Efecto del uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para apoyar las actividades de desarrollo software

Abstract

Las herramientas de inteligencia artificial generativa se incorporaron al desarrollo de software con una velocidad sin precedentes y su uso es hoy habitual entre los estudiantes de ingeniería, pero la evidencia sobre sus efectos es divergente: coexisten reportes de reducciones del tiempo de tarea cercanas al 55 % con estudios que documentan incrementos del tiempo de finalización en desarrolladores expertos, y en el contexto local no existe medición alguna. El objetivo fue diseñar lineamientos que orienten la adopción de estas herramientas y el análisis de su impacto sobre la productividad y la calidad del desarrollo de software, mediante un modelo de ecuaciones estructurales aplicado a estudiantes de Ingeniería de Sistemas de las Unidades Tecnológicas de Santander en Bucaramanga. La investigación fue cuantitativa, no experimental, transversal y de alcance descriptivo-correlacional. Se construyó un cuestionario de 43 preguntas —35 ítems Likert agrupados en seis constructos y 8 de caracterización—, validado por juicio de expertos y aplicado en una prueba piloto de la que se obtuvieron 10 respuestas; el modelo estructural se especificó en sintaxis lavaan, sin estimarlo, por insuficiencia muestral. Cinco de los seis constructos alcanzaron una consistencia interna aceptable (alfa entre 0,752 y 0,910) y el de prácticas de verificación quedó por debajo del umbral (alfa = 0,492) por efecto techo en dos ítems. La productividad percibida (M = 4,36) superó a la calidad percibida (M = 4,03); los participantes declararon un ahorro mediano del 50 % y, a la vez, una mediana de cinco horas semanales de retrabajo, con correlación positiva entre intensidad de uso y retrabajo (r = 0,509). El instrumento es utilizable tras corregir los ítems identificados y el modelo queda listo para estimarse sobre al menos 200 casos; ninguna afirmación causal se sostiene con los datos disponibles