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Un nuevo estudio académico advierte que el uso intensivo de herramientas de inteligencia artificial para programar puede afectar negativamente la formación de habilidades clave en desarrolladores, especialmente en etapas tempranas de su carrera, pese a los beneficios en velocidad y productividad.
La investigación, publicada el 29 de enero de 2026, analizó cómo la asistencia de IA impacta en el aprendizaje de programación mediante un ensayo controlado y aleatorizado con 52 desarrolladores de software, en su mayoría perfiles junior. El estudio se centró en el uso de asistentes de IA durante la adopción de una nueva biblioteca de Python, evaluando tanto la rapidez en completar tareas como el nivel de comprensión del código generado.
Los resultados
Los resultados muestran una brecha significativa en el aprendizaje: los participantes que utilizaron asistencia de IA obtuvieron, en promedio, un 17% menos de puntuación en una evaluación de conocimientos respecto a quienes programaron sin ayuda, lo que equivale a casi dos niveles académicos de diferencia. En particular, las mayores dificultades se observaron en habilidades de depuración de errores, lectura de código y comprensión conceptual, consideradas críticas para supervisar sistemas automatizados.
Si bien los desarrolladores que usaron IA completaron las tareas ligeramente más rápido, la mejora en productividad no fue estadísticamente significativa. En cambio, el impacto en la retención de conocimientos sí lo fue. Los investigadores identificaron un fenómeno conocido como cognitive offloading, en el que los usuarios delegan el razonamiento a la IA, reduciendo su involucramiento cognitivo en el proceso.
No obstante, el estudio también revela que no todo uso de IA conduce a peores resultados. Los participantes que emplearon la inteligencia artificial como apoyo para comprender —haciendo preguntas conceptuales, solicitando explicaciones o contrastando su propio razonamiento— lograron niveles de aprendizaje comparables o superiores. En contraste, quienes delegaron completamente la escritura y corrección del código en la IA obtuvieron los peores resultados.
“El problema no es usar IA, sino cómo se la usa”, concluyen los autores. Según el análisis cualitativo, los mejores resultados se dieron cuando la herramienta funcionó como un asistente pedagógico, y no como un sustituto del pensamiento.
Importancia de las habilidades humanas
El estudio plantea implicaciones relevantes para empresas tecnológicas, instituciones educativas y desarrolladores en general. A medida que el código generado por IA se vuelve más común, las habilidades humanas para detectar errores, comprender sistemas y tomar decisiones críticas siguen siendo esenciales, especialmente en entornos de alto riesgo.
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Los investigadores advierten que una adopción acelerada y poco estratégica de estas herramientas podría comprometer el desarrollo de competencias a largo plazo, sobre todo en profesionales jóvenes. Por ello, recomiendan que las organizaciones implementen políticas y diseños de uso de IA que equilibren productividad con aprendizaje continuo.
En un contexto donde la inteligencia artificial redefine el trabajo técnico, el estudio refuerza una idea clave: la eficiencia inmediata no debe reemplazar el desarrollo de capacidades que sostienen la innovación y la supervisión responsable de la tecnología.
Vía: Anthropic
