Una investigación de Waydev revela que las herramientas de codificación con IA aumentan la rotación de código

La práctica de maximizar el uso de tokens de IA, conocida como “tokenmaxxing”, se ha extendido entre los desarrolladores de Silicon Valley, pero la investigación sugiere que está haciendo que los desarrolladores sean menos productivos de lo que creen. Aunque los gerentes de ingeniería observan tasas de aceptación de código del 80% al 90% para el código generado por IA, a menudo pasan por alto las revisiones posteriores necesarias. Según Alex Circei, CEO y fundador de Waydev (plataforma de inteligencia de ingeniería), la tasa de aceptación en el mundo real se sitúa en realidad entre el 10% y el 30% del código generado una vez que se contabiliza la rotación por revisiones. Waydev, fundada en 2017, analizó estas dinámicas en 50 clientes distintos que emplean a más de 10,000 ingenieros de software. Los hallazgos sugieren que, si bien los desarrolladores que utilizan herramientas como Claude Code, Cursor y Codex generan más código aceptado inicialmente, deben volver a revisarlo con mucha más frecuencia que antes.

Los datos de otras firmas de análisis de desarrolladores respaldan esta tendencia, mostrando que una alta adopción de IA conduce a una rotación de código significativa (definida como las líneas de código eliminadas frente a las líneas añadidas) y a rendimientos decrecientes en el rendimiento:

• En enero, GitClear (empresa de análisis de desarrolladores) publicó un informe que muestra que los usuarios habituales de IA promediaron una rotación de código 9.4 veces mayor que sus contrapartes que no usan IA.
• Un informe de marzo de 2026 de Faros AI (plataforma de análisis de ingeniería) encontró que la rotación de código había aumentado un 861% bajo una alta adopción de IA.
• Durante el primer trimestre de 2026, Jellyfish (plataforma de inteligencia para ingeniería integrada con IA) estudió a 7,548 ingenieros y descubrió que aquellos con los mayores presupuestos de tokens (la cantidad de potencia de procesamiento de IA autorizada para su uso) producían la mayor cantidad de pull requests (solicitudes de cambios en una base de código compartida). Sin embargo, la mejora de la productividad no escaló, ya que lograron solo dos veces el rendimiento con 10 veces el costo de los tokens.

Este cambio ha captado la atención de importantes empresas de software. El año pasado, Atlassian (empresa de software) adquirió la startup de inteligencia de ingeniería DX por USD 1000 millones para ayudar a las organizaciones a medir el retorno de la inversión de los agentes de codificación. A pesar de los desafíos de gestionar la deuda técnica y la calidad del código, los líderes de ingeniería ven la integración de la IA como una transición inevitable. “Esta es una nueva era del desarrollo de software, y tienes que adaptarte, y te ves obligado a adaptarte como empresa. No es como si fuera un ciclo que pasará”, dijo Circei.

Por qué importa

La proliferación de herramientas de codificación con IA está impulsando grandes volúmenes de generación de código, pero los datos de múltiples firmas de análisis sugieren que esto está resultando en una rotación de código y una deuda técnica desproporcionadas, en lugar de ganancias netas de productividad.