Un nuevo informe de la Linux Foundation destaca una tensión cada vez más visible en el desarrollo de software: la inteligencia artificial permite escribir código con mayor rapidez, pero esa velocidad no garantiza una mejor calidad. De hecho, el aumento de contribuciones puede trasladar más trabajo a las personas encargadas de revisarlas.

Según el estudio, la IA generativa puede reducir en un 52 % el tiempo necesario para escribir código. Sin embargo, una cuarta parte de las solicitudes de cambios —los llamados *pull requests*— se considera de baja calidad o «residuos de IA». El dato plantea una pregunta importante para los proyectos de código abierto: ¿cómo aprovechar las herramientas de IA sin comprometer la calidad ni sobrecargar a sus comunidades?

## Más código no significa menos trabajo

La IA está haciendo que programar sea más accesible. El 71 % de las personas mantenedoras encuestadas considera que estas herramientas han reducido las barreras de entrada. También pueden resultar útiles en tareas sencillas de revisión y asistencia al desarrollo.

Pero el código generado sigue necesitando comprobaciones de calidad, seguridad y adecuación al proyecto. Cuando aumenta el volumen de aportaciones, también crece la carga de revisión humana. Además, una de cada cinco personas encuestadas afirmó que el uso de IA incrementa el tiempo necesario para realizar tareas complejas.

El informe también señala que los resúmenes automatizados pueden incluir falsos positivos o duplicar aportaciones, lo que obliga a las personas revisoras a dedicar tiempo a descartar información poco útil. En ese contexto, la preocupación por el agotamiento ya no afecta únicamente a quienes desarrollan: también alcanza a quienes mantienen los proyectos.

## Transparencia para fortalecer la confianza

La transferencia de código entre quien lo escribe y quien lo revisa es otro punto delicado. Solo el 61 % de las personas encuestadas indicó que realiza revisiones detalladas antes de enviar una contribución. Además, no siempre se comunica si se ha utilizado IA durante el proceso.

La Linux Foundation sostiene que los proyectos deben establecer expectativas claras sobre el uso de IA generativa. Esto implica definir responsabilidades para probar y documentar las contribuciones, así como proporcionar mejores herramientas para gestionar las solicitudes entrantes.

El objetivo, según Mark Collier, gerente general de IA e Infraestructura, no es frenar la innovación, sino crear mecanismos de gobernanza, transparencia y confianza que permitan incorporar aportaciones asistidas por IA de forma responsable.

La IA ya forma parte del desarrollo de software. El reto ahora es asegurar que la rapidez que aporta no se convierta en una carga adicional para las comunidades que sostienen los proyectos. Para lograrlo, serán esenciales unas normas claras, la comunicación sobre el uso de estas herramientas y procesos de revisión que protejan tanto la calidad del código como el tiempo de quienes lo mantienen.

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