Un estudio empírico reciente del RIT analizó 25,264 pull requests generadas por IA en 2,361 repositorios populares de GitHub. Los resultados desafían el hype en torno a los agentes de codificación de IA. Si bien la adopción es amplia, la profundidad es superficial: el proyecto mediano recibió solo 1-2 PRs durante tres meses. Solo el 1% de los proyectos vieron contribuciones de IA que superaron la productividad humana base. Quizás lo más revelador es que el 78.9% de estos PRs fueron revisados, modificados y fusionados por el mismo desarrollador que los envió. Esto sugiere que la 'colaboración humano-IA' actual es en gran medida un desarrollador solitario trabajando con un agente, no un equipo de humanos e IA. Para los fabricantes de herramientas para desarrolladores e ingenieros de IA, esto señala una brecha: los agentes son fáciles de implementar pero difíciles de integrar en flujos de trabajo colaborativos reales.
Un estudio de 25,264 PRs generadas por IA en 2,361 repositorios populares de GitHub revela que, aunque los agentes de codificación de IA son ampliamente utilizados, su impacto es mínimo. Los proyectos medianos reciben solo 1-2 PRs en 3 meses, y solo el 1% de los proyectos superan la productividad humana base. El 78.9% de los PRs son revisados y fusionados por el mismo desarrollador, lo que sugiere que la 'colaboración humano-IA' actual es en gran medida un modelo de desarrollador solitario más agente.