Sundar Pichai, CEO de Google, confirmó que tres de cada cuatro líneas de código nuevo tienen origen en inteligencia artificial. Sin embargo, la empresa asegura que los ingenieros revisan y aprueban cada línea antes de su implementación.
Google genera el 75% de su nuevo código con inteligencia artificial. El dato lo reveló Sundar Pichai, CEO de la compañía, durante la presentación de sus últimos resultados trimestrales. La cifra impactó en Silicon Valley. Tres de cada cuatro líneas de código nuevo que escribe el gigante tecnológico tienen origen en máquinas, no en humanos. Pero la realidad es más matizada de lo que parece.
Ese 75% no significa que la IA escriba código de forma autónoma: los ingenieros revisan, modifican y aprueban todo antes de que entre en producción. Pichai fue claro al respecto. La IA propone, pero los humanos deciden qué código finalmente se integra. El proceso sigue bajo control de desarrolladores de carne y hueso.
Aun así, la cifra reabrió un debate que viene desde hace años. ¿Se puede confiar en el código que genera una máquina? La inteligencia artificial no es infalible. Los modelos de lenguaje cometen errores, «alucinan» datos y generan código que puede tener fallos graves. Las alucinaciones son uno de los riesgos más conocidos. La IA inventa funciones que no existen, mezcla sintaxis de diferentes lenguajes o sugiere bibliotecas obsoletas.
También hay problemas de seguridad. El código generado puede incluir vulnerabilidades que pasan desapercibidas en una primera revisión. Un ejemplo concreto lo vivió un desarrollador llamado Goobix. Su aplicación de juego empezó a fallar después de que la IA sugiriera un cambio. El error estuvo escondido durante semanas hasta que un usuario reportó el problema, y cuando revisaron el código descubrieron que la IA había introducido una lógica defectuosa. Casos como ese no son aislados.
La comunidad de desarrolladores está dividida. Algunos ven la IA como un aliado que acelera el trabajo repetitivo. Otros la consideran un atajo peligroso que genera deuda técnica. Stack Overflow, una de las plataformas más grandes de programadores, prohibió el contenido generado por IA hace un par de años. La razón fue clara: había demasiadas respuestas incorrectas que confundían a los usuarios.
En Google, esa validación existe. Pichai insistió en que cada línea de código que propone la IA pasa por revisión de ingenieros. Google reporta que el 25% de su código es producido por IA, lo que implica que un tercio de lo que la IA genera termina siendo descartado o reescrito. Esa tasa de rechazo muestra que la IA aún no es perfecta.
Sin embargo, la tendencia es clara: cada vez más compañías incorporan IA en sus flujos de desarrollo. Google no es la única. Microsoft, Meta y Amazon también usan modelos de lenguaje para acelerar la producción de software. El principal riesgo es la falsa sensación de seguridad. Un desarrollador que confía demasiado en la IA puede pasar por alto errores sutiles que luego explotan en producción.
Google confía en que sus procesos de revisión mitigan estos riesgos. Pero la escala del 75% plantea dudas: ¿es posible revisar con rigor millones de líneas de código generado por máquinas? La respuesta probablemente esté en el equilibrio. La IA puede ser una herramienta poderosa si se usa con criterio, supervisión constante y procesos de validación robustos. Sin eso, el riesgo de errores masivos crece exponencialmente.