Algunos empiezan a hablar de la fatiga de la IA: así es cómo el aumento de productividad está quemando a los programadores

Según un reciente artículo publicado por Business Insider, la promesa de que la inteligencia artificial facilitaría el trabajo de los desarrolladores tiene una importante contrapartida. Siddhant Khare, un ingeniero de software, ha encendido el debate con un ensayo donde advierte que la IA le ha hecho más productivo que nunca, pero también lo ha llevado a un agotamiento sin precedentes. Aunque todas las empresas se esfuerzan por mejorar la productividad, el coste humano de este ritmo frenético está pasando factura de forma silenciosa.

Khare, quien paradójicamente se dedica a crear herramientas de IA para una empresa del sector, asegura que el problema radica en la transformación del rol del programador. En sus propias palabras, los ingenieros han pasado de ser creadores a convertirse en meros revisores. El desarrollador describe su día a día como ser el "juez en una cadena de montaje que nunca termina", limitándose a aprobar constantemente bloques de código generados por la máquina.

La paradoja del rendimiento y el brutal coste del cambio de contexto

El ensayo detalla cómo la inteligencia artificial reduce el coste de producción, pero aumenta drásticamente el esfuerzo de coordinación, revisión y toma de decisiones. Khare confiesa haber entregado más código en el último trimestre que en toda su carrera, sintiéndose, al mismo tiempo, más drenado de energía que nunca. Y es que esto es mucho más bestia que optimizar Windows 11 para ser más eficiente. Se trata de un cambio radical en la forma en que el cerebro procesa la carga laboral.

Antes, los profesionales dedicaban horas a concentrarse profundamente en un solo problema de diseño. Ahora, se ven obligados a saltar entre media docena de tareas diferentes porque la IA "solo tarda una hora" en resolverlas. Como señala el ingeniero, la inteligencia artificial no se cansa al cambiar de contexto entre múltiples problemas, pero el cerebro humano sí, lo que provoca una fatiga profunda que ninguna optimización de software puede solucionar.

Esta experiencia no es un caso aislado, ya que otros ingenieros en foros como Hacker News reportan dinámicas similares. Un estudio reciente de Harvard Business Review, realizado durante ocho semanas a 200 empleados del sector tecnológico, respalda estas afirmaciones. La investigación descubrió que las herramientas de IA no reducían el trabajo, sino que lo intensificaban sistemáticamente. Una vez superada la emoción inicial, los trabajadores descubren que su carga laboral ha crecido, derivando en fatiga cognitiva y peores decisiones.

El miedo a quedarse atrás y la preocupante atrofia de habilidades

A este agotamiento operativo se suma la presión constante por mantenerse actualizado. El ritmo vertiginoso de actualizaciones por parte de empresas como OpenAI o Anthropic genera ansiedad entre los profesionales del sector. Khare relata cómo pasaba sus fines de semana evaluando nuevas herramientas, leyendo cada registro de cambios y viendo demostraciones por puro terror a quedarse obsoleto frente a sus compañeros. Es un ecosistema que demanda atención constante a través de múltiples plataformas sociales y de trabajo.

Pero quizás el efecto secundario más alarmante sea la pérdida de capacidades técnicas fundamentales. El propio Khare reconoce haber tenido grandes dificultades para resolver un problema de concurrencia en una pizarra, sin ayuda de su portátil ni de la IA. Compara esta situación con el uso del GPS: antes construíamos mapas mentales para navegar por la ciudad, pero tras años de asistencia digital, esa habilidad vital se atrofia por simple falta de uso.

Incluso figuras muy destacadas de la industria comparten abiertamente esta preocupación. Andrej Karpathy, exjefe de IA en Tesla y creador del popular término vibe coding, ha confesado recientemente que está empezando a notar cómo su capacidad para escribir código manualmente se está atrofiando. Ante esta situación, profesionales como Khare piden a las compañías tecnológicas creadoras de estos modelos que implementen barreras de seguridad adecuadas para evitar que los humanos acaben autodestruyéndose mentalmente.

Fin del Artículo. ¡Cuéntanos algo en los Comentarios!