Los resultados de la JetBrains Developer Ecosystem Survey 2026 indican que el uso de agentes de programación ha superado la etapa de experimentación limitada, pero todavía no se ha convertido en un método de trabajo completo para la mayoría de los desarrolladores. Más de 15 000 desarrolladores profesionales participaron en la encuesta entre mayo y julio de 2026 e indicaron qué proporción del código que produjeron para su trabajo durante el mes anterior había sido generada completamente por agentes de inteligencia artificial, escrita con ayuda de la inteligencia artificial o escrita manualmente sin ninguna asistencia.
Según los promedios de los participantes publicados por JetBrains, alrededor del 47 % del código fue generado completamente por agentes, cerca del 38 % fue escrito con ayuda de la inteligencia artificial y aproximadamente el 27 % fue escrito íntegramente a mano. El estudio presenta estos porcentajes tal como aparecen en sus resultados, aunque su suma supera el 100 %, un punto que merece una revisión metodológica antes de tratarlos como una medición matemática directa de la distribución de categorías mutuamente excluyentes.
La dependencia total sigue siendo minoritaria
A pesar del retroceso de la programación manual, la mayoría de los desarrolladores no utiliza agentes para escribir todo su código. JetBrains afirma que más de la mitad de los desarrolladores escribe manualmente menos del 20 % de su código y que uno de cada cinco desarrolladores no escribe ningún código sin ayuda de la inteligencia artificial. En cambio, la proporción de quienes generan más del 80 % de su código mediante agentes es de aproximadamente el 22 % de los participantes.
Este resultado ofrece una imagen distinta de las afirmaciones habituales de que «el 100 % del código» ya se genera automáticamente. La tendencia general es clara, pero el uso real se aproxima más a una combinación de generación completa, asistencia parcial y trabajo manual que a una sustitución total del desarrollador.
Los desarrolladores con más experiencia avanzan en la adopción
El estudio muestra que los desarrolladores con mucha experiencia se encuentran entre los primeros grupos en trasladar una parte amplia de la escritura de código a los agentes. Aproximadamente una cuarta parte de los desarrolladores senior genera más del 80 % de su código mediante agentes, una proporción superior a la registrada entre los desarrolladores principiantes, que tienden más a un modelo de trabajo asistido por inteligencia artificial que a una dependencia total de los agentes.
Esto no significa que todos los desarrolladores con experiencia hayan adoptado el modelo basado en agentes, ya que JetBrains confirma que existe una gran variación dentro de este mismo grupo. En la práctica, el resultado sugiere que la experiencia no conduce necesariamente a abandonar la programación manual, pero puede hacer que el desarrollador esté más dispuesto a delegar una parte mayor del proceso de generación.
Diferencias entre herramientas y lenguajes de programación
Entre los usuarios de Claude Code, alrededor del 32 % genera más del 80 % de su código mediante agentes. El porcentaje asciende al 42 % entre los usuarios de Codex, y la proporción de quienes no escriben ningún código sin ayuda de la inteligencia artificial alcanza el 37 % en el grupo de usuarios de Codex. Los usuarios de Cursor se parecen relativamente a los de Claude Code: el promedio de código generado por agentes llega al 58 % y el 28 % utiliza agentes para generar más del 80 % del código.
JetBrains relaciona estas diferencias con la naturaleza de las bases de usuarios, no con la calidad general de una herramienta. Los usuarios de Claude Code se han convertido en un grupo amplio, mientras que la base de usuarios de Codex podría incluir una proporción mayor de desarrolladores avanzados en el uso de agentes, según la interpretación del estudio.
Por lenguajes de programación, los desarrolladores de Go, JavaScript y TypeScript registran los promedios más altos de código generado mediante agentes, entre el 54 % y el 55 %. En cambio, los desarrolladores de C y C++ conservan la proporción más alta de código escrito manualmente, con un promedio del 38 %. Los desarrolladores de Java y Python se sitúan en el punto intermedio, con promedios de entre el 48 % y el 51 %.
La geografía revela una marcada desigualdad
Las diferencias regionales se encuentran entre los resultados más destacados de la encuesta. En Asia Oriental, especialmente en China, Japón y Corea del Sur, la proporción de desarrolladores que generan más del 80 % de su código mediante agentes se sitúa aproximadamente entre el 32 % y el 35 %. Esta proporción se acerca al doble del nivel registrado en Europa y el Reino Unido, donde ronda el 16 %.
¿Qué está cambiando en la práctica?
JetBrains dividió a los participantes en tres patrones. Los «desarrolladores agénticos» representan aproximadamente el 31 % de los desarrolladores y generan, en promedio, el 84 % de su código completamente mediante agentes. Los «desarrolladores asistidos por inteligencia artificial» representan alrededor del 47 %, con un promedio del 40 % de código generado por completo y del 60 % de código escrito con ayuda de la inteligencia artificial. Los «desarrolladores manuales» constituyen aproximadamente el 23 % y escriben manualmente, en promedio, el 75 % de su código, con un uso limitado de la generación completa.
La lectura más importante de estas cifras es que la transformación no se produce como una transición binaria entre la programación manual y la programación con agentes, sino a través de un espectro de modelos de trabajo. Este espectro se ve afectado por la experiencia, la herramienta, el lenguaje de programación y la región, lo que significa que medir la adopción de agentes mediante un único porcentaje de uso puede ocultar grandes diferencias en la forma real de trabajar.
Las limitaciones de estos resultados siguen estando relacionadas con el hecho de que se basan en las respuestas de los desarrolladores sobre sus propias estimaciones, mientras que el texto extraído no ofrece suficientes detalles sobre la metodología de clasificación de los patrones ni sobre cómo se calcularon los promedios. JetBrains también anunció que publicará materiales adicionales de la misma encuesta sobre el desarrollo con agentes.