Un estudio llevado a cabo por Microsoft para analizar cómo la inteligencia artificial incide en la productividad de los equipos de desarrollo a través del marco SPACE, y que ha combinado encuestas y trabajo cualitativo con entrevistas, grupos focales y observación, revela la masiva aceptación de la IA cómo ayuda en las tareas de desarrollo de código fuente para aplicaciones, por parte de los profesionales del sector.
No obstante, cabe tener en cuenta que más del 80% de los participantes encuestados para la realización del estudio, trabajaban en Microsoft, con una representación adicional de al menos 15 empresas del sector.
La encuesta se realizó en agosto de 2024 a 3.500 personas, con 530 respuestas y una tasa del 15%, y los resultados han visto la luz solamente ahora, a finales de este pasado mes de julio.
La premisa de la investigación era la de medir más allá de la velocidad de codificación e incorporar datos sobre satisfacción, desempeño, actividad, colaboración y eficiencia. Los autores del paper señalan limitaciones propias de estudios de percepción: posible sesgo de respuesta, foco en usuarios que ya emplean IA de forma habitual, y restricción geográfica, además de que las respuestas no constituyen mediciones directas de productividad.
El 75% de los desarrolladores encuestados declaró usar con regularidad herramientas de IA para completar tareas, y entre quienes las utilizan, el 64% recurre a ellas al menos semanalmente. La experiencia influye de forma moderada: quienes suman más de siete años son un 4% menos propensos a ser usuarios diarios frente a quienes están en sus tres primeros años. La percepción de apoyo organizativo es un factor más determinante: en entornos que promueven activamente la adopción, la probabilidad de uso diario es siete veces mayor.
El texto recoge, además, que la discusión pública oscila entre el reemplazo y la sobrevaloración de la IA, mientras que entre los propios desarrolladores la inquietud por la sustitución laboral es minoritaria. Según la recopilación de los autores, solo un 10% expresa preocupación por la pérdida de empleo por causa de estas herramientas.
El informe recuerda que la productividad no se limita a acelerar la escritura de código, y cita que los desarrolladores dedican un 14% de su tiempo a crear nuevas funciones, lo que refuerza la necesidad de evaluar dimensiones adicionales al ritmo de programación.
Impacto en la productividad
Entre los usuarios habituales, un 90% considera que la IA los hace más productivos, y un 80% afirma que lamentaría no poder seguir utilizándola. De estos, la mayoría señala mejoras en el rendimiento operativo: el 88% percibe mayor capacidad de completar tareas y el 82% valora una mejor eficiencia. El 71% indica una mayor capacidad para entregar valor a cliente o negocio, y el 62% aprecia un incremento en la satisfacción laboral. Menos del 3% muestra desacuerdo con estos enunciados.
La colaboración presenta un panorama más matizado. El 48% coincide en que la IA mejora la comunicación y la cooperación, con un volumen relevante de respuestas neutras. Los testimonios cualitativos apuntan a menos interrupciones entre compañeros y a conversaciones más centradas en aspectos de arquitectura o diseño, sin que ello suponga una disminución de los debates de fondo.
Los participantes también describen a la IA como eficaz en tareas repetitivas y poco novedosas, y menos útil cuando el problema es complejo o atípico. La utilidad percibida crece con la práctica, en paralelo a un aprendizaje sobre cuándo y cómo integrarla en el flujo de trabajo.
El estudio observa una relación positiva entre la frecuencia de uso y la mejora percibida de la productividad, aunque advierte que las diferencias no son estadísticamente significativas y que no puede establecerse causalidad a partir de estos datos.
En tareas observacionales con 23 desarrolladores Java y a partir de entrevistas internas, el éxito dependió de la complejidad del encargo, la pericia del profesional y su familiaridad con los modelos. El proceso con IA exige formular el problema, definir entradas, evaluar propuestas y decidir su implantación. Los fallos en cualquiera de estas etapas generan fricción y subrayan la necesidad de nuevas habilidades.
La adopción colectiva muestra efectos agregados: en equipos en los que todos los miembros usan IA, el 94% de los encuestados considera productivo al grupo; el porcentaje es del 86% cuando la mayoría la emplea y del 79% cuando solo algunos lo hacen. En una escala de cinco puntos, la media de acuerdo con la afirmación “la IA me ayuda a ser más productivo” fue de un 4,66 en equipos con adopción total, 4,35 con adopción mayoritaria y 4,18 cuando la adopción sólo era parcial.
Para terminar, y ya en el área de las recomendaciones, los autores del informe proponen que los equipos documenten buenas prácticas, promuevan el intercambio de conocimiento y normalicen el uso de la IA en el día a día. A nivel organizativo, recomiendan invertir en formación, establecer políticas que compatibilicen experimentación y seguridad, y garantizar el acceso a herramientas adecuadas. En el plano académico, plantean explorar la causalidad del impacto, los efectos por tipo de tarea y la dinámica social de la adopción.
