Un estudio del MIT dirigido por el economista Mert Demirer, basado en el seguimiento de miles de desarrolladores antes y después de adoptar agentes de IA como Claude Code o Codex, ha identificado un 'efecto embudo' en la producción de software. Aunque la facilidad de generar código ha multiplicado el número de aplicaciones que llegan a la App Store y a Google Play, la demanda real de los consumidores no ha crecido: los usuarios no descargan, prueban ni compran más que antes. La investigación muestra que muchos proyectos impulsados por IA nacen como experimentos de 'vibe coding' realizados por personas sin perfil técnico, pero pocos superan los cuellos de botella de calidad, revisión y despliegue.
Los autores también advierten de que la velocidad a la que la IA añade código supera la capacidad humana de revisión, lo que obliga a repensar los procesos. Empresas como Uber y Microsoft ya han visto dispararse sus costes por el consumo de tokens, y se impone un modelo híbrido con planificación en la nube y escritura de código en modelos más baratos o locales. Demirer compara la situación con la revolución industrial: las fábricas que adoptaron motores eléctricos sin rediseñar sus procesos no ganaron productividad de inmediato; el salto llegó décadas después, con una reorganización a fondo. Aplicar esa lección al software implicará no solo producir más, sino reconstruir los flujos de trabajo.