Las redes neuronales aceleraron la programación un 52 %, pero esa cifra llamativa tiene truco.

Las redes neuronales han reducido casi a la mitad el tiempo para escribir código, pero los proyectos de código abierto han recibido, junto con la aceleración, un aumento de correcciones dudosas. Según los participantes de una encuesta de la Linux Foundation, aproximadamente el 25% de las solicitudes de cambio de código recibidas son de baja calidad o fueron generadas con IA. En los proyectos grandes la proporción llega al 31%, y el análisis de cada propuesta sigue requiriendo atención humana.

Linux Foundation encuestó a 234 desarrolladores y mantenedores de proyectos abiertos entre abril y junio de 2026. La estimación de la proporción de cambios dudosos la ofrecieron 111 participantes, sin verificación independiente de las propuestas. Aunque el informe incluye el término «basura de IA», la leyenda del gráfico agrupa la baja calidad y la generación por IA. Por ello, no se puede considerar que una cuarta parte de las solicitudes sea automáticamente un fallo confirmado de las redes neuronales.

Según los participantes, el tiempo para escribir el código de una tarea típica con IA se redujo de media de cuatro horas y 18 minutos a dos horas y seis minutos, es decir, un 52%. La revisión de los cambios y la retroalimentación se aceleraron un 44%. Sin embargo, estos indicadores reflejan experiencias subjetivas, no mediciones de rendimiento. Al trabajar en tareas complejas, el 21% de los encuestados, por el contrario, pasó a dedicar más tiempo.

La aceleración provocó un aumento en el número de propuestas de cambio de código. El 59% de los mantenedores notó un incremento en el flujo, y entre los proyectos grandes la cifra alcanzó el 69%. Al mismo tiempo, el 64% de los representantes de equipos grandes informó que la revisión de cambios con participación de IA empezó a llevar más tiempo. Para esos proyectos, el agotamiento de los mantenedores se convirtió en la preocupación más frecuente, con un 63% de respuestas.

Dificultades similares ya se observaron en GitHub. En febrero los representantes de la plataforma discutieron la posibilidad de limitar la recepción de solicitudes de cambio a participantes de confianza o cerrar por completo la recepción en ciertos repositorios. El motivo fueron numerosas correcciones débiles cuyo formato resulta convincente, pero cuyo contenido exige una verificación prolongada. Los autores de esas propuestas a menudo dejan de responder después de enviarlas.

No existen reglas uniformes para el desarrollo asistido por redes neuronales en muchos proyectos. Solo el 35% de los participantes informó sobre una política formal que permite herramientas de IA, y el 32% declaró no tener reglas ni planes para adoptarlas. Entre los autores de cambios, el 61% revisa línea por línea y prueba completamente el código generado. Sin embargo, el 19% nunca revela el uso de IA al preparar las modificaciones.

En octubre Google suspendió la recepción de parte de los avisos de vulnerabilidades en el VRP de software de código abierto debido al flujo de solicitudes automáticas sin confirmar. Los informes de errores difieren de las solicitudes de cambio, pero ambos casos muestran el coste de la generación barata de materiales. La Linux Foundation propone obligar a los autores a verificar y señalar las correcciones hechas con IA, y aconseja a los proyectos que establezcan reglas y desarrollen herramientas de verificación.