Adam Conway, experto en tecnología: "Todos los programadores que conozco usan la IA a diario, pero casi ninguno confía en su código"
Codex y Claude Code yo son uno de los herramientas de inteligencia artificial más utilizadas en programaciones. El experto Conway afirma que casi todos lo usan, pero con "miedo".
A pesar de que todavía hay preocupaciones sobre la IA en la programación, la mayoría de los profesionales en la actualidad utilizan dichos asistentes virtuales. Se está volviendo humo en actividad muy común y vamos a considerarlo como algo malo, siempre de manera adecuada.
Pero, a pesar de esta transición tecnológica, los desarrolladores siguen teniendo desconfiando de el código que genera GitHub Copilot y herramientas similares, por lo menos eso solo que afirma experto en tecnología, Adam Conway.
El avance de los modelos de IA ha servido para ayudar a completar tareas básicas como todos los segmentos de código específicos, ayudar a corregir o encontrar soluciones y sugerir mejoras cuando es necesario.
Todo esto se realiza con los prompts, pero no se debe tener en cuenta ciegamente lo que arrojan los chatbots y, he ahí la verdadera importancia del criterio humano en este sector laboral.
La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario de los programadores
¿El "vibe coding" es realmente confiable? Esa es la pregunta que se hace el experto Adam Conway, un especialista irlandés que cuenta con una licenciatura en Ciencias de la Computación y que forma parte del equipo de XDA-Developers.
En su análisis, comparte que prácticamente todos los desarrolladores que conoce utilizan inteligencia artificial en sus proyectos. Aquí ha visto la manera en la que muchos trabajadores están empleando las técnicas con los asistentes virtuales para generar código.
Estas herramientas son responsables de generar un cambio importante en el sector informático debido a que "realmente ayudan". Por ejemplo, se puede hacer una consulta interna de estructura, crear partes de código con prompts y trabajar con tareas básicas automatizadas.
“Claude Code está en todas partes, Cursor también es común y los IDE agentes más nuevos como Kiro están comenzando a crecer.”
También reconoce que él mismo las utiliza para investigación técnica y proyectos relacionados con microcontroladores. Cuando necesitas una interfaz inicial, una configuración básica o un punto de partida para una tarea mecánica, la IA puede reducir significativamente el tiempo invertido.
Por eso mismo es que el desarrollo asistido por inteligencia artificial ha aumentado la velocidad de producción de una manera nunca antes vista y es solo el comienzo de muchas de las cosas que están por venir a lo largo de los próximos años.
Aun así, Conway establece una diferencia fundamental entre utilidad y confianza. A pesar de que afirma que esta tecnología es muy importante, es necesario utilizarla con precaución.
Stack Overflow Developer Survey 2025 compartió estadísticas donde el 51% de los desarrolladores profesionales afirma utilizar la IA diariamente, lo que demuestra la dependencia actual. De la misma manera, el informe compartido también ha revelado que hay desconfianza en la precisión de las respuestas de los asistentes virtuales.
No se hay que fiarse ciegamente de lo que se genera porque puede haber errores o incongruencias en el resultado. Como consecuencia, está haciendo que los ingenieros tengan que aplicar una revisión exhaustiva antes de aprobar.
De hecho, menciona que determinadas organizaciones han comenzado a reducir parte de su dependencia de estas herramientas debido a dudas relacionadas con la precisión del código.
El código generado por IA acelera procesos, pero la responsabilidad sigue siendo humana
El verdadero peligro de la inteligencia artificial en la programación no es que esté generando código "inútil", sino que hay una capacidad de crear "soluciones" que parecen correctas, pero que pueden terminar siendo un desastre al tener altas probabilidades de "ocultar errores críticos" de seguridad.
Usar la inteligencia artificial es tentador porque los resultados para las tareas básicas y funciones permiten ahorrar tiempo, pero es posible que haya defectos que pongan en riesgo un trabajo entero.
Un claro ejemplo de ello, un estudio de METR demostró que programadores experimentados tardaron un 19% más en completar tareas con IA debido al tiempo invertido en depurar y corregir los fallos generados.
Evidentemente, esto no quiere decir que para resolverlo se tenga que abandonar por completo la IA, sino que hay que utilizarla con criterio e inteligencia.
Saber cuándo, cómo y dónde implementar dicha tecnología es lo que diferencia un proyecto de estar en "peligro". Por eso, no solamente se trata de ejecutar un prompt y dejar que haga absolutamente todo, sino de supervisar y aplicar sus capacidades en puntos estratégicos.