El 90% de los profesionales del desarrollo de software afirma haber incorporado herramientas de inteligencia artificial (IA) en su actividad cotidiana, según el informe DORA 2025, elaborado por Google Cloud. Este dato representa un aumento del 14% respecto al año anterior y confirma la consolidación de la IA como parte habitual del flujo de trabajo en el sector. La investigación se ha basado en encuestas a cerca de 5.000 profesionales de la tecnología en todo el mundo.
El estudio DORA (DevOps Research and Assessment), que Google Cloud lleva desarrollando desde hace más de una década, analiza prácticas y métricas de equipos tecnológicos de alto rendimiento. La edición de 2025 se centra en el impacto de la IA en el desarrollo de software y destaca que esta tecnología ya no es una novedad, sino un componente ampliamente adoptado por desarrolladores, responsables de producto y otros perfiles técnicos.
Productividad y calidad del código, principales efectos positivos
Una de las principales conclusiones del informe es el aumento de la productividad asociado al uso de la IA. Más del 80% de los encuestados considera que estas herramientas han mejorado su rendimiento. Además, un 59% señala mejoras en la calidad del código generado gracias a su uso.
La mayoría de los profesionales utiliza IA de forma intensiva: un 65% afirma recurrir a ella habitualmente, con un 37% que la emplea de forma «moderada», un 20% «mucho» y un 8% «muchísimo». En promedio, dedican unas dos horas al día a trabajar con sistemas de inteligencia artificial.
Estos datos apuntan a una incorporación generalizada de la IA como herramienta de asistencia, especialmente en tareas repetitivas o de generación de código. Sin embargo, el informe advierte que los efectos de esta adopción pueden diferir considerablemente según el entorno organizativo.
Persisten dudas sobre la fiabilidad de los sistemas
A pesar de la elevada adopción y los beneficios percibidos, el informe DORA 2025 también revela una «paradoja de confianza». Aunque un 24% de los encuestados afirma confiar «mucho» o «muchísimo» en los sistemas de IA, un 30% indica confiar «poco» o «nada». Esta disparidad sugiere que, si bien la utilidad de la IA es reconocida, persiste un grado importante de escepticismo sobre su fiabilidad o precisión.
Esta ambivalencia se traduce en un uso de la IA como herramienta de apoyo, pero no como sustituto de la supervisión o del criterio humano. La mayoría de los desarrolladores mantiene una actitud prudente, aplicando revisiones humanas a las recomendaciones generadas por los sistemas.
Impacto desigual en el rendimiento organizativo
El estudio también analiza el impacto de la IA más allá del rendimiento individual y destaca que su incorporación puede producir efectos heterogéneos a nivel organizativo. En general, la adopción de IA se asocia con una mayor frecuencia de lanzamientos de software, lo que indica una aceleración en los ciclos de entrega. Sin embargo, el informe subraya que esta mejora no siempre se traduce en una mayor fiabilidad o calidad de los productos finales.
Uno de los desafíos más señalados es garantizar que el software funcione según lo previsto antes de su despliegue. La automatización que permite la IA puede agilizar la producción, pero también puede amplificar errores si los sistemas no están bien integrados en los procesos de control y verificación.
La IA como amplificador de dinámicas organizativas
Uno de los hallazgos más relevantes del informe es que la IA actúa como amplificador de las dinámicas existentes en los equipos de trabajo. En organizaciones cohesionadas, puede mejorar la eficiencia y acelerar los resultados. Por el contrario, en entornos fragmentados o con estructuras rígidas, la IA puede hacer más visibles las deficiencias operativas.
El informe ha introducido este año un modelo basado en siete arquetipos de equipos, que van desde los de «alto rendimiento y armonía organizativa» hasta los «bloqueados por sistemas heredados». Esta segmentación permite identificar cómo influye el contexto interno en la eficacia de las herramientas de IA. Según Google Cloud, las organizaciones con mayor preparación cultural y técnica logran una adopción más eficaz y un mayor impacto en sus resultados.
Siete capacidades para integrar con éxito la IA
El estudio de este año también propone un marco de referencia para que las organizaciones evalúen su preparación en el uso de la inteligencia artificial. Bajo el nombre de «Modelo DORA de capacidades de IA», Google Cloud identifica siete competencias esenciales que combinan factores técnicos y culturales. Estas capacidades incluyen aspectos como la automatización del desarrollo, la observabilidad, la gestión del conocimiento o la resiliencia organizativa.
El objetivo del modelo es ofrecer una guía práctica para que las organizaciones no solo adopten IA, sino que logren integrarla de forma estructural en sus procesos. La conclusión que extrae el informe es que la tecnología, por sí sola, no garantiza mejoras sostenibles; es necesario acompañarla de cambios organizativos, tanto en la cultura interna como en los sistemas de trabajo.
Evolución hacia una integración estructural
Los datos del informe DORA 2025 confirman que la inteligencia artificial ha dejado de ser un recurso accesorio para convertirse en una herramienta estructural en el desarrollo de software. Sin embargo, su efectividad depende de factores como la confianza en sus resultados, la calidad del entorno organizativo y la existencia de procesos que permitan aprovecharla sin comprometer la estabilidad de los productos.
La adopción masiva de la IA se está produciendo en paralelo a un proceso de transformación interna en muchas organizaciones, que deben revisar su estructura operativa, sus prácticas de colaboración y su aproximación al control de calidad. En este contexto, la IA no actúa como un reemplazo de los profesionales, sino como un catalizador que acelera dinámicas existentes, positivas o negativas.
La edición 2025 del informe DORA ofrece, por tanto, una radiografía del momento actual en el que se encuentra la industria del software: una etapa de transición, marcada por una adopción intensiva de nuevas herramientas tecnológicas y por la necesidad de adaptaciones estructurales para sacarles el máximo partido.
