La inteligencia artificial se está consolidando como un componente estructural en el desarrollo de software empresarial. Así lo refleja el informe AI-Driven Development: the new era of code , elaborado por Softtek, donde se identifican seis tendencias que, según la compañía, están marcando una transformación profunda en la forma en que las organizaciones diseñan, construyen y mantienen sus activos digitales. El estudio apunta a un cambio de paradigma: del desarrollo manual y centrado en tareas hacia un modelo de colaboración entre humanos e inteligencia artificial.
Las tecnologías basadas en IA ya no se limitan a automatizar tareas puntuales. Su aplicación se extiende a la generación de código, el diseño arquitectónico, la modernización de sistemas heredados y la gestión operativa de aplicaciones. Esta evolución reconfigura la relación entre proveedores tecnológicos y clientes, promoviendo un enfoque de co-creación basado en arquitecturas resilientes, automatización avanzada y nuevas competencias profesionales.
Plataformas LCNC e integración multidisciplinar
Una de las tendencias identificadas por Softtek es la democratización del desarrollo mediante plataformas Low-Code/No-Code (LCNC) potenciadas por IA. Estas herramientas permiten que perfiles sin formación técnica participen directamente en la creación de aplicaciones funcionales.
Responsables de producto, analistas de negocio y otros perfiles no desarrolladores pueden traducir requerimientos funcionales en soluciones operativas, sin necesidad de escribir código complejo.
El uso de estas plataformas promueve una colaboración más transversal entre departamentos, reduce los ciclos de entrega y amplía la base de participación en los procesos de digitalización. Según el informe, este enfoque también reduce costes operativos y facilita una mayor flexibilidad organizativa.
Asistentes de código y aumento de productividad
Los asistentes de código avanzados, también denominados copilotos, son otra de las herramientas destacadas. Entrenados en grandes volúmenes de datos y múltiples lenguajes de programación, estos sistemas son capaces de generar funciones coherentes, entender el contexto global del proyecto y proponer soluciones alineadas con el diseño arquitectónico definido.
Estas herramientas permiten liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas, orientando su labor hacia actividades de mayor valor añadido. Además, se integran con plataformas de control de versiones, entornos de pruebas y sistemas de documentación, lo que incrementa la eficiencia y la trazabilidad del desarrollo.
Automatización arquitectónica y resiliencia estructural
El diseño y mantenimiento de sistemas también se está viendo alterado por el uso de IA. La automatización de la arquitectura permite detectar cuellos de botella, identificar riesgos de seguridad o ineficiencias en la estructura del software antes de que el producto se despliegue.
La incorporación de analítica predictiva y técnicas de autogestión facilita la documentación continua, la adaptación a cambios regulatorios y la incorporación de nuevos perfiles técnicos a los proyectos. Desde la perspectiva operativa, esto mejora la sostenibilidad a largo plazo de las infraestructuras digitales.
Mantenimiento autónomo y continuidad operativa
La introducción de agentes autónomos de mantenimiento marca una diferencia sustancial frente al mantenimiento tradicional, que suele ser reactivo y con elevados costes de intervención. Mediante el análisis de métricas, telemetría y registros históricos, estos sistemas pueden anticiparse a fallos, aplicar correcciones automáticas o incluso reiniciar servicios sin intervención humana.
Este enfoque reduce los tiempos de inactividad, optimiza los recursos disponibles y refuerza la continuidad del servicio, algo especialmente relevante en sectores como la banca, las telecomunicaciones o la industria manufacturera.
Modernización del legado mediante IA
Otro de los desafíos estructurales del sector es la persistencia de sistemas heredados. La ingeniería inversa y refactorización automatizada mediante IA ofrece una vía alternativa a las migraciones masivas. Según recoge Softtek, esta tecnología permite traducir código antiguo a lenguajes actuales manteniendo intacta la lógica de negocio, lo que facilita estrategias de actualización progresivas con menor riesgo de disrupción.
Casos de migración de sistemas en bancos, que han pasado de COBOL a Java en plazos inferiores a un año, ilustran la aplicabilidad de esta técnica a entornos críticos, donde la transición gradual es preferible a una sustitución completa.
Nuevas interfaces: Vibe Coding y VibeOps
Las tendencias emergentes denominadas Vibe Coding y VibeOps definen un nuevo enfoque en la interacción con los entornos de desarrollo y operación. En el primer caso, los desarrolladores pueden expresar requerimientos en lenguaje natural, que la IA traduce automáticamente en código funcional. En el segundo, los procesos operativos —como el despliegue, la monitorización o el mantenimiento— se integran directamente en el flujo de trabajo, eliminando tareas intermedias.
Ambas dinámicas buscan reducir la fricción técnica en el ciclo de vida del software, agilizando la entrega y permitiendo que los equipos se centren en tareas estratégicas.
Nuevos perfiles y estructura organizativa
Este nuevo escenario exige una reconfiguración del talento en las consultoras tecnológicas. El desarrollo de software basado en IA requiere perfiles mixtos, que combinan conocimientos técnicos con comprensión de modelos de IA, analítica avanzada y ética algorítmica. Entre los nuevos roles que ya se están consolidando destacan los arquitectos de IA, ingenieros de prompts, analistas de datos y responsables de gobernanza algorítmica.
Softtek destaca que el papel de las consultoras está evolucionando desde la ejecución puntual de proyectos hacia una posición de socio estratégico. La co-creación de activos tecnológicos, la adaptabilidad a contextos cambiantes y la gestión de resultados medibles se sitúan en el centro del nuevo modelo de relación cliente-proveedor.
Transformación sostenida del modelo de desarrollo
La inteligencia artificial no solo introduce mejoras técnicas en el desarrollo de software, sino que también transforma los principios sobre los que se organiza el trabajo tecnológico. La velocidad de adaptación, la capacidad de anticiparse a fallos y la ampliación del acceso al desarrollo digital están configurando un nuevo marco de colaboración entre empresas, proveedores y sistemas autónomos.
Como señala Doris Seedorf, CEO de Softtek para España, la transición hacia un modelo de colaboración entre humanos e inteligencia artificial está definiendo una “nueva era del código”, en la que la agilidad y la escalabilidad dejarán de ser diferenciadores para convertirse en estándares mínimos en el entorno digital corporativo.
