La encuesta de Stack Overflow de 2025 muestra que el uso de herramientas de IA entre desarrolladores está en su punto más alto, pero la confianza en su precisión ha caído drásticamente.
La Encuesta de Desarrolladores 2025 de Stack Overflow recopiló respuestas de 49,009 desarrolladores en 166 países entre mayo y junio de 2025, revelando una paradoja fascinante: mientras más desarrolladores adoptan herramientas de inteligencia artificial, menos confían en ellas.
El uso de IA alcanza niveles récord
Los datos muestran que el 84% de los desarrolladores ahora usan o planean usar herramientas de IA en su proceso de desarrollo, un aumento significativo desde el 76% del año pasado. Entre los desarrolladores profesionales, el 51% usa herramientas de IA diariamente, mientras que el 47% de todos los encuestados las usa todos los días.
Esta tendencia representa un cambio masivo en cómo se construye el software. Más de 8 de cada 10 desarrolladores ahora incorporan IA en su flujo de trabajo de alguna manera.
Pero la confianza está cayendo rápidamente
A pesar del mayor uso, el sentimiento de los desarrolladores hacia las herramientas de IA cayó significativamente. Los sentimientos positivos sobre la IA cayeron al 60% en 2025, una disminución desde más del 70% tanto en 2023 como en 2024.
Los números de confianza son aún más impactantes. Solo el 33% de los desarrolladores confía en la precisión de la IA, mientras que el 46% desconfía activamente de ella. Apenas el 3% de los desarrolladores dice que «confía mucho» en lo que producen las herramientas de IA. Los desarrolladores experimentados son los más cautelosos, con solo el 2.6% reportando alta confianza en el output de la IA.
El problema del «casi correcto»
La encuesta identificó la mayor frustración que tienen los desarrolladores con las herramientas de IA. El 66% dice que la IA da soluciones que están «casi bien, pero no del todo». Esto crea un nuevo tipo de problema de programación donde el código parece correcto pero contiene errores sutiles.
Como resultado, el 45% de los desarrolladores reporta que debuggear código generado por IA toma más tiempo del esperado. Adicionalmente, el 29% de los desarrolladores profesionales cree que las herramientas de IA son malas manejando tareas complejas.
Patrones claros en el uso de IA
La encuesta revela dónde los desarrolladores se sienten cómodos usando IA versus dónde trazan la línea. Para buscar respuestas, el 54% usa IA como su método principal. Aproximadamente el 36% depende de la IA para generar contenido o datos sintéticos, mientras que el 33% la usa para aprender nuevos conceptos y el 31% para documentar código.
Sin embargo, los desarrolladores muestran fuerte resistencia a la IA para tareas críticas. El 76% no planea usar IA para deployment y monitoreo, y el 69% se rehúsa a usarla para planificación de proyectos. Esto sugiere que los desarrolladores confían en la IA para trabajo rutinario pero mantienen a los humanos a cargo de decisiones de alto riesgo.
Los agentes de IA siguen siendo nicho
La encuesta también examinó los agentes de IA, que son sistemas de software diseñados para trabajar independientemente con supervisión humana mínima. Los resultados muestran que estas herramientas aún no han alcanzado adopción mainstream.
El 52% de los desarrolladores no usa agentes o se queda con herramientas de IA más simples, mientras que el 38% no tiene planes de empezar a usar agentes de IA. Solo el 31% usa agentes en el trabajo en alguna capacidad, principalmente para tareas de ingeniería de software.
Preferencias de herramientas muestran ganadores claros
Entre los desarrolladores que usan herramientas de IA, ChatGPT lidera con 82% de adopción, seguido por GitHub Copilot con 68%. Google Gemini alcanza al 47% de usuarios, mientras que Claude Code ha ganado 41% de adopción entre desarrolladores que construyen agentes de IA.
La mayoría de desarrolladores rechaza el «vibe coding»
La encuesta preguntó sobre «vibe coding», definido como generar software desde prompts de IA sin escribir código uno mismo. Los resultados muestran que este enfoque sigue siendo impopular. El 72% de los desarrolladores dice que el vibe coding no es parte de su trabajo profesional, con un adicional 5% rechazándolo enfáticamente.
Solo cerca del 12% de los desarrolladores usa vibe coding de alguna forma, sugiriendo que la mayoría de programadores aún prefiere entender y controlar su código.
Por qué los desarrolladores aún necesitan humanos
Cuando se les preguntó sobre escenarios futuros donde buscarían ayuda humana incluso con IA avanzada, los desarrolladores dieron respuestas claras. El 75% dijo que preguntaría a humanos «cuando no confío en las respuestas de la IA». Esto posiciona a los desarrolladores humanos como los jueces finales de la calidad y corrección del código.
Otras razones principales incluyen preocupaciones éticas o de seguridad sobre el código (62%), querer entender completamente algo (61%), y aprender mejores prácticas (58%). Estas respuestas muestran que los desarrolladores ven valor distintivo en la experiencia humana que la IA no puede reemplazar.
La maduración de la IA en el desarrollo
Los datos de la encuesta de Stack Overflow revelan una comunidad de desarrolladores que está volviéndose más sofisticada sobre las herramientas de IA. La emoción inicial ha dado paso a una evaluación práctica de los beneficios reales versus las limitaciones.
Este cambio hacia la adopción cautelosa puede representar realmente un progreso saludable. Los desarrolladores están aprendiendo a usar la IA estratégicamente para tareas apropiadas mientras mantienen las habilidades de pensamiento crítico que definen el desarrollo de software de calidad.
La brecha entre uso y confianza sugiere que los desarrolladores están tratando las herramientas de IA más como utilidades poderosas que como colegas de reemplazo. Están dispuestos a usar estas herramientas para eficiencia pero mantienen supervisión humana para calidad y corrección.
La resistencia al vibe coding y la fuerte preferencia por experiencia humana en escenarios complejos muestra que a pesar de los avances de la IA, las habilidades fundamentales de la ingeniería de software – resolución de problemas, diseño de arquitectura y juicio de calidad – siguen siendo tan valiosas como siempre.
A medida que las herramientas de IA continúan evolucionando, los desarrolladores más exitosos probablemente serán aquellos que aprendan colaboración efectiva humano-IA mientras preservan su experiencia técnica central.
