Cómo la Inteligencia Artificial Generativa impacta la productividad laboral en el ámbito de la programación.
El informe titulado «Generative AI and labour productivity: a field experiment on coding» de Leonardo Gambacorta, Han Qiu, Shuo Shan y Daniel Rees, examina cómo la Inteligencia Artificial Generativa impacta la productividad laboral en el ámbito de la programación, cómo la IA Generativa mejora la eficiencia en programación. El estudio utiliza un experimento de campo que involucró el uso de CodeFuse, un modelo de lenguaje avanzado diseñado para ayudar a los equipos de programadores en Ant Group.
El experimento compara dos grupos de programadores: uno que utiliza CodeFuse (grupo de tratamiento) y otro que no (grupo de control). Los resultados muestran un incremento significativo en la productividad, con los programadores que usaron la IA generativa logrando aumentar su producción de código en más del 50%. Sin embargo, los mayores beneficios en términos de productividad se observaron principalmente en programadores de nivel junior o principiantes, mientras que los empleados con más experiencia no vieron un impacto tan fuerte.
La investigación subraya que la IA generativa puede ser una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia en trabajos relacionados con la programación, pero sus efectos varían según el nivel de experiencia de los empleados. Este hallazgo tiene implicaciones importantes para las empresas que buscan adoptar la IA generativa, ya que su impacto podría estar más concentrado en tareas de menor complejidad o en profesionales en etapas iniciales de su carrera.
Este estudio sobre cómo la IA Generativa mejora la eficiencia en programación, es relevante en el contexto actual, donde muchas empresas están evaluando cómo integrar IA para optimizar sus operaciones y mejorar la productividad IDEAS/RePEc IDEAS/RePEc.