IA générative

Cobus Greyling situó la ganancia de productividad para desarrolladores obtenida con herramientas de IA generativa en hasta un 55% en noviembre de 2025. La nota Trésor-Éco 391 (DG Trésor, junio de 2026) es más acotada: +26% para desarrolladores, +14% en atención al cliente, y ningún efecto agregado significativo sobre el empleo, con una adopción que aún ronda el 20% de las empresas de la UE. Esa nota aporta la única señal negativa sólida: una caída del 16% en el empleo entre los expuestos de 22 a 25 años en Estados Unidos, sin que se haya establecido causalidad.

El argumento recurrente concierne al desplazamiento, no al volumen. Fred Plais sostiene que el cuello de botella no desapareció, sino que se desplazó aguas arriba, hacia la decisión de qué construir. SFEIR lee el lado del proceso de la misma manera: la implementación se comprimió de semanas a horas, y de los cuatro grandes riesgos de Marty Cagan, el SDLC solo cubre de forma nativa la viabilidad técnica.

Philippe Ensarguet nombra el costo. El open source funcionaba con un contrato implícito en el que el esfuerzo señalaba la comprensión de un proyecto. La IA generativa desacopló ambas cosas al producir contribuciones de apariencia plausible con comprensión cero y esfuerzo cero. Ghostty aplica prohibiciones permanentes al código generado por IA, tldraw cierra automáticamente los PR externos, y cURL cerró su programa de recompensas por errores ante el volumen de envíos vacíos.

El experimento de campo realizado por Dell'Acqua, Mollick, Lakhani y colegas (791 profesionales, Organization Science 2026) encontró que un individuo con IA igualaba a una pareja multifuncional sin ella: +0,37σ frente a +0,24σ. Las parejas humanas sin IA seguían identificando su propia mejor idea con más frecuencia, alrededor del 50% frente al 37%. El juicio evaluativo permaneció en manos de los humanos.