El Impacto de las IA Generadoras de Código en el Trabajo de los Programadores

El presente trabajo analizó el impacto de las inteligencias artificiales (IA) generadoras de código, como GitHub Copilot, en el trabajo de los programadores. Se buscó determinar cómo estas herramientas afectan la productividad y la calidad del código generado, diferenciando sus efectos según el niv...

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Main Authors: Kevin Rivas Verastegui, Elmo Tirado Ruiz, Marcelino Torres Villanueva
Format: Article
Language:English
Published: Universidad La Salle 2025-03-01
Series:Innovación y Software
Subjects:
Online Access:https://revistas.ulasalle.edu.pe/innosoft/article/view/228
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Description
Summary:El presente trabajo analizó el impacto de las inteligencias artificiales (IA) generadoras de código, como GitHub Copilot, en el trabajo de los programadores. Se buscó determinar cómo estas herramientas afectan la productividad y la calidad del código generado, diferenciando sus efectos según el nivel de experiencia de los desarrolladores. La investigación empleó una revisión sistemática de literatura y el análisis de herramientas, siguiendo la metodología PRISMA, para evaluar estudios experimentales y reportes de uso. Los resultados mostraron que las IA generadoras de código aumentaron la productividad en hasta un 55.8% para programadores experimentados, mientras que en programadores menos experimentados generaron una falsa confianza en el código, aumentando los riesgos de inseguridad. Además, se identificaron beneficios en la reducción de tiempos de desarrollo y la democratización del acceso al software, aunque se advirtieron riesgos éticos y técnicos relacionados con la dependencia excesiva y la pérdida de habilidades fundamentales. Estos hallazgos resaltan la necesidad de implementar estrategias que complementen el uso de estas tecnologías con formación continua y prácticas responsables. En conclusión, las IA generadoras de código son catalizadores del desarrollo de software, pero requieren un enfoque equilibrado para maximizar sus beneficios y mitigar sus desafíos.
ISSN:2708-0927
2708-0935