De un vistazo
- Fuente
- Daniotti, Wachs, Feng and Neffke (2026). Who is using AI to code? Global diffusion and impact of generative AI. Science, 391(6787), 831–835. doi:10.1126/science.adz9311
- Cómo se hizo
- Los autores entrenaron un programa para reconocer el código de Python escrito por IA. Lo aplicaron al código público de GitHub para seguir la rapidez con que se extendió la programación con IA, y estimaron cómo cambió la producción de los desarrolladores al empezar a usarla. Análisis de datos. Construye una medida a partir de datos existentes, como registros de puestos y tareas.
- Quién participó
- Más de 30 millones de commits en GitHub de 160.097 desarrolladores de software.
- Dónde
- Código público de Python en GitHub, de todo el mundo, con comparaciones entre países.
“By contrast, early-career developers showed no significant benefits from AI adoption.” [En cambio, los desarrolladores al principio de su carrera no mostraron beneficios significativos por adoptar la IA.]
Qué encontró
- Cuánto escribe la IA. Se estima que la IA escribió el 29 % de las funciones de Python en Estados Unidos. La ventaja de Estados Unidos sobre otros países se está reduciendo.
- Producción. La producción trimestral, medida en contribuciones de código, subió un 3,6 % por la IA, según las estimaciones.
- Quién ganó. Los desarrolladores sénior con experiencia que usaban la IA produjeron más. También pasaron con más facilidad a nuevas áreas del software.
- Quién no. Los desarrolladores al principio de su carrera que usaban la IA no mostraron un beneficio claro.
Una versión anterior del artículo en arXiv, de noviembre de 2025, daba una muestra de unos 170.000 desarrolladores (arXiv 2506.08945). Las cifras de esta página proceden de la versión publicada en la revista.
Cuándo se cumple el resultado
El estudio sigue el trabajo público de los desarrolladores a lo largo del tiempo, fuera de una empresa concreta. Los estudios dentro de empresas apuntan en sentido contrario. En atención al cliente, por ejemplo, los agentes con menos experiencia fueron los que más ganaron con un asistente de IA (Brynjolfsson, Li y Raymond, 2025). Esos estudios miden la producción en tareas fijadas, con la herramienta. Este mide lo que los desarrolladores eligieron construir en abierto. La evidencia sobre quién gana más apunta en los dos sentidos.
Límites
- El estudio observa a los desarrolladores; no asigna la IA al azar.
- Se basa en un programa que reconoce el código escrito por IA, y que puede equivocarse.
- Producción significa contribuciones de código, no el valor del código.
- Solo abarca código público de Python.
Prácticas que usan este estudio
Este estudio limita o contradice: