese estudio encontró que los agentes más autónomos multiplicaron la actividad de código muy por encima de lo que creció la cantidad final de lanzamientos de software, un patrón que sus autores atribuyeron a lo que llamaron un “eslabón débil” humano en la cadena de producción.

Chen y Stratton sostienen que, si la calidad del código generado por IA mejora y reduce la necesidad de revisión manual, buena parte de este cuello de botella podría achicarse con el tiempo. Por ahora, sus datos no muestran esa mejora en la práctica.