La creciente facilidad para desplegar agentes de IA en el desarrollo de software no se traduce en una mayor productividad, ya que los desarrolladores enfrentan el "impuesto de orquestación": los costos ocultos de gestionar, evaluar e integrar los resultados de los agentes. Aunque lanzar agentes es sencillo, el verdadero desafío radica en el juicio humano necesario para verificar resultados, resolver conflictos y tomar decisiones arquitectónicas, lo cual no puede paralelizarse. Se compara a los desarrolladores con el Global Interpreter Lock (GIL) en Python, un recurso de un solo hilo que limita el rendimiento en sistemas concurrentes. A pesar de que múltiples agentes funcionan simultáneamente, el cuello de botella sigue siendo la capacidad cognitiva del desarrollador, lo que conduce a colas más largas de tareas y posible fatiga cognitiva. Los flujos de trabajo efectivos deben centrarse en diseñar arquitecturas de atención, equilibrando la delegación a máquinas con la supervisión humana para evitar deudas técnicas y cognitivas.