{"id":152523,"date":"2025-12-24T11:12:06","date_gmt":"2025-12-24T09:12:08","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai"},"modified":"2025-12-24T11:12:06","modified_gmt":"2025-12-24T09:12:08","slug":"sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/sravnenie-chisla-oshibok-v-kode-napisannom-lyudmi-i-ai","title":{"rendered":"Comparaci\u00f3n del n\u00famero de errores en c\u00f3digo escrito por humanos y por IA","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Investigadores de la empresa CodeRabbit analizaron 470 solicitudes de extracci\u00f3n (350 \u2014 generadas por IA, 150 \u2014 escritas a mano) en proyectos abiertos en GitHub y concluyeron que los cambios generados por asistentes de IA presentan 1.7 veces m\u00e1s defectos significativos y 1.4 veces m\u00e1s problemas cr\u00edticos que el c\u00f3digo escrito a mano. En promedio, las solicitudes de extracci\u00f3n generadas a trav\u00e9s de IA conten\u00edan 10.83 problemas, mientras que en los cambios creados a mano, este indicador fue de 6.45. <\/p>\n
Al considerar categor\u00edas espec\u00edficas de problemas, el c\u00f3digo creado por IA mostr\u00f3 1.75 veces m\u00e1s errores l\u00f3gicos, 1.64 veces m\u00e1s problemas de calidad y mantenibilidad del c\u00f3digo, 1.56 veces m\u00e1s problemas de seguridad y 1.41 veces m\u00e1s problemas de rendimiento. Adem\u00e1s, se se\u00f1ala que el c\u00f3digo generado por IA presenta 1.88 veces m\u00e1s probabilidades de un manejo incorrecto de contrase\u00f1as, 1.91 veces \u2014 de proporcionar acceso inseguro a objetos, 2.74 veces \u2014 de scripting entre sitios (XSS) y 1.82 veces \u2014 de deserializaci\u00f3n insegura de datos. Mientras tanto, en el c\u00f3digo escrito por humanos hay 1.76 veces m\u00e1s errores ortogr\u00e1ficos y 1.32 veces m\u00e1s errores relacionados con pruebas.
<\/center>
<\/center>
<\/center> <\/p>\n
Algunos otros estudios: <\/p>\n
\n
En un estudio realizado en noviembre por Cortex, se se\u00f1ala que, en comparaci\u00f3n con el a\u00f1o pasado, gracias al uso de IA, el n\u00famero de pull requests creados por un desarrollador ha aumentado en promedio un 20%, pero el n\u00famero de problemas en los pull requests ha crecido en un 23.5% y la tasa de rechazos al implementar cambios ha aumentado aproximadamente un 30%.\n
En el estudio de agosto de la Universidad de N\u00e1poles, se concluye que el c\u00f3digo generado por IA es en general m\u00e1s simple y uniforme, pero contiene m\u00e1s construcciones no utilizadas y inserciones de depuraci\u00f3n integradas, mientras que el c\u00f3digo escrito a mano es estructuralmente m\u00e1s complejo y presenta m\u00e1s problemas de mantenibilidad.\n
El experimento de julio del grupo METR mostr\u00f3 que los asistentes de IA no aceleran, sino que ralentizan la resoluci\u00f3n de tareas, aunque los participantes consideraron subjetivamente que la IA hab\u00eda acelerado su trabajo.\n
En la investigaci\u00f3n de enero de la Universidad de Monash, se indica que GPT-4 genera c\u00f3digo m\u00e1s complejo, que requiere ajustes para un mejor mantenimiento, pero que pasa mejor las pruebas. <\/ul>\n
![\"Comparaci\u00f3n](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/1fc6462f76e6909a519da65a5211e735.png\")
<\/center> ![\"Comparaci\u00f3n](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/983565eaa428ce5b958cb0c256025bf6.png\")
<\/center> ![\"Comparaci\u00f3n](\"\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/d8fabdc7182cd846c1cfbc894bb86269.png\")
<\/center> <\/p>\n