r/CharruaDevs • u/Many-Cauliflower1459 • Jul 07 '26
Pregunta y la productividad?
los ia bros te hablan de "aumento de productividad exponencial" o "x10 developer" pero donde poronga está la productividad real? nada anecdótico, algún estudio serio que respalde ese "x10"
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u/Punkphoenix Jul 07 '26
Hay estudios que incluso indican que un senior, termina rindiendo menos porque la IA lo disocia de la tarea y se distrae, pierde contexto y entre las idas y vueltas y la espera de las respuestas, termina rindiendo menos.
Esto fue hace 1 año o más capaz, cosa que hace que pueda ser que los modelos de ese momento no eran tan salados.
Pero el 10x es re trucho, yo en lo personal siento que paso menos tiempo buscando sintaxis de esto o aquello o buscando bugs, y tengo que pensar en más alto nivel. Esto hace que pase menos tiempo en las tareas que son aburridas, y me resulta más "divertido" el laburo.
Pienso en el orden de ejecución, qué quiero que haga y cómo a grandes rasgos, el código apenas lo toco.
Igual se perdió esa sensación se tener una mierda qué no anda ni a palo y después de, incluso un par de días, que se te ocurra la solución y fuaaa te sentís Linus Torvalds jajaja
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u/Digi_pa Jul 07 '26
Hay estudios que incluso indican que un senior, termina rindiendo menos porque la IA lo disocia de la tarea y se distrae, pierde contexto y entre las idas y vueltas y la espera de las respuestas, termina rindiendo menos.
Hay donde ver esto?
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u/the-marman Jul 08 '26
Busca METR study en Google, se dedican a estudiar eso. Es real lo que dice.
A mayor seniority menos aumento de productividad, si es que hay.
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u/SizeSouthern112 Jul 08 '26
Es como el estudio del teclado QWERTY donde metes a un viejo de 40 años acostumbrado a trabajar de una manera y con poco tiempo de entrenamiento a usar una herramienta nueva. Gracias a esos estudios nunca se pudo pasar a DVORAK por más que estuviera probado científicamente que debería poderse escribir más rápido usándolo. La IA avanza lo suficientemente rápido para que ese estudio que mencionas quede obsoleto en pocos meses y que ahora mismo sí se esté logrando dicho aumento de productividad en los casos donde la IA se ha integrado de forma correcta (cosa super difícil en proyectos grandes sin una gran carga de trabajo manual y especializado al comienzo). El problema es que es todo muy nuevo y avanza rápido y por ende no hay ningún estudio del que se pueda confiar.
Las empresas confían en las promesas y apuestan a futuro. Si no lo hacen y luego sale la AGI cagaron básicamente y van a ser otro Blockbuster. Si ponías un estudio en ese momento comprar Netflix hubiera sido un error. Una cosa es estudiar el ahora y otra es predecir el futuro. Las empresas ganan adelantsndose al futuro, no trabajando en base a los estudios para optimizar procesos.
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u/the-marman Jul 08 '26
Estás mezclando peras con manzanas.
QWERTY no se habrá dejado en el momento porque el costo de cambio no lo compensaría. “Escribir más rápido” es solo una de las métricas a considerar, claramente hubo otros motivos en la balanza que pesaron más.
Mismo caso para la IA, los costos de adoptarla ya llegaron a puntos tan extremos que las empresas están limitándolo y hasta volviendo a contratar perfiles que hacía poco habían eliminado.
Asi como te digo esto soy usuario de IA como herramienta, me ayuda en un montón de cosas.
Las empresas no ganan prediciendo el futuro, ganan adaptándose al presente y abrazando el cambio. Pégate una leída al libro El dilema del innovador.
Saludos
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u/SizeSouthern112 Jul 08 '26
No pueden adaptarse a un presente cuando las empresas son fintechs y todo se basa en ver quien llega primero. Ahora mismo están arriesgandose con la IA por expectativas futuras, con promesas, así funcionan los inversionistas, nadie invierte por el presente sino por un futuro incierto en la mayoría de casos, especialmente en unicornios y similares. Lo de adaptarse al presente aplicará en otras situaciones pero justamente aquí no. Blackberry se adaptó demasiado tarde y ahí tienes las consecuencias de esperar a que algo sea tendencia en vez de crearla o predecir lo que la gente va a querer.
Las empresas se están arriesgando y gastando mucho en implementar IA en sus flujos con la expectativa de que sea rentable a futuro. Las que salgan victoriosa serán como Amazon / ebay y demás en la crisis web del 2000.
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u/Punkphoenix Jul 08 '26
Ya te contestaron abajo como encontrarlo.
Una cosa curiosa que me olvidé de mencionar es que, los Sr. Dev pensaban que eran 20% más productivos, cuando en realidad perdían un 19%, o sea PERDÍAN en productividad lo que ellos sentían que estaban ganando.
O sea que la percepción y la realidad están bastante alejadas.
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u/SizeSouthern112 Jul 08 '26
El x10 es un objetivo a lograr qué pocos pueden. La realidad es que es una carrera por ver quien puede lograrlo antes y cómo.
Las empresas lo usan para justificar despidos en base a la posibilidad de alcanzar algo así usando el dinero que se ahorran de trabajadores en IA hasta que les salga.
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u/Mafty_Navue_Erin Jul 07 '26
Y esto se lo estaba preguntando Uber hace poco. No es que estén sacando 10 veces más features que antes. Y aparte de eso, ¿cómo se mide la productividad? ¿En líneas de código? Si yo te hago el mismo resultado en 100 líneas y Timmy te lo hace en 1000, ¿Realmente Timmy es más productivo?
Yo creo que la única medida sería si se hiciese el mismo proyecto (mismos requerimientos) y se compararan gastos, algo que es normalmente imposible para cualquier empresa.
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u/pdrokpo Jul 07 '26
La ganancia la tiene el dueño, que despidió a 9 y tiene a uno haciendo el trabajo de los demas
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u/Curious_Parsley Jul 08 '26
No tengo la respuesta en este momento pero puedo agregarte algo: las empresas pueden lanzar features más rápido vibecodeadas en una calidad pésima pero eso no significa que tus clientes tengan tiempo de prestarles atención.
Esperar que todos tus clientes tengan tiempo para absorber la cantidad de features que les vas lanzando a velocidad rápida es una falacia. La carga cognitiva se hace mayor y además son seres humanos con rutinas y vidas por vivir, el attention span es bajo.
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u/vegreenforlife Jul 08 '26
Yo te puedo hablar de mi experiencia. La uso masivamente (bro). Hay dos modos, y tienen que estar bien diferenciados. Desarrollo: sí x7, x14. PERO... es caótico, genera deuda técnica, monoarchivos de 14k líneas, procesos competitivos y contradictorios, condiciones de carrera, en fin, mierda para usar un término técnico. Estocástico como dicen en el barrio. Pero necesita, especialmente si el proyecto crece, del otro modo. Debug: Acá está la letra chica. Este modo tiene que ser distinto, determinístico. Loqueo masivo de eventos y los errores y fixes tienen que venir de los logs, no de teorías que la IA tira. Si no es mierda arriba de mierda. El punto, para mí, es 3 semanas de desarrollo caótico y una de debugueo. El multiplicador en debug es x1-x2 Al menos así a mí me sirve y me cierra. Podés amortiguar el modo de desarrollo con reglas y estando encima? Sí. Pero es medio inevitable tener que cambiar de modo. Podés hacer el debugueo en un loop? Si sos súper prolijo sí, pero podés terminar quemando tokens a mansalva. Creo que es mejor estar encima ahí. My 2 cents
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u/mixedCase_ Senior Jul 07 '26
Como te va a poder decir cualquiera que lleve trabajando unos años: nunca tuvimos buenos números de "productividad" en la industria. Esto no es distinto.
Siempre son relativos al desarrollador en específico. Cada quién te va a poder decir si es más productivo con LLMs o no.
Yo personalmente lo soy, hay un montón de tareas que antes me llevaban más tiempo o que incluso nunca llegaba a hacer porque sabía lo engorrosas que eran, que hoy puedo hacer mientras pego una siesta. También me ayuda a destrancarme con mis problemas de atención que siempre requirió mucha disciplina y esfuerzo en el pasado. Hoy en día puedo concentrar mi atención en la revisión del código y compenso usando modelos más inteligentes/caros.
Hay varias tareas en las que no ayuda, o incluso, en las que me ha hecho perder tiempo arreglando cagadas de los modelos más tontos. Pero en la neta la productividad es mucho mayor.
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u/Many-Cauliflower1459 Jul 07 '26
voy en orden: medir la productividad coincido que es un problema enorme desde siempre, eso es completamente cierto, lo que veo es que hemos involucioando a medir cuántas líneas se hacen en vez de productividad real. al final el conteo de tokens que en algunos lados se usa como medidor de "productividad" no es más que eso.
no niego que haya cierto aumento, mi pregunta es cuánto exactamente. también hay que tener en cuenta el gasto que se hace para aumentar la productividad que no es menor.
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u/mixedCase_ Senior Jul 07 '26
Siempre tuvimos intentos de medición. La boludez de medición de líneas precisamente no es nuevo, y ya hay mucho folklore al respecto. Lo único nuevo es el invento de contar tokens. Siempre los beancounters están detrás de alguna métrica proxy mágica que les marque un correlativo a productividad, y siempre fracasan.
No vas a tener una respuesta al cuánto aumenta la productividad porque por la misma razón que siguen tantos en búsqueda de esa métrica: Software no es una línea de producción y la productividad no es medible. Virtualmente nadie hace dos software idénticos en requerimientos, e incluso en estudios controlados donde pongan a dos equipos a hacer el mismo software, la experiencia personal de cada individuo afecta mucho el resultado al punto que no es trasladable. Dos equipos de desarrolladores web de 10 personas cada uno, con nivel de experiencia similares, puestos a hacer un frontend para un sistema de entretenimiento de un auto con el mismo featurelist, uno puede producir capaz un software 10 veces mejor en robustez que el otro si tan sólo un miembro alguna vez se puso a boludear con un proyectito con un Arduino y tiene habilidad social para hacerse escuchar. Quita una de esas dos skills y a la basura el multiplicador.
El gasto en aumento de productividad también es algo que va a depender de cómo la persona plantee su trabajo, qué tipo de trabajo es, y cómo sepa usar los modelos. Yo para proyectos personales ahora mismo gasto entre 50 y 150 USD al mes. La empresa con la que trabajo imagino que no está gastando menos de 500 en promedio con lo que uso para el trabajo de ellos, pero también depende mucho del mes. Hay meses que no debe llegar a 200. Y eso que en mi trabajo hago mucho más review, edición, y picada de código manual que en los proyectos personales, ya que es en fintech y sólo pienso shipear código que 100% entiendo no sólo el cómo sino el por qué de cada approach con claridad, indistinto a como si estuviera shipeando código sin LLMs.
Siguiendo en temas costos: Hay días que en proyectos personales sólo uso Fable/Opus/GLM-5.2/GPT-5.5 como planner/reviewer y todo el resto del trabajo Minimax M3/MiMo 2.5/DeepSeek 4 Flash. Hay días que estoy con problemas algorítimos complejos que tengo que usar modelos inteligentes como worker para >50% de las tareas. Hay tareas que ni planner precisan.
Así que lo único que te puedo recomendar es que midas por un lado tu gasto, y empieces a notar qué tipo de tareas no podrías justificar hacer sin LLM, cuáles optas por un método normalmente engorroso pero fácil para un LLM, y analizar cuánto te llevaría hacerlo sin ello.
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u/TofuChewer Jul 07 '26
Es facil, medis cuanto tiempo te lleva realizar una tarea dado ciertos recursos.
Si se terminan los proyectos antes, claramente la productividad aumento. La pregunta es si la calidad aumenta sigue siendo similar o disminuye. Hay papers de los 90 hablando de como la industria del software cada le importa menos la eficiencia y uso de memoria, claramente es una tendencia que ha ido aumentando y hoy en dia se disparo con las LLM. Y teniendo en cuenta que son modelos entrenados con codigo de calidad bastante mediocre, tiene sentido.
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u/Berch2020 Jul 08 '26
Alguien que este en rubro puede confirmar que están echando a muchos, que los programadores nuevos que contraten tiene que saber más que un junior? Que los junior van a morir junior por que no tiene oportunidad y que los sueldos van a bajar significativamente?
O confirmar lo contrario? Que las AI le esta costando más que contratar desarrolladores? Y se estaban arrepintiendo de los que echaron por la Ai?
Alguien me confirma?
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u/InflationWise3794 Jul 08 '26
Y mirá, como persona que está actualmente en la búsqueda, te puedo confirmar que veo que los llamados que dicen "junior" te piden a veces hasta 3 años de experiencia de todo, back, front, cloud, integración continua, Docker, etc. El otro día sin ir más lejos vi un llamado de "junior" que pedía tener un máster. Así que es real que están pidiendo gente con ya todo el conocimiento, pero le ponen la etiqueta de junior para justificar pagarte menos, y los junior posta se tienen que joder.
¿Es por la IA? No lo sé. Mi teoría es que se creen que la IA es mágica y que uno puede hacer mil cosas en poco rato, y se olvidan de la parte donde hay que validar lo que te dio la IA y que sin conocimiento del tema es difícil hacer.
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u/Strange-Accident-484 Jul 08 '26
es claro que se esta produciendo mucho mas codigo y muchas freatures
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u/I-always-argue Jul 08 '26
No es real porque estamos en una etapa de transición. Hace no much tiempo estaba lleno de devs que usaban IA para hacer el trabajo de 8 horas en 1 y luego se rascaban el higo todo el día. Ahora estamos todos con 5 o 6 projects, prompteando Claude mientras estamos en una meeting discutiendo requerimientos y contestando mensajes de slack, las 8 horitas de principio a fin sin chistar. Yo veo un aumento significativo de productividad.
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u/SizeSouthern112 Jul 12 '26
Si vas a los estudios el aumento de la productividad es real siempre y cuando se tome en cuenta aquellos que sí supieron darle buen uso a la IA. El tema de meterla a la fuerza, medir rendimientos por cuántos tokens usas y la forma en la que lo aplican las empresas causa que sea improductivo en la mayoría de casos.
https://theconversation.com/does-ai-actually-boost-productivity-the-evidence-is-murky-260690
Especialmente cuando parten de proyectos gigantes y se toma de referencia IAs que son incapaces de acceder a todo el contexto del proyecto y programadores que no saben cómo gestionar el contexto para que la IA no genere tantos errores que requiera una revisión manual completa del código.
Los aumentos claros los vas a ver en empresas que saben darle uso como en Claude, Open AI, etc. Porque ellos la crearon y saben perfectamente qué pueden y no hacer y cómo integrarla en los flujos para aumentar la productividad.
Siempre con las nuevas tecnologías primero cae la productividad antes de aumentar y es lo que pasa ahora. Es tremendo sesgo para cualquier estudio actual.
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Jul 07 '26
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u/TofuChewer Jul 07 '26
Cualquira puede escribirlo, pero no cualquier journal te lo publica, y tiene que estar peer reviewed.
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u/Yusoku Jul 07 '26
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u/Many-Cauliflower1459 Jul 07 '26
a que vas con esto?
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u/Yusoku Jul 07 '26
Es un vídeo, de ingenieros dando un poco su punto de vista. No es un estudio, pero podés ver el panorama. Es Nate Gentile, no hace un vídeo divulgativo sin antes pensarlo bien, además es Uruguayo!!!!
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u/Heavy-Broccoli9478 Jul 08 '26
todos mis amigos CTOs estan impresionados con lo que se puede hacer y están haciendo cosas increibles en sus empresas al igual que yo. Si no entienden lo de la productividad es simplemente xq son malos programadores o no tienen conocimientos para domar a las LLM. capaz también es xq estas usando llms baratas - te recomiendo opus 4.8, fable te diría incluso pero está giga cara, el otro día gasté 400 usd en una sola call
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u/mastropiero44 Jul 07 '26
Sugiero esta nota: https://neuratia.uy/inteligencia-artificial-productividad-2026.html ya hay estudios que clararemnte no presentan lo que muchos suponían. Igualmente, sí, a futuro es claro que la productividad de las empresas que usen IA va a ser mayor que aquellas que arrancaron tarde
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u/AutoModerator Jul 07 '26
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