A medida que los asistentes de IA para escritura de c¨®digo ganan peso, tambi¨¦n lo hace el n¨²mero de investigaciones y datos que traen a la luz la preocupaci¨®n por la complacencia con el c¨®digo generado por IA. El ¨²ltimo estudio de calidad de c¨®digo de GitClear's (?) muestra que, en el 2024, el c¨®digo duplicado y la rotaci¨®n de c¨®digo aumentaron m¨¢s de lo previsto, mientras la actividad de refactorizaci¨®n en el historial de commits disminuy¨®. Adem¨¢s, como reflejo de la complacencia en el c¨®digo generado por IA, un estudio de Microsoft (?) sobre trabajadores de conocimiento mostr¨® que la confianza generada por la IA suele venir a costa del pensamiento cr¨ªtico, un patr¨®n que hemos observado a medida que la complacencia se instala con el uso prolongado de asistentes de programaci¨®n. El auge de los agentes de ingenier¨ªa de software supervisados (https: //www.thoughtworks.com/es/radar/techniques/software-engineering-agents)?) amplifica a¨²n m¨¢s los riesgos, ya que, cuando la IA genera conjuntos de cambios cada vez m¨¢s grandes, los desarrolladores se enfrentan a mayores desaf¨ªos a la hora de revisar los resultados. La aparici¨®n de la , donde los desarrolladores permiten que la IA genere c¨®digo con una revisi¨®n m¨ªnima, ilustra la creciente confianza en los resultados generados por la IA. Si bien este enfoque puede ser adecuado para prototipos u otros tipos de c¨®digo descartable, recomendamos encarecidamente no usarlo para c¨®digo de producci¨®n.
Los asistentes de c¨®digo con IA como GitHub Copilot y Tabnine se han hecho muy populares. Seg¨²n la , ¡°el 72% de todos los encuestados est¨¢n a favor o muy a favor de las herramientas con IA para el desarrollo¡±. Aunque tambi¨¦n vemos sus ventajas, desconfiamos del impacto a medio y largo plazo que esto tendr¨¢ en la calidad del c¨®digo y advertimos a los desarrolladores sobre la complacencia con el c¨®digo generado por IA. Tras unas cuantas experiencias positivas con un asistente, resulta demasiado tentador ser permisivos al revisar las sugerencias de la IA. Estudios como , muestran una tendencia a un crecimiento m¨¢s r¨¢pido de las bases de c¨®digo, que sospechamos coincide con un mayor n¨²mero de pull requests. Y nos hace preguntarnos si el mencionado aumento del 15% de la tasa de fusi¨®n de pull requests es realmente algo bueno o si la gente est¨¢ fusionando pull requests m¨¢s grandes m¨¢s r¨¢pido porque conf¨ªan demasiado en los resultados de la IA. Seguimos utilizando los consejos b¨¢sicos ¡°para empezar¡± que dimos hace m¨¢s de un a?o, que consisten en tener cuidado con el sesgo de automatizaci¨®n, la falacia del costo hundido, el sesgo de anclaje y la fatiga de revisi¨®n. Tambi¨¦n recomendamos que los programadores desarrollen un buen .
