Abi Noda, en el blog de DX, hace un resumen de un estudio sobre el uso de IA en tareas de desarrollo de software:
Las personas investigadoras querían entender si la forma en que los desarrolladores se sienten respecto a distintas tareas afecta cuán abiertos están a usar IA y con qué frecuencia la usan. Esto fue lo que encontraron:
- En las tareas que los desarrolladores perciben como importantes, de alto impacto o difíciles, están más abiertos a usar IA y tienden a usarla con mayor frecuencia. Utilizan la IA como una forma de reducir esfuerzo, validar su razonamiento o evitar errores, pero aun así quieren mantenerse en control.
- En las tareas que sienten como centrales para su identidad (como la programación o las decisiones de diseño), los desarrolladores son menos propensos a dejar que la IA tome el control, pero sí la usan para ayudarles a mejorar o acelerar el trabajo.
- En el “trabajo con personas”, como acompañar o mentorizar a compañeros o crear ellos mismos funcionalidades de IA, los desarrolladores tendieron mucho más a limitar la participación de la IA. Ven estas tareas como profundamente humanas, que requieren habilidades como criterio, experiencia, construcción de relaciones y crecimiento personal. Comentaron que la mentoría necesita confianza y empatía, y que construir herramientas de IA exige oficio. En estos casos prefieren hacer el trabajo ellos mismos, usando la IA solo en los márgenes.
- Los rasgos personales importan. Los desarrolladores más junior y quienes tienen más experiencia con IA la utilizan más. Las personas más tolerantes al riesgo o más entusiastas con la IA tienden a apoyarse en ella con mayor frecuencia, especialmente para trabajo exigente o de alto riesgo. Los desarrolladores más cautelosos siguen siendo prudentes con la IA cuando el trabajo se siente arriesgado.
- Por último, en el trabajo operativo y de coordinación —como mantener sistemas, configurar entornos, actualizar documentación y gestionar logística— los desarrolladores desean con fuerza la ayuda de la IA para reducir tareas repetitivas o aburridas. Pero hay una condición: solo quieren esa ayuda cuando la IA es segura, fiable y fácil de supervisar. No quieren que la IA haga cambios arriesgados por su cuenta ni que sustituya el juicio humano necesario para decisiones estratégicas o la comunicación con stakeholders.
Buenos puntos a tomar en cuenta para cualquier líder de ingeniería que quiera comenzar a explorar el uso de IA en su trabajo.
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