Los agentes de IA escriben mucho más código. Lo que no está tan claro es que las empresas saquen más software. Es la conclusión de un estudio de los economistas de Harvard Fiona Chen y James Stratton, que han seguido qué pasa dentro de las empresas de software cuando adoptan herramientas de programación con IA, según su investigación.
El problema no es la IA en sí, sino lo que viene después: alguien tiene que revisar lo que escriben los agentes, y ese paso se ha convertido en el cuello de botella.
Qué ha medido el estudio de Harvard
Los investigadores usaron datos anonimizados de Jellyfish, una plataforma que mide el trabajo de los equipos de ingeniería: 300 millones de eventos, como envíos de código, solicitudes de cambio y tareas de Jira, en 718 empresas. Compararon cada empresa antes y después de adoptar asistentes de IA, que ayudan a una persona a escribir, y agentes, que escriben y envían código casi por su cuenta.
La adopción ha ido muy rápida: en enero de 2026, más del 95 % de las empresas de la muestra ya usaba agentes de código de alguna forma.
Más código, el mismo software
Con agentes, las líneas de código suben un 30 %, los envíos de código un 20 % y las solicitudes de cambio un 23 %. Con asistentes el efecto es menor: un 12 % más de líneas y un 9 % más de envíos.
Pero el trabajo terminado, medido en tareas y funciones cerradas en Jira, no cambia de forma significativa. Los autores descartan una subida de la producción mayor del 12 %, muy lejos del salto del 30 % en código. Tampoco ven un efecto significativo en el empleo.
El atasco está en la revisión
Cada cambio tiene que leerlo y aprobarlo una persona antes de entrar en el código, y ese paso se ha frenado. Con agentes, la revisión tarda un 49 % más, casi se duplica la proporción de cambios que vuelven con correcciones y los revisores dejan un 35 % más de comentarios en cada uno.
Encaja con cómo se reparte la semana de un ingeniero. Según los datos de trabajo, solo dedica el 42 % de su tiempo a escribir código, y en una encuesta a 100 ingenieros sale un 30 %. El resto se va en revisiones, reuniones y gestión, así que acelerar la escritura deja casi todo el trabajo igual.
Las empresas han respondido pasando gente a revisar: la proporción de trabajadores que hace revisiones sube un 14 %. Y la IA aún hace poco de ese trabajo: en marzo de 2026 casi el 80 % de las empresas ya la usaba para revisar, pero solo escribía el 23,3 % de los comentarios.
Qué significa para las empresas españolas
Muchas empresas españolas ya pagan herramientas como Claude Code, Codex o Copilot con la promesa de entregar antes. El estudio avisa de que contar líneas de código o envíos maquilla el resultado. Lo que hay que medir es cuánto espera cada cambio a ser revisado, cuántas veces vuelve y qué llega de verdad a producción.
Si aún estás eligiendo herramienta, en nuestra comparativa Claude Code vs Codex tienes las opciones principales.
Lo difícil es rediseñar la revisión y las pruebas para absorber el código extra, de forma que programar más rápido se traduzca en entregar antes. Ahí suele empezar nuestro trabajo de consultoría de IA.
Programar rápido no basta
Los datos del estudio llegan hasta marzo de 2026 y los agentes han mejorado desde entonces, así que la brecha puede cerrarse a medida que los equipos aprendan a usarlos y la IA revise más. Por ahora, la lección es clara: escribir código nunca fue lo más lento de hacer software, y acelerarlo solo cambia la cola de sitio.
