Un desarrollador de software, autor de un artículo publicado el 7 de septiembre de 2026, cuestiona la utilidad práctica de GPT 6 Astra para la ingeniería de software real, a pesar de sus capacidades impresionantes en otras áreas. El autor describe la situación actual de la ingeniería de IA como un caso de "neijuan" o involución, donde el esfuerzo y la competencia aumentan sin mejorar la productividad por persona. Para evaluar el modelo, el autor ejecutó una "fábrica de software" durante 35 horas, permitiendo a Astra gestionar su propio contexto y subagentes con el objetivo de crear un lenguaje Python con hilos virtuales y alcance léxico. El experimento consumió aproximadamente 4.000 millones de tokens y no produjo resultados de valor ni enseñó cómo operar mejor el modelo. El análisis de los códigos generados revela que Astra recurre excesivamente a la manipulación manual de cadenas en Python para editar archivos, en lugar de utilizar herramientas de parcheo estándar. El autor sospecha que el proceso de entrenamiento premia el éxito en tareas de largo plazo pero no penaliza la generación de código de baja calidad, lo que resulta en un modelo excelente para tareas creativas o de ingeniería inversa, pero problemático para el desarrollo de software robusto. Esta observación se ha confirmado en otros contextos de programación, indicando que el problema no es exclusivo del entorno de la "fábrica".
Noticias agregadas con IA