IA en el código: la experiencia de VTB y T-Bank con los asistentes de programación

En la conferencia Conversations, desarrolladores de VTB, T-Bank, Dodo Engineering y S7 TechLab compartieron su experiencia al incorporar la IA al desarrollo mediante asistentes de programación y explicaron cómo han cambiado los roles en sus equipos tras un año de uso.

¿Qué cambió en un año de uso de la IA en el código?

Hace aproximadamente un año, los grandes equipos de TI rusos empezaron a implantar de forma masiva asistentes de IA para escribir código. La actitud de los desarrolladores pasó por etapas reconocibles: entusiasmo al principio, decepción al toparse con alucinaciones y código de baja calidad y, finalmente, una integración serena de la herramienta en la rutina diaria.

Hoy la pregunta clave ya no es «¿funciona la IA?», sino «¿ha cambiado algo medible en las métricas del equipo?». Según la experiencia de los participantes en el debate, la mejora real de la eficiencia existe, pero no se concentra donde se esperaba: no está en la velocidad de desarrollo de nuevas funcionalidades, sino en la reducción del esfuerzo dedicado a la rutina: tests, documentación y refactorización de código repetitivo.

• Empresas participantes: VTB, T-Bank, Dodo Engineering, S7 TechLab
• Organizador del debate Conversations: Just AI
• Efecto clave de la IA: ahorro en tareas rutinarias, no aceleración del desarrollo de nuevas funcionalidades
• Las herramientas se han consolidado en el flujo de trabajo diario de la mayoría de los equipos

¿Hay que obligar a los desarrolladores a usar la IA?

Una de las cuestiones más candentes del debate fue si conviene obligar a los desarrolladores a usar asistentes de IA. La experiencia de los participantes demostró que el enfoque impuesto funciona peor que la adopción orgánica. VTB y T-Bank apostaron por defensores internos: desarrolladores que mostraban ellos mismos a sus compañeros casos de ahorro real de tiempo. Cuando la IA se introduce a través del ejemplo personal, la resistencia disminuye notablemente.

S7 TechLab y Dodo Engineering señalaron que el rechazo surge sobre todo cuando el asistente genera código que exige una revisión larga. Si la proporción entre lo escrito por la IA y lo aceptado sin cambios sustanciales es demasiado baja, la confianza en la herramienta cae y los desarrolladores vuelven a sus métodos anteriores.

«La IA no acelera el desarrollo automáticamente: redistribuye en qué

se va el tiempo».

¿Quién escribe ahora el código y quién solo lo revisa?

Aquí se perfiló un cambio de roles inesperado. En los equipos que usan activamente un asistente de IA, la tarea del desarrollador se desplaza de escribir código a revisarlo y validarlo. Esto cambia lo que se exige a los perfiles junior y middle: saber leer, entender y evaluar rápidamente código ajeno —incluido el generado— pasa a ser más importante que saber escribirlo rápido desde cero.

Los participantes identificaron dos riesgos reales. El primero: el desarrollador acepta el código «a ciegas» y acumula deuda técnica. El segundo: dedica tanto tiempo a entender el código generado que desaparece toda la ventaja de la IA. Ambos escenarios ya se han dado en equipos de producción.

Qué significa esto

Los asistentes de programación con IA se han consolidado en el ciclo productivo de los grandes equipos de TI rusos, pero, junto con la eficiencia, han traído nuevas preguntas sobre la estructura de roles, la calidad de la revisión de código y la gestión de la deuda técnica. La principal conclusión del debate: la IA cambia los procesos, no se limita a acelerarlos.

Preguntas frecuentes

¿Qué empresas participaron en el debate?

En el debate técnico Conversations, organizado por Just AI, participaron representantes de VTB, T-Bank, Dodo Engineering y S7 TechLab. Las cuatro empresas compartieron su experiencia con la implantación de asistentes de IA en el desarrollo en producción.

¿Dónde aumenta realmente la eficiencia gracias a los asistentes de IA?

Según la experiencia de los participantes, la mejora se nota sobre todo en tareas rutinarias: escribir tests y documentación y refactorizar código repetitivo, y no en la velocidad de desarrollo de nuevas funcionalidades.

¿Qué etapas atravesó la implantación de asistentes de IA en las empresas rusas?

Según la experiencia de VTB, T-Bank y otras grandes empresas, la implantación de asistentes de programación pasó por tres etapas: entusiasmo al principio, decepción al toparse con alucinaciones y código de baja calidad y, después, una integración serena de la herramienta en el flujo de trabajo.