Q01
Mensaje
Todas las plantillasDeveloper & Engineering
Encuesta sobre Productividad de Desarrolladores y Adopción de Herramientas de IA
Mide la productividad de los desarrolladores, la adopción y las barreras de las herramientas de codificación con IA, las prácticas de calidad del código y el crecimiento profesional de los equipos de ingeniería. Diseñada para completarse en 6 a 8 minutos con lógica de ramificación para usuarios y no usuarios de herramientas de IA.
Preguntas de ejemplo
Una vista previa del contenido de la plantilla. Todas las preguntas son editables antes de publicar.
26 preguntas · ~11 min
Q02
Lista desplegable
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su función principal de desarrollo?
- Ingeniero de backend
- Ingeniero de frontend
- Ingeniero full-stack
- Desarrollador móvil
- Ingeniero de datos/ML
- DevOps/SRE
- Ingeniero de QA/pruebas
- Gerente de ingeniería
- Estudiante o aficionado
- Otro
Q03
Opción múltiple
¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su uso actual de asistentes de codificación con IA o herramientas de generación de código (p. ej., GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor)?
- Sí, actualmente los uso
- Los probé en el pasado pero no los uso ahora
- No, pero planeo probarlos
- No, y no tengo planes de probarlos
Q04
Ordenación
Ordene las siguientes actividades de la que ocupa más tiempo a la que ocupa menos tiempo durante una semana laboral típica.
- Escribir código nuevo
- Revisar o depurar código
- Reuniones y comunicación
- Planificación, diseño o documentación
- Pruebas y control de calidad (QA)
- DevOps, despliegue o infraestructura
- Aprendizaje o mejora de competencias
Arrastre para ordenar
Q05
Escala de opinión
¿Qué tan seguro está de que el código que su equipo lanzó en las últimas 4 semanas cumple con sus estándares de calidad?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada seguroMáx:Extremadamente seguro
Q06
Lista desplegable
¿Aproximadamente cuántas horas dedicó a actividades de aprendizaje o mejora de sus competencias en las últimas 2 semanas?
- 0 horas
- 1–2 horas
- 3–5 horas
- 6–10 horas
- 11–15 horas
- Más de 15 horas
Q07
Texto largo
Con base en sus respuestas en esta encuesta, comparta un ejemplo del último mes en el que una herramienta, práctica o cambio en el flujo de trabajo haya afectado de manera significativa su forma de trabajar.
Q08
Lista desplegable
¿Cuántos años ha trabajado como desarrollador (profesional o equivalente)?
- Menos de 1
- 1–2
- 3–5
- 6–9
- 10–14
- 15+
Q09
Mensaje
¡Gracias por completar esta encuesta! Sus respuestas han sido registradas y se utilizarán para mejorar los flujos de trabajo de los desarrolladores y las decisiones sobre herramientas. Si tiene alguna pregunta, comuníquese con el administrador de la encuesta.
Q10
Opción múltiple
¿Qué lenguajes de programación utiliza con más frecuencia en su trabajo actual? (Seleccione hasta 3)
- JavaScript/TypeScript
- Python
- Java
- C#
- C/C++
- Go
- Ruby
- PHP
- Swift
- Kotlin
- Rust
- SQL
- Otro
Q11
Mensaje
Perfecto, gracias por esos detalles. A continuación, algunas preguntas rápidas sobre su equipo y sus prácticas de ingeniería.
Q12
Escala de opinión
En comparación con un período típico de dos semanas, ¿cómo calificaría su productividad general en las últimas 2 semanas?
Escala: 1 – 7
Mín:Mucho menos productivo de lo habitualMáx:Mucho más productivo de lo habitual
Q13
Escala de opinión
En las últimas 4 semanas, ¿con qué constancia realizó su equipo revisiones de código antes de fusionar los cambios?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Siempre
Q14
Escala de opinión
En el último mes, ¿cuánto siente que han crecido sus habilidades técnicas?
Escala: 1 – 5
Mín:NadaMáx:Muchísimo
Q15
Entrevista con IA
Gracias por sus respuestas hasta ahora. Me gustaría hacerle un par de preguntas de seguimiento para comprender mejor su experiencia con las herramientas de desarrollo y la productividad. Empecemos: ¿Cuál ha sido el único factor más importante —positivo o negativo— que ha afectado su productividad en el último mes?
Q16
Lista desplegable
¿Cuál es su modalidad de trabajo principal?
- Empleado de la empresa
- Contratista independiente / Freelance
- Estudiante
- Otro
Q17
Lista desplegable
¿Con qué frecuencia ha utilizado herramientas de codificación con IA en las últimas 4 semanas?
- A diario
- Varias veces por semana
- Aproximadamente una vez por semana
- Menos de una vez por semana
Q18
Escala de opinión
En las últimas 4 semanas, ¿con qué constancia escribió su equipo pruebas automatizadas para las nuevas funciones o cambios?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Siempre
Q19
Lista desplegable
¿Aproximadamente cuántas personas hay en su organización?
- 1 (solo yo)
- 2–9
- 10–49
- 50–249
- 250–999
- 1.000–4.999
- 5.000+
Q20
Escala de opinión
En las últimas 4 semanas, ¿cómo han afectado las herramientas de codificación con IA su productividad general?
Escala: 1 – 7
Mín:Disminuyeron significativamente la productividadMáx:Aumentaron significativamente la productividad
Q21
Escala de opinión
En las últimas 4 semanas, ¿con qué constancia utilizó su equipo pipelines de CI/CD para los despliegues?
Escala: 1 – 5
Mín:NuncaMáx:Siempre
Q22
Lista desplegable
¿Aproximadamente cuántos desarrolladores hay en su equipo inmediato?
- 1
- 2–4
- 5–9
- 10–19
- 20+
Q23
Mensaje
¡Casi terminamos! Una última sección sobre dónde encajan y dónde no las herramientas de IA en su flujo de trabajo actual.
Q24
Lista desplegable
¿En qué región trabaja principalmente?
- América
- Europa
- Oriente Medio y África
- Asia
- Oceanía
Q25
Opción múltiple
¿Cuáles son las principales razones por las que actualmente no utiliza herramientas de codificación con IA? (Seleccione hasta 3)
- Inquietudes sobre la calidad o corrección del código
- Inquietudes sobre privacidad, seguridad o cumplimiento normativo
- No son necesarias para mi tipo de trabajo
- Demasiado costosas o problemas de licencias
- Las probé pero los resultados no fueron útiles
- El esfuerzo de configuración o integración es demasiado alto
- La política del equipo u organización restringe su uso
- Otro (especifique)
Q26
Escala de opinión
¿Qué tan probable es que pruebe o vuelva a adoptar herramientas de codificación con IA en los próximos 3 meses?
Escala: 1 – 7
Mín:Extremadamente improbableMáx:Extremadamente probable
Qué incluye
Seguimientos con IA
Preguntas adaptativas sobre las respuestas abiertas que sacan detalles que un formulario estático pasaría por alto.
Controles de atención
Protecciones integradas frente a respuestas apresuradas y participantes de baja calidad.
Textos redactados por IA
Redacción, orden y ramificaciones escritos por la IA, ajustados a su objetivo de investigación.
Informe automático
Los temas, las citas y un resumen en lenguaje claro se escriben solos en cuanto llegan las respuestas.
Cómo se compara
Revisamos las plantillas más parecidas de otras herramientas de encuestas. Esto es lo que hacen bien, y dónde esta plantilla va más lejos.
Por qué esta plantilla
- Includes an AI follow-up interview that asks adaptive questions based on the respondent's own prior answers, not just a static question bank
- Uses branching logic to route AI coding tool users vs. non-users into different question paths (frequency/impact vs. barriers/reasons for non-use)
- Combines quantitative opinion-scale tracking of productivity, code review, testing, and CI/CD consistency with an open-text reflection question for qualitative depth
- Captures both team/org context (team size, org size, role, tenure) and individual skill-growth and upskilling-hours data in one 6-8 minute flow
SurveySparrow
Employee Productivity Questionnaire Template OnlineThis is a general employee productivity questionnaire template, not specific to developers, AI coding tools, or code quality practices. It's a fielding-ready static template that a team could adapt, but it lacks the developer-specific branching and AI-tooling focus of our template. Useful as a generic productivity-measurement starting point rather than a purpose-built engineering survey.
Qué hace bien
- Ready-to-use template requiring no build-from-scratch setup
- Backed by SurveySparrow's broader survey distribution and analytics tooling
- Applicable across various roles, not locked to a single job function
Dónde se queda corta
- No apparent branching logic to separate AI tool users from non-users or developers from other employees
- Static question set with no adaptive AI follow-up interview to probe individual responses further
- No visible mechanism for automated per-response quality scoring or transparent prompt methodology
Preguntas frecuentes
¿Qué preguntas incluye la plantilla «Encuesta sobre Productividad de Desarrolladores y Adopción de Herramientas de IA»?
La plantilla incluye 26 preguntas listas para usar, empezando por: «Le damos la bienvenida a la Encuesta sobre Productividad de Desarrolladores y Adopción de Herramientas de IA. Esta encue…» · «¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su función principal de desarrollo?» · «¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor su uso actual de asistentes de codificación con IA o herramientas de gen…». El conjunto completo se muestra arriba y todas las preguntas son editables.
¿Cuánto se tarda en completar esta encuesta?
Los participantes suelen terminar las 26 preguntas en unos 11 minutos.
¿Puedo personalizar esta plantilla?
Sí: cada pregunta, cada opción de respuesta y el orden son editables antes de publicar. Puede añadir o quitar preguntas, o pedir al editor con IA que rehaga la encuesta en torno a su objetivo de investigación.
¿Esta plantilla es gratuita?
Sí. Ábrala en el editor y empiece a personalizarla ahora mismo: no necesita cuenta para probarla, y el plan gratuito cubre la publicación de su encuesta.
¿Listo para publicar?
Abra esta plantilla en el editor. Todo es suyo para cambiarlo antes de que lo vea el primer participante.
Plantillas relacionadas
Más estudios sobre temas similares.
Developer & Engineering
Referencia de Fiabilidad de Edge Computing y Respuesta a Incidentes
Evalúa la madurez de SLO/SLA en el edge, los patrones de gestión de fallos y las medidas de protección en despliegues para equipos de DevOps, SRE e ingeniería de plataformas que gestionan cargas de trabajo en el edge.
Ver plantillaDeveloper & Engineering
Adopción de herramientas de IA en equipos de investigación
Una encuesta que estudia cómo los equipos de investigación evalúan, adoptan e integran herramientas de IA para la recopilación de datos, el análisis y la elaboración de informes. Este instrumento mide el uso actual de herramientas, los criterios de evaluación, las barreras de adopción, las experiencias de capacitación, las percepciones sobre la calidad de los datos y los patrones de colaboración en equipo.
Ver plantillaDeveloper & Engineering
Encuesta de Evaluación de Herramientas de Software y Compatibilidad de Adopción
Captura cómo se desempeñó realmente una herramienta de software durante una prueba, un piloto o una prueba de concepto — usabilidad, integraciones, soporte y relación calidad-precio — y clasifica qué factores importan más para la decisión. Una entrevista de seguimiento con IA reconstruye la historia real detrás de la decisión de adopción, incluyendo los casos que estuvieron cerca de fallar y los obstáculos. Diseñada para equipos de ingeniería, TI y producto que realizan una evaluación formal de herramientas.
Ver plantillaDeveloper & Engineering
Encuesta de Evaluación de Desempeño y Crecimiento para Desarrolladores de Software
Una revisión estructurada del desempeño para ingenieros de software que combina puntuaciones de autoevaluación de competencias, preguntas sobre la frecuencia de comportamientos y un ejercicio de compensación de prioridades con una entrevista de seguimiento mediante IA que profundiza en el mayor obstáculo del desarrollador y en su área de habilidad peor valorada, para obtener detalles concretos y específicos que los gerentes puedan utilizar en las reuniones 1:1 y en los planes de crecimiento.
Ver plantillaDeveloper & Engineering
Encuesta sobre la Experiencia con Herramientas de Desarrollo y Configuración
Mide la fricción en la configuración de proyectos, la usabilidad de las herramientas y el flujo de productividad de los desarrolladores de software. Se utiliza para identificar cuellos de botella en la incorporación, priorizar inversiones en herramientas y evaluar la experiencia del desarrollador.
Ver plantillaDeveloper & Engineering
Evaluación de la Calidad de Datos de Entrevistas con IA
Un instrumento de codificación de metainvestigación para que los investigadores evalúen y comparen sistemáticamente la calidad de los datos de entrevistas moderadas por IA frente a los métodos cualitativos tradicionales. Diseñado para uso repetido en múltiples conjuntos de datos. Tiempo estimado de finalización: 12-15 minutos por conjunto de datos evaluado.
Ver plantilla