El trabajo de codificación de IA está cambiando rápidamente y su trayectoria profesional puede dividirse
El trabajo de codificación de IA está cambiando rápidamente y los beneficios no se reparten de forma uniforme.
Un estudio publicado en Science sugiere que la codificación asistida por IA ya está integrada en la creación diaria de software en GitHub. Los autores rastrearon el desarrollo de Python a lo largo del tiempo y utilizaron un detector específico para identificar código que probablemente provenía de asistentes generativos como ChatGPT o GitHub Copilot .
Para los desarrolladores que inician su carrera, la señal es confusa. Los programadores más nuevos recurren más a estas herramientas, pero las mejoras de rendimiento más evidentes se observan entre los veteranos. En otras palabras, la IA tiende a recompensar a quienes ya saben cómo usarla.
Cómo el estudio rastreó el código de IA
En lugar de basarse en encuestas, el análisis se centró en las funciones de Python publicadas en GitHub y observó cómo los desarrolladores individuales evolucionaron con el tiempo. El método se centró en un modelo entrenado, diseñado para identificar patrones asociados con el código generado por IA.
Esto permitió a los investigadores comparar la adopción entre países y niveles de experiencia, y luego vincular el uso con resultados como la actividad de confirmación y la variedad de bibliotecas utilizadas por los desarrolladores. Analiza lo que aparece en repositorios reales, no lo que la gente dice que hace.
Por qué la experiencia cambia la recompensa
Aquí viene lo difícil. Las herramientas de codificación generativa no funcionan como una mejora universal. Los desarrolladores menos experimentados parecen usarlas con más frecuencia, pero las mejoras medibles se concentran en los desarrolladores senior, incluyendo un mayor rendimiento y un uso más amplio de las bibliotecas.
Una posible explicación es el juicio. Los desarrolladores experimentados tienden a hacer preguntas más agudas, detectar errores con mayor rapidez y saber cuándo ignorar una respuesta aparentemente plausible. En ese contexto, el trabajo de programación de IA potencia la toma de decisiones acertada, no solo la velocidad.
Qué debes hacer a continuación
Si estás al inicio de tu carrera, considera a tu copiloto como una calculadora, no como un atajo. Úsalo para redactar texto estándar, explorar bibliotecas desconocidas y crear pruebas, y luego oblígate a explicar cada línea que mantengas. Hazlo con constancia y aprenderás más rápido que solo con indicaciones. Descubre las mejores herramientas de IA para programar.
Si buscas trabajo, crea pruebas de que puedes evaluar el código, no solo generarlo. Los archivos README claros, las confirmaciones rigurosas y las revisiones de código minuciosas serán más importantes a medida que la programación asistida por IA se normalice. Presta atención a las entrevistas que priorizan la depuración y la verificación sobre la memorización de la sintaxis.
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