La incorporación de soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) al desarrollo de software está generando incrementos de productividad de entre el 25% y el 30%, según estimaciones de Tokiota , partner español de Microsoft especializado en plataformas de datos, IA y soluciones en la nube. Esta mejora se vincula, principalmente, a la automatización de tareas técnicas y a una integración progresiva de herramientas como GitHub Copilot en los flujos de trabajo habituales de los equipos.
Pese a estos avances, la aplicación práctica de estas tecnologías sigue enfrentándose a obstáculos estructurales. Entre los factores que más frenan su impacto figuran la baja adopción por parte de los desarrolladores, la falta de estandarización en su uso y la ausencia de métricas específicas que favorezcan una evaluación objetiva de su rendimiento.
La escasa integración en los equipos técnicos frena el impacto
A diferencia de otras soluciones de automatización, la IA generativa no se impone por defecto en los procesos, sino que requiere una incorporación deliberada y estructurada en los ciclos de desarrollo. Según indica Tokiota, muchos equipos siguen empleándola de forma marginal, sin convertirla en una herramienta habitual del día a día.
Uno de los factores que explica esta situación es la resistencia al cambio, particularmente entre perfiles senior, así como la carencia de marcos metodológicos claros para su implementación. Frente a este contexto, algunas compañías han comenzado a establecer indicadores clave de rendimiento (KPIs), como el número mínimo de interacciones por tarea con estas herramientas, para incentivar su uso y evaluar su impacto real.
Mario Cortés, responsable de App Innovation, Power Platform e IA Generativa en Tokiota, sostiene que “con este enfoque hemos logrado mejoras de productividad de entre un 25% y un 30%”. Para ello, explica, es imprescindible que los equipos “pasen a la acción y comiencen a explorar los beneficios de la IA en el desarrollo de software”.
La precisión en los prompts y el contexto, elementos clave
El rendimiento de las herramientas de IA generativa depende en gran medida de la calidad de las instrucciones que reciben. La definición de prompts precisos, junto con un contexto técnico y funcional claro, resulta esencial para obtener resultados coherentes y reutilizables. Cuanto más detalladas sean las indicaciones, mayor será la calidad del código generado y más sencillo será su mantenimiento.
En este sentido, Tokiota subraya la importancia de establecer pautas personalizadas y mecanismos de revisión automáticos, como los ofrecidos por GitHub Copilot, que permiten detectar errores comunes de forma anticipada. Esto libera a los equipos de tareas rutinarias y les permite concentrarse en la resolución de problemas más complejos y estratégicos.
La empresa también señala la figura del arquitecto especializado en IA como un perfil relevante para facilitar la adopción tecnológica. Este profesional desempeña un papel clave en la formación de los equipos, la adaptación de los flujos de trabajo y la integración progresiva de las herramientas dentro de entornos ágiles.
Aplicaciones prácticas en el ciclo de desarrollo
Más allá de la generación automatizada de código, la IA generativa se está utilizando en una variedad de tareas que forman parte del ciclo de desarrollo del software. Entre ellas destacan:
- El diseño automático de casos de prueba (test cases).
- La elaboración del backlog del proyecto.
- La redacción de informes de calidad.
- La identificación y corrección automatizada de errores.
Uno de los ámbitos donde esta tecnología ofrece mayor utilidad es en las tareas de aseguramiento de calidad (Quality Assurance, QA). A partir de las especificaciones funcionales y del comportamiento previsto, los modelos pueden generar pruebas de validación, detectar desviaciones y aplicar correcciones automáticamente, reduciendo así los tiempos de revisión y entrega.
Además, la IA facilita la definición de criterios de aceptación del software a partir de reglas estandarizadas, lo que contribuye a uniformar los procesos y aumentar la trazabilidad en proyectos complejos. Esta automatización permite acelerar la evolución de aplicaciones obsoletas o heredadas, un problema habitual en empresas con sistemas legacy aún operativos.
Limitaciones y condiciones para una adopción sostenible
El despliegue efectivo de la IA en desarrollo de software no depende únicamente de la tecnología, sino de factores organizativos, metodológicos y humanos. La escasa implantación en los equipos, según Tokiota, sigue siendo el principal freno para aprovechar todo su potencial.
Para revertir esta situación, recomiendan adoptar una estrategia de implantación gradual que incluya métricas objetivas, casos de uso concretos y un acompañamiento técnico continuado. Asimismo, se considera clave que los responsables de tecnología incorporen la IA como una herramienta transversal dentro de sus entornos DevOps y no como un recurso aislado.
En paralelo, resulta necesario reforzar la formación en competencias relacionadas con la IA, tanto en perfiles técnicos como en responsables de producto. Esto implica no solo conocer las herramientas, sino también comprender sus limitaciones, su funcionamiento y su integración con los sistemas existentes.
Transformación silenciosa en marcha
Aunque la transformación impulsada por la IA en el desarrollo de software todavía no se ha consolidado de forma generalizada, su avance continúa ganando tracción. La automatización de tareas repetitivas, la mejora en la detección de errores y la estandarización de procesos técnicos están marcando un cambio de paradigma en la forma en que se construyen y mantienen las aplicaciones empresariales.
El aprovechamiento efectivo de estas tecnologías dependerá, no obstante, de la capacidad de las organizaciones para superar los retos actuales de adopción, redefinir sus procesos y estructurar sus equipos en torno a una colaboración más fluida entre humanos y sistemas inteligentes.
