Resumen: a pesar de la adopción generalizada, el impacto de las herramientas de IA en el desarrollo de software en la naturaleza sigue siendo poco estudiada. Realizamos un ensayo controlado aleatorio (ECA) para comprender cómo las herramientas de IA en la frontera de febrero-junio de 2025 afectan la productividad de los desarrolladores de código abierto experimentados. 16 desarrolladores con experiencia de IA moderada completan 246 tareas en proyectos maduros en los que tienen un promedio de 5 años de experiencia previa. Cada tarea se asigna aleatoriamente para permitir o no permitir el uso de las herramientas de IA de principios de 2025. Cuando se permiten herramientas de IA, los desarrolladores usan principalmente Cursor Pro, un editor de código popular y soneto Claude 3.5/3.7. Antes de comenzar las tareas, los desarrolladores pronostican que permitir la IA reducirá el tiempo de finalización en un 24%. Después de completar el estudio, los desarrolladores estiman que permitir que AI redujo el tiempo de finalización en un 20%. Sorprendentemente, encontramos que permitir la IA en realidad aumenta el tiempo de finalización en un 19%: las herramientas de IA ralentizaron a los desarrolladores. Esta desaceleración también contradice las predicciones de expertos en economía (39% más corto) y ML (38% más corto). Para comprender este resultado, recopilamos y evaluamos evidencia de 20 propiedades de nuestro entorno que a priori podría contribuir al efecto de desaceleración observado, por ejemplo, el tamaño y los estándares de calidad de los proyectos, o la experiencia previa del desarrollador con las herramientas de IA. Aunque la influencia de los artefactos experimentales no se puede descartar por completo, la robustez del efecto de desaceleración en nuestros análisis sugiere que es poco probable que sea principalmente una función de nuestro diseño experimental.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de julio de 2025.
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