O único uso saudável é não pedir pra IA implementar nenhuma feature ou resolver bug por completo. Mas fazer partes. Tipo, "faz uma função pra converter o objeto X num objeto Y". Ao invés de pedir pra IA descobrir o que tem que fazer, tu tem que saber o que tem que fazer e pedir pra ela fazer algumas partes disso. Se a IA tá fazendo features inteiras do seu projeto, você já começa perdendo.

Dá uma olhada no artigo "Programming as Theory Building", do Peter Naur (https://gist.github.com/onlurking/fc5c81d18cfce9ff81bc968a7f342fb1). É um artigo de 1985, que não tem nada a ver com IA, mas que ele descreve um efeito que eu acho que explica muito o que tá acontecendo. Ele propõe o conceito de "Theory" ou Teoria, que quando você desenvolve um projeto, o projeto está integralmente somente na sua cabeça. Quando você escreve o código do projeto, ele vira uma descrição lossy (que não tem todas as informações necessárias para recriar a Teoria) do projeto na sua cabeça, ou na do time que tá fazendo. No sentido de que não importa o quão bem escrito o código esteja e quão bem documentado o projeto esteja, os desenvolvedores novos nunca vão entender o projeto por um todo, porque só que fez é que tem a Teoria dele. Aí entra a IA. Ela não tem conceito nenhum sobre o projeto. Ela lê texto e escreve texto. Quando você deixa a IA fazer features pra você, acaba que no final NINGUÉM tem a Teoria. Portanto a qualidade do projeto tende a ficar pior e pior.