Cómo deben las empresas de viajes medir el éxito de la inteligencia artificial

Cada vez más grandes compañías tecnológicas presumen de cuánto de su código es generado por inteligencia artificial (IA). En la última presentación de resultados de Google, Sundar Pichai aseguró que la IA ha sido “transformadora”, con más del 30 % del código escrito gracias a sugerencias automáticas. Microsoft y Meta han hecho declaraciones similares, confirmando que entre el 20 y el 30 % del código de algunos proyectos proviene ya de herramientas de IA.

El atractivo de este dato es claro: productividad y rentabilidad. Un estudio que analizó a casi 5.000 desarrolladores en Microsoft, Accenture y una empresa del Fortune 100 reveló un aumento del 26 % en las tareas completadas por quienes usaban herramientas de IA. Los desarrolladores junior fueron los más beneficiados. Sin embargo, algunos expertos del sector turístico advierten que medir el éxito de la IA por la cantidad de código generado puede ser una métrica engañosa.

Jon Pickles, fundador de Sygnifiq y presidente de la Travel Technology Initiative, opina que no existe precedente para usar ese tipo de indicador. “Durante años hemos utilizado herramientas que aceleran el trabajo —como plantillas o autocorrección— y nunca se midió públicamente cuánto contribuyen. 

La IA es solo una nueva forma de asistencia”, afirmó. Por su parte, John Morhous, director de experiencia de Flight Centre Travel Group, coincide en que no hay un estándar universal, pero considera útil mostrar ese dato como señal del compromiso de la empresa con la innovación.

Desde la agencia de gestión de viajes Gray Dawes Group, su vicepresidente de TI, Antoine Boatwright, advierte que “generar código no significa generar buen código”. Explica que la IA podría producir resultados menos eficientes o difíciles de mantener, lo que añadiría trabajo adicional de pruebas y depuración. En su lugar, propone medir aspectos más útiles como la calidad del código, la escalabilidad o la reducción de la deuda técnica.

Un punto de vista similar comparte Rajnish Kumar, cofundador y CTO de la agencia india Ixigo, quien califica el indicador como “fundamentalmente erróneo”. “Escribir código representa solo un 20 % o 30 % del trabajo de un desarrollador. El resto implica diseño de sistemas, planificación, pruebas y documentación. Aunque la IA genere el 80 % del código, el impacto real en productividad sería de apenas un 15 % o 20 %”, explicó. En su opinión, el progreso que aporta la IA es más evolutivo que revolucionario.

Además de su validez limitada, publicar qué porcentaje del código proviene de IA podría generar riesgos reputacionales y legales. Pickles señala que “mostrar dependencia de la IA podría percibirse como una debilidad o exponer a la empresa a cuestionamientos sobre la propiedad intelectual del código entrenado con datos de terceros”. También podrían surgir dudas sobre la seguridad o la mantenibilidad del software.

Kumar sugiere que el enfoque debería cambiar: en lugar de preguntar cuánto código escribe la IA, las empresas deberían medir qué porcentaje de su proceso de ingeniería está automatizado o acelerado significativamente por la tecnología. Ese número —que, según él, ya supera el 40 % en algunos casos— ofrecería una visión más realista del impacto de la IA en la velocidad, calidad y escala de la producción.

No obstante, algunos expertos creen que el entusiasmo inicial por la IA está tocando techo. Boatwright cita informes de Gartner y MIT que afirman que el sector ha entrado en una fase de “desilusión”, con un 95 % de los proyectos de IA generativa fallidos. 

Estudios recientes incluso muestran que algunos desarrolladores tardan más tiempo cuando utilizan estas herramientas. En ese contexto, muchos se preguntan si estas métricas son realmente una muestra de eficiencia o, más bien, una estrategia de marketing para promover las propias soluciones de IA de gigantes como Google y Microsoft.