Una encuesta a 305 desarrolladores profesionales publicada por la plataforma de formación en programación Coddy revela que el 71 % ha puesto en producción código que no entendía del todo, y que cuatro de cada cinco describen su relación con las herramientas de programación con IA como una dependencia más que como una ventaja. El estudio, realizado en julio de 2026 y retomado esta semana en un análisis de The New Stack, es uno de los primeros intentos de medir lo que la programación agéntica le cuesta al desarrollador en términos de conducta, y no lo que aporta en volumen de trabajo.
Claves del informe
- Coddy encuestó a 305 desarrolladores que usan alguna herramienta de programación con IA al menos una vez por semana: el 80 % afirmó que su uso se había sentido más como dependencia que como ventaja en alguna ocasión, y el 59 % dijo sentirlo a menudo o a veces.
- La programación fuera de horario no prevista varía mucho según la herramienta: 62 % entre quienes usan OpenAI Codex, 45 % con Google Gemini, 40 % con Claude Code y 36 % con GitHub Copilot.
- El 71 % admitió haber publicado código que no comprendía por completo, cifra que sube al 77 % entre usuarios de Gemini y al 79 % entre los encuestados de la generación Z.
¿Qué tan dependientes son los desarrolladores de la IA?
Los participantes fueron reclutados a través de Prolific y CloudResearch Connect, tienen entre 18 y 74 años con una media de 38, y todos usan un asistente de programación con IA al menos una vez por semana. Coddy los clasificó según cuántas señales de uso compulsivo presentaban: el 41 % mostró tres o más y quedó en el grupo que el informe denomina "Hooked".
La cifra de dependencia es el eje del estudio, pero los datos sobre lo difícil que resulta soltar estas herramientas pesan todavía más. Solo el 17 % dejaría de usarlas durante un mes si se lo pidieran, y el 67 % reconoció que le incomodaría que desaparecieran mañana. El 82 % señaló al menos una herramienta que le costaría abandonar.
El costo aparece en la agenda. El 36 % dijo haber saltado descansos o días libres para no interrumpir una sesión. El 32 % retrasó o sacrificó horas de sueño, porcentaje que sube al 40 % entre los desarrolladores sénior. El 28 % se saltó comidas, el 26 % dejó pendientes tareas cotidianas y el 23 % renunció a hacer ejercicio.
¿Por qué la herramienta cambia la conducta?
La brecha más llamativa de los datos está entre productos, no entre perfiles de personas. Los usuarios de Codex reportaron un 62 % de programación no planificada fuera de horario, 26 puntos porcentuales por encima del 36 % de GitHub Copilot, con Gemini y Claude Code en medio. Esa distancia supera la que separa a los distintos niveles de experiencia o generaciones dentro del mismo conjunto de datos.
Los rankings no encajan de forma limpia. El 35 % de los encuestados señaló a Claude Code como la herramienta más difícil de soltar, más que a cualquier otro producto, y sin embargo sus usuarios registraron la segunda tasa más baja de trabajo fuera de horario. Costar trabajo dejarla y retener al desarrollador frente al teclado pasada la cena parecen propiedades distintas, y la encuesta no aclara si la diferencia viene del grado de autonomía de cada herramienta, de su modelo de precios o del tipo de trabajo que atrae.
¿Quién recibe premios por la dependencia?
El cuadro de incentivos es la parte incómoda para quienes dirigen equipos de ingeniería. Dentro del grupo "Hooked", el 75 % atribuyó a la IA algún aumento de sueldo o ascenso, frente al 39 % de quienes describieron su uso como controlado. Los usuarios más intensivos, los que dedican 20 horas o más a la semana a estas herramientas, reportaron los mayores retornos profesionales.
Ese dato convive con el 71 % que ha publicado código sin entenderlo del todo. El desglose de Coddy sitúa a los usuarios de Gemini en el 77 % y a los de Codex en el 75 % en esa pregunta, con la generación Z a la cabeza con el 79 %. La encuesta no sostiene que esos desarrolladores hayan enviado defectos, solo que comprensión y entrega se han separado.
En The New Stack, Steve Fenton, de Octopus Deploy, sostuvo que la estructura de recompensas se parece al condicionamiento operante: los ciclos cortos de generar y verificar entregan pequeñas gratificaciones con mucha frecuencia, y los mánagers después premian a quienes permanecen más tiempo dentro de esos ciclos. Su lectura es que las organizaciones terminan pagando por volumen de producción mientras las decisiones que de verdad definen el valor del software las toma gente cansada.
Qué implica para los equipos de ingeniería
Los resultados llegan mientras los agentes de programación pasan del autocompletado a la ejecución sin supervisión. Los agentes nativos de terminal como Muse Code, de Meta, están diseñados para trabajar durante tramos largos sin intervención humana, lo que acorta la ventana de revisión que antes obligaba a entender el código. Los datos de Coddy sugieren que ese paso ya se está omitiendo a gran escala.
La recomendación del propio informe es poco vistosa y muy concreta: los desarrolladores con la relación más sana con estas herramientas no son los que las abandonaron, sino los que se fijaron límites estrechos, reservando la IA para ciertos tipos de tarea y protegiendo su tiempo libre. Anthropic, OpenAI y GitHub lanzaron durante el último año paneles de uso y controles de sesión; ninguno muestra hoy la comprensión del código como métrica.
Perspectiva
Lo previsible es que la brecha de comprensión se convierta antes en un asunto de cumplimiento normativo que en uno de bienestar. Los sectores regulados ya exigen que el código publicado sea atribuible y revisable, y un 71 % resulta difícil de conciliar con ese requisito. La prueba más inmediata es si alguna gran organización de ingeniería publica su propia versión de estas cifras.
FAQ — Preguntas frecuentes
¿A cuántos desarrolladores encuestó el informe sobre adicción a la programación con IA?
Coddy encuestó a 305 desarrolladores en julio de 2026, reclutados mediante Prolific y CloudResearch Connect. Todos usaban alguna herramienta de programación con IA al menos una vez por semana y tenían entre 18 y 74 años, con una edad media de 38.
¿Qué herramienta de programación con IA mantiene a los desarrolladores trabajando hasta más tarde?
OpenAI Codex, por amplio margen. El 62 % de sus usuarios dijo haber seguido programando fuera de horario cuando pensaba parar, frente al 45 % de Google Gemini, el 40 % de Claude Code y el 36 % de GitHub Copilot.
¿Demuestra la encuesta que estas herramientas provocan agotamiento?
No. Es una encuesta autodeclarada a 305 desarrolladores en un único momento, de modo que mide correlación y percepción, no causalidad. No hace seguimiento de indicadores de salud ni permite separar el diseño de cada herramienta de las cargas de trabajo y los plazos con los que suele usarse.
