Honeycomb, empresa de observabilidad, logró multiplicar por 2,5 el rendimiento de su equipo de ingeniería en poco más de un año gracias a la inteligencia artificial, según un informe interno publicado por la ingeniera Liz Fong-Jones. Los merges en días punta pasaron de unos 30 a unos 74 en su monorepo, y las líneas de código atribuidas a la IA pasaron de casi cero a representar al menos el 82,6% del código nuevo desde junio de 2026. La base de código duplicó su tamaño en dieciséis meses, de 0,97 a 2,1 millones de líneas, tras haber tardado casi tres años en duplicarse anteriormente.
El proceso se desarrolló en tres fases: experimentación lenta en 2025, un salto de adopción por mejoras de tooling en octubre de 2025 y un cambio de escala tras la llegada de Claude Opus 4.6 en febrero de 2026, cuando los ingenieros dejaron de supervisar cada paso. Sin embargo, los incidentes también crecieron: de una media de 18,5 por trimestre en 2024 a 53 en el segundo trimestre de 2026, un 2,9 veces más. La compañía no sufrió fallos espectaculares atribuibles a la IA, gracias a prácticas como entrega continua, integraciones frecuentes legibles por IA, observabilidad en bucle cerrado, archivos CLAUDE.md y feature flags.
Fong-Jones advierte que la IA amplifica las prácticas existentes: en organizaciones disfuncionales las empeora, mientras que en equipos con alta autonomía y propiedad las acelera. El artículo incluye advertencias metodológicas sobre las cifras y compara la IA con el chocolate: útil y versátil, pero no sustituye a saber cocinar.