La velocidad con la que la IA genera código está cambiando nuestra forma de entender el desarrollo de software. Pero medir la productividad contando líneas, tareas o prompts puede llevarnos al mismo error de siempre, confundir actividad con resultados. La medida que importa es mucho más sencilla se trata de cuánto producto obtenemos por los recursos que utilizamos.
Hay una trampa en la conversación actual sobre los Agentes de Inteligencia Artificial, y es que estamos confundiendo capacidad con productividad.
Que una máquina pueda programar no significa que una empresa vaya a producir más software. Igualmente, pueda escribir miles de líneas de código en segundos tampoco significa que vaya a ser más barata, incluso, que un Agente sea capaz de trabajar durante horas sin descanso, probar miles de alternativas o resolver problemas que exigirían enormes esfuerzos humanos no responde a la pregunta que debería ocuparnos.
La pregunta es mucho más sencilla, ¿cuánto software útil conseguimos por el dinero que estamos gastando? Todo lo demás es secundario.
Porque si no somos capaces de responder a esto, decidir entre desarrolladores, proveedores, Agentes de IA o equipos híbridos, se parece bastante a apostar. Y gestionar presupuestos a base de apuestas nunca ha sido una buena metodología.
Un estudio reciente ofreció una pista interesante y fue que incorporar IA al trabajo de los programadores permitió aumentar en más de un 50% el volumen de código producido.
Pero ese dato por sí solo tampoco demuestra que una empresa sea más productiva. Podemos escribir el doble de código y no entregar el doble de producto, incluso podemos escribir mucho más y terminar gastando más en revisarlo, probarlo y mantenerlo.
Ahí está precisamente el problema, la métrica no debería ser cuánto código genera la IA, sino cuánto software útil conseguimos por el coste necesario para producirlo.
Una empresa tiene clientes, presupuestos, plazos y productos que entregar y es por eso por lo que debería importarle bastante menos que un modelo supere a otro por dos puntos en una prueba y mucho más cuánto producto consigue con los recursos que le asigna.
En software, esta diferencia es fundamental. No deberíamos medir la productividad de un Agente por el número de líneas de código que genera. Tampoco la de un desarrollador por el número de tareas que completa. Ni la de un proveedor por el número de personas que coloca en un proyecto.
El resultado que compra una empresa no son líneas de código, horas de trabajo ni tokens. El resultado es software que funciona y que aporta valor. Y es aquí es donde los Agentes cambian las reglas del juego.
Hasta ahora, cuando necesitábamos desarrollar software, la decisión era relativamente sencilla, hacerlo con nuestro equipo o contratar a un proveedor. Ahora existe una tercera posibilidad, utilizar Agentes de IA. Y probablemente pronto dejemos de pensar en estas alternativas como compartimentos estancos. La opción más interesante puede ser una cuarta, equipos híbridos en los que personas y Agentes trabajan conjuntamente.
La tentación, entonces, es asumir que la IA ganará automáticamente porque parece más barata. Y es que ya sabemos que no tiene salario, no tiene vacaciones, no tiene horario. Puede trabajar de forma continua y generar código a una velocidad que ningún desarrollador humano puede igualar. Ahora bien, hay un pequeño problema y es que el código no es producto.
Un Agente puede generar una cantidad impresionante de código y obligarnos después a dedicar enormes recursos a revisarlo, integrarlo, probarlo, corregirlo y mantenerlo. Al mismo tiempo, un desarrollador puede escribir relativamente poco código y entregar una funcionalidad que genere muchísimo valor y, es por esto, que tampoco sirve comparar horas humanas con horas de cómputo. Hay que comparar resultados.
Si un equipo humano produce una determinada cantidad de software útil por un determinado coste y un grupo de Agentes produce más por ese mismo coste, tendremos una respuesta. Si sucede lo contrario, también. Y si un equipo formado por personas utilizando Agentes consigue producir mucho más que cualquiera de los dos por separado, tendremos otra respuesta, ya no necesitamos discutirlo durante años porque podemos medirlo.
De hecho, la llegada de los Agentes nos brinda una oportunidad extraordinaria para hacer algo que el sector lleva mucho tiempo intentando hacer sin demasiado éxito y es medir, de verdad, la productividad del desarrollo de software.
Podemos medir cuánto producto consigue nuestro equipo interno, cuánto consigue un proveedor, cuánto producen los Agentes trabajando por su cuenta y, además, cuánto produce un equipo humano cuando incorpora IA a su forma de trabajar. Después solo hay que poner esos resultados en relación con el coste. La discusión cambia por completo.
Ya no necesitamos especular sobre si los programadores desaparecerán, si los proveedores dejarán de ser necesarios o si los Agentes acabarán haciendo todo el trabajo. Podemos observar qué ocurre en cada caso. Incluso podemos encontrarnos con una paradoja y es que una máquina extraordinariamente poderosa resulte demasiado cara para determinados problemas y que el ser humano, aparentemente menos sofisticado, siga siendo económicamente imbatible, ahora bien, también puede ocurrir exactamente lo contrario.
Lo importante es que ahora tenemos la posibilidad de comprobarlo y es por eso por lo que deberíamos tener cuidado con sustituir una obsesión por otra. Durante años medimos el desarrollo mediante horas, personas o líneas de código. Ahora corremos el riesgo de empezar a medirlo mediante prompts, tokens o número de Agentes desplegados. Sería el mismo error con una tecnología diferente porque al final de la cadena no hay tokens, ni prompts, tampoco Agentes, lo que hay es producto. Y esa debería ser la métrica que importe.
La llegada de los Agentes nos brinda una oportunidad extraordinaria para hacer algo que el sector lleva mucho tiempo intentando: medir la productividad del desarrollo de software
Cada vez que incorporemos Inteligencia Artificial al desarrollo deberíamos poder responder a dos preguntas muy simples: ¿Estamos produciendo más software útil que antes? ¿Cuánto nos está costando conseguirlo?
Solo entonces podremos decidir si necesitamos cinco desarrolladores, cinco Agentes o dos desarrolladores trabajando con veinte Agentes. Quizá descubramos que la IA permite sustituir equipos completos, o que convierte a determinados equipos humanos en organizaciones extraordinariamente productivas o, incluso, comprobemos que para algunos trabajos los humanos siguen siendo sorprendentemente baratos. No tenemos que elegir la respuesta por intuición, sólo tenemos que medirla porque la verdadera revolución de la Inteligencia Artificial no consiste en tener más IA, consiste en conseguir más producto con los mismos recursos.
Hasta que podamos demostrar que eso está ocurriendo, por espectacular que sea la demo, seguiremos teniendo exactamente lo mismo, una demostración impresionante y una factura detrás.
Julián Gómez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC
