Caso práctico · Investigación
METR: productividad percibida y medida con IA
Unos desarrolladores con experiencia creían que trabajaban un 20 % más rápido con IA, pero tardaron un 19 % más en sus tareas. En 2026, un estudio de seguimiento apuntó en la dirección contraria, aunque METR considera poco fiables los resultados de ese segundo estudio.
Principios relacionados
Cuándo y dónde
De 2025 a 2026
Todo el mundo (estudios de METR)
Qué ocurrió
A principios de 2025, la organización de investigación METR realizó un estudio aleatorizado con 16 desarrolladores con experiencia en proyectos de código abierto. Realizaron 246 tareas reales en proyectos que conocían bien. Antes de empezar, esperaban que las herramientas de IA les permitieran trabajar un 24 % más rápido. Después, creían que la IA les había permitido trabajar un 20 % más rápido. Los tiempos registrados mostraron que las tareas habían llevado un 19 % más de tiempo con IA.
En febrero de 2026, METR publicó resultados provisionales de un estudio de seguimiento más amplio, con 57 desarrolladores y más de 800 tareas. Sus resultados apuntaban en la dirección contraria, pero METR los consideró poco fiables porque muchos desarrolladores evitaban tareas que no querían hacer sin IA. Según METR, era probable que los desarrolladores trabajaran más rápido con las herramientas más recientes, aunque los datos apenas permitían sostenerlo. La organización indicó que estaba rediseñando el estudio.
Qué acreditan las fuentes
El estudio de 2025 midió cuánto tardaba un grupo concreto: desarrolladores con experiencia que trabajaban con código conocido y herramientas de principios de ese año. Es una prepublicación sin revisión por pares y METR la ha marcado como desactualizada. El seguimiento no permite saber si con IA se trabajó más rápido o más despacio, ni de cuánto fue la diferencia. En el estudio anterior, las estimaciones de los 16 desarrolladores diferían considerablemente de los tiempos registrados.
Implicaciones
Tener la impresión de trabajar más rápido con IA dice poco sobre cuánto tiempo ahorras realmente. Las herramientas cambian deprisa, así que la medición de hoy puede dejar de ser válida el año que viene. Cuando una decisión dependa del beneficio, mídelo en tu propio trabajo.
Prácticas recomendadas
- 01Cronometra algunas tareas reales con y sin IA antes de cambiar un proceso.
- 02Decide qué te convencería de que no funciona antes de examinar los resultados.
- 03Vuelve a medir cuando cambien las herramientas.
Fuentes
Estas fuentes respaldan los hechos que se exponen en esta página. En cada caso explicamos qué demuestra la fuente y hasta dónde llega. Las recomendaciones son nuestras. Consultar todas las fuentes.
- Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity METR · 10 de julio de 2025 · Investigación (prepublicación) Dieciséis desarrolladores con experiencia trabajaron en 246 tareas. Esperaban trabajar un 24 % más rápido con IA y, al terminar, estimaron que lo habían hecho un 20 % más rápido. En realidad, tardaron un 19 % más en completar las tareas con IA. Límites: Sin revisión por pares y con herramientas de principios de 2025. METR ha señalado desde entonces que el resultado está desactualizado.
- We are Changing our Developer Productivity Experiment Design METR · 24 de febrero de 2026 · Actualización de investigación Un seguimiento con 57 desarrolladores y más de 800 tareas apuntó a una mejora de velocidad. METR considera los resultados poco fiables porque muchos desarrolladores evitaron tareas que no querían hacer sin IA. METR cree que probablemente sean más rápidos con herramientas nuevas y está rediseñando el estudio. Límites: METR califica las pruebas de débiles.
Cómo citar esta página
Founderz (2026). METR: productividad percibida y medida con IA. Estándar RUAI, edición de 2026. Desarrollado por Founderz en colaboración con Microsoft. https://responsibleai.founderz.com/es/toolkit/case-studies/metr-perceived-and-measured-productivity
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