Developers have never been more inclined to use AI, yet never less inclined to trust its output. In Stack Overflow’s surveys, the proportion of respondents using AI tools in development keeps climbing (44% in 2023, 62% in 2024, and 83% in 2026), but trust hasn’t kept pace.
Developers have never been more inclined to use AI, yet never less inclined to trust its output. In Stack Overflow’s surveys, the proportion of respondents using AI tools in development keeps climbing (44% in 2023, 62% in 2024, and 83% in 2026), but trust hasn’t kept pace.
Adoption, then, is running well ahead of confidence. This could well be someone’s chance to step in and repair the trust gap.
GitHub has an opportunity here, even when developers prefer someone else’s coding agent. Teams already use it to inspect, test, and review code. Helping them do the same with work from Claude or Codex gives developers more choice while making its own platform even stickier. It’s a remarkably clever jujitsu move, but will it work?
Back in 2023, I worried GitHub’s enthusiasm for Copilot could distract it from Git, particularly the visibility and collaboration that made the platform useful. There’s a better possibility now: AI could make those capabilities more valuable. As the number of tools proposing changes grows, companies need continuity in how they inspect, test, and accept them. AI, in short, could make GitHub more relevant than ever.
Just because we’re using AI to build faster doesn’t mean we necessarily trust it. The 2026 survey makes that distinction explicit. Its revised trust question asks about the conditions under which people rely on AI. And? Well, roughly 48% say they trust it but only when they can easily verify the output. Just 7% implicitly trust it for important work decisions. Those figures can’t be compared directly with the earlier accuracy question, as noted, but they do describe a practical bargain: People want the help, but increasingly, they also want evidence they can check because they worry about AI being “almost, but not quite, right.”
In context
- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: InfoWorld
- Published: 13/10/2026
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Por qué importa
Cada semana hay un anuncio que promete cambiarlo todo, y cada semana la mayoría de las organizaciones sigue peleando con lo mismo: datos desordenados, procesos que nadie documentó y una expectativa que corre más rápido que la capacidad. Esta nota se entiende mejor con eso puesto encima.
Lo que miro primero no es la capacidad del modelo sino el dato que lo alimenta. Casi todos los proyectos que vi fracasar no fracasaron por el algoritmo: fracasaron porque el dato estaba en tres sistemas con tres definiciones distintas y nadie quiso ser el que arreglara eso.
Lo que suele salir mal
El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.
Qué mirar
- Dónde quedan los datos y bajo qué contrato, sobre todo si hay información de clientes de por medio.
- Si la organización puede cambiar de proveedor sin rehacer todo, que es la prueba de que no quedó amarrada.
- Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
Cómo leo esta entrada
Yo lo usaría para una conversación de talento más que de compra. La capacidad que hace falta instalar no es la de operar una herramienta, que cambia cada seis meses, sino la de formular bien el problema y evaluar la respuesta. Esa sí se queda en la casa.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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