La premisa de que la inteligencia artificial acelerará el desarrollo de software mediante la reescritura en lenguajes de bajo nivel como C o Rust es, en la mayoría de los casos, un malentendido técnico. El rendimiento de la mayoría de los programas reales está dominado por las operaciones de entrada y salida (I/O), no por la velocidad de ejecución del lenguaje de programación. Por lo tanto, cambiar el lenguaje no produce mejoras significativas en la velocidad global del sistema.
En programas limitados por I/O, como las aplicaciones web CRUD, el tiempo de espera por la base de datos o APIs externas representa la mayor parte de la carga. Optimizar el código en C solo acelera la parte de procesamiento CPU, dejando el cuello de botella de red o disco sin mejorar. En el caso de tareas limitadas por CPU, como el renderizado de Markdown o el cálculo de matrices, los lenguajes de alto nivel como Python ya utilizan bibliotecas que delegan el trabajo a código C o ensamblador optimizado, logrando así la máxima eficiencia posible sin necesidad de reescribir todo el sistema.
El verdadero potencial de mejora reside en el rediseño del software: optimizar consultas SQL, implementar caché, realizar operaciones asíncronas o paralelas, y reducir la complejidad lógica. El uso de lenguajes de alto nivel facilita la identificación de estos ineficiencias, ya que permiten ver el flujo de datos de forma más clara. Aunque la reescritura en lenguajes más rápidos puede ayudar en casos específicos de hotspots CPU, no es la estrategia principal para la optimización general. La clave para hacer el software más rápido con la ayuda de la IA es identificar los cuellos de botella y rediseñar la arquitectura, no simplemente cambiar el lenguaje de implementación.