{"id":23601,"date":"2026-01-14T20:40:16","date_gmt":"2026-01-14T19:40:16","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=23601"},"modified":"2026-01-14T20:42:51","modified_gmt":"2026-01-14T19:42:51","slug":"el-desarrollo-software-y-la-ia-como-obtener-la-maxima-productividad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=23601","title":{"rendered":"El desarrollo software y la IA. \u00bfC\u00f3mo obtener la m\u00e1xima productividad?"},"content":{"rendered":"

Cuando en 1440 Gutenberg invent\u00f3 la imprenta de tipos m\u00f3viles estaba realizando uno de los inventos que cambiaron la historia. Posibilit\u00f3, nada menos, que la cultura saliera de los limitados c\u00edrculos anteriores y se expandiera cambiando a su vez todos los \u00e1mbitos. <\/strong>
\nActualmente son muchos los que piensan que la Inteligencia Artificial ser\u00e1 un cambio similar al que supuso la imprenta y que cambiar\u00e1 la forma en la que entendemos el mundo. Es todav\u00eda pronto para saberlo, pero, sin duda, est\u00e1 ya transformando muchos trabajos. La Ingenier\u00eda del Software, no es ajena a ello, y se est\u00e1 convirtiendo en una de las disciplinas m\u00e1s afectadas con el uso de la IA<\/strong><\/p>\n

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Por Ra\u00fal Fern\u00e1ndez, Director de operaciones de LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n

Los \u00faltimos a\u00f1os ya hemos visto cambios espectaculares en la forma de construir el software. DevOps permiti\u00f3 que se consiguieran automatizar muchas de las tareas tediosas de los desarrolladores como la integraci\u00f3n de versiones o las pruebas, consiguiendo importantes mejoras de productividad y de calidad en los desarrollos. Tambi\u00e9n permiti\u00f3 que los desarrolladores pudieran prestar m\u00e1s atenci\u00f3n a las tareas importantes al liberarles de muchas actividades de bajo valor y que eran fuentes potenciales de errores.
\nAhora con la Inteligencia Artificial hemos tenido un nuevo salto que impacta en la productividad de lo equipos de desarrollo. La ultimas encuestas indican que m\u00e1s del 90% de las empresas utilizan IA en sus equipos de desarrollo. Est\u00e1 introducci\u00f3n ha sido muy r\u00e1pida porque las mismas encuestas daban datos del 61% hace s\u00f3lo un a\u00f1o.
\nLas herramientas de inteligencia artificial m\u00e1s utilizadas para programar son GitHub Copilot de Microsoft, Gemini Code Assist de Google (o incluso el nuevo Google Antigravity su IDE de desarrollo agentico), Amazon Q y Cursor. Como no puede ser de otro modo, trat\u00e1ndose de tecnolog\u00edas innovadoras, casi la mitad de los encuestados afirma utilizar dos o m\u00e1s herramientas de programaci\u00f3n de IA, y los programadores experimentan no s\u00f3lo con los nuevos servicios que ofrecen estas herramientas sino tambi\u00e9n con las nuevas que surgen todos los d\u00edas.
\nComo consecuencia de ello las mejoras de Productividad han sido dr\u00e1sticas. El 62% de los ingenieros de software asegura haber logrado aumento del 25% en productividad por el apoyo de las nuevas herramientas de IA y el 8% ha duplicado su rendimiento. Las cifras hablan por s\u00ed solas del cambio que supone en la Ingenier\u00eda se Software la introducci\u00f3n de la inteligencia artificial.
\nIgualmente, y como como consecuencia del uso la IA, las mismas encuestas indican que, una mayor\u00eda muy general (el 81% de los encuestados) considera que, al menos, una cuarta parte del trabajo de ingenier\u00eda actual se automatizar\u00e1 en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Otros analistas son incluso m\u00e1s optimistas y piensan que este proceso se acelerar\u00e1 cuando se superen los problemas iniciales de implantaci\u00f3n. Marc Benioff, CEO de Salesforce, afirm\u00f3 recientemente que su empresa podr\u00eda dejar de contratar ingenieros de software en 2025. Seg\u00fan Benioff, el notable incremento en la productividad de sus equipos se debe a una colaboraci\u00f3n m\u00e1s estrecha entre ingenieros y agentes. Es decir, est\u00e1n logrando m\u00e1s con menos personas. Marc Zuckerberg tambi\u00e9n ha comentado en una entrevista que Meta y otras compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas implementar\u00e1n sistemas de IA capaces de realizar el trabajo de ingenieros de software de nivel medio a partir de este mismo a\u00f1o, y Google ya ha revelado que m\u00e1s del 25% de su nuevo c\u00f3digo es generado por IA.
\nPodr\u00edamos preguntarnos si est\u00e1 en riesgo la profesi\u00f3n de desarrollador de software. La respuesta es no, al menos a corto plazo. La tendencia no es hacia la automatizaci\u00f3n total, sino hacia la colaboraci\u00f3n entre los desarrolladores y los agentes de IA.
\nSin embargo, la incorporaci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas no es un proceso f\u00e1cil, especialmente cuando se trata herramientas que trasforma dr\u00e1sticamente la forma de trabajar. Requiere planificaci\u00f3n, formaci\u00f3n, per\u00edodos de adaptaci\u00f3n y la implementaci\u00f3n de nuevos sistemas de control y evaluaci\u00f3n que nos permitan medir la evoluci\u00f3n y el impacto.
\nEl \u00e9xito y la notoriedad de la inteligencia artificial no debe distraernos y quitar importancia a otros elementos y herramientas de la ingenier\u00eda software. Es muy importante la gesti\u00f3n correcta de los proyectos, la realizaci\u00f3n de pruebas precisas y el control de calidad del software resultante. El c\u00f3digo debe estar optimizado y bien documentado. No olvidemos que por bueno que sea el c\u00f3digo, habr\u00e1 errores que habr\u00e1 que detectar y depurar en producci\u00f3n. Un c\u00f3digo complejo, mal documentado y poco conocido por los desarrolladores puede ser muy complicado de depurar.
\nOtro aspecto que debemos tener en cuenta son los cambios que se est\u00e1n produciendo de manera acelerada en los entornos de desarrollo. Todos los d\u00edas aparecen nuevas herramientas o mejoras significativas de las ya existentes. Tenemos que disponer de una arquitectura que nos permita aprovecharnos de estos cambios y las ventajas que suponen sin que eso derive en grandes inversiones en los entornos de desarrollo. La arquitectura debe permitir cambiar unas herramientas por otras o poder probar varias en paralelo para poder evaluar sus ventajas.<\/p>\n

Resulta crucial poder medir el resultado y la calidad del trabajo y tambi\u00e9n poder compararnos con instalaciones similares<\/strong>
\nPuede darse el caso que estemos muy satisfechos porque estamos consiguiendo mejoras de productividad del 20% y no vemos que nuestra competencia est\u00e1 consiguiendo mejoras del 40% o superiores. \u00bfC\u00f3mo podemos conseguir esto?
\nUna alternativa v\u00e1lida es establecer un sistema que permita cuantificar la productividad y calidad del software de manera objetiva. Por ejemplo, utilizar m\u00e9tricas est\u00e1ndar ISO\/IEC como los puntos funci\u00f3n para evaluar tanto la cantidad como la calidad del c\u00f3digo generado, sin importar si fue escrito por humanos o por IA. Esto no solo facilita la identificaci\u00f3n de \u00e1reas de mejora, sino que tambi\u00e9n asegura que el producto final cumpla con las expectativas del cliente, sea econ\u00f3micamente viable y nos permite medir las mejoras de nuestra productividad y de nuestros proveedores. Adem\u00e1s podemos conocer si el tiempo de entrega de los proyectos ha disminuido, si la calidad del software ha mejorado o si los costes asociados se han optimizado. Estas m\u00e9tricas son cruciales para tomar decisiones fundamentadas sobre c\u00f3mo continuar utilizando estas herramientas.
\nOtro recurso fundamental es el benchmarking, que posibilita la comparaci\u00f3n del rendimiento de equipos, tecnolog\u00edas y procesos en relaci\u00f3n con los est\u00e1ndares de la industria o con resultados hist\u00f3ricos de la propia organizaci\u00f3n. En este contexto, el benchmarking adquiere una relevancia sin precedentes, ya que proporciona una visi\u00f3n clara de c\u00f3mo la implementaci\u00f3n de la IA est\u00e1 impactando la productividad y si realmente est\u00e1 contribuyendo a alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
\nEstamos realmente en una nueva fase hist\u00f3rica, que puede ser tan importante como el descubrimiento de la imprenta. La inteligencia artificial es un aliado estrat\u00e9gico del talento humano para lograr objetivos mucho m\u00e1s ambiciosos. Y el mayor reto ser\u00e1 no s\u00f3lo c\u00f3mo conseguir un futuro m\u00e1s productivo y competitivo, sino tambi\u00e9n m\u00e1s creativo y humano.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Ra\u00fal Fern\u00e1ndez, Director de operaciones de LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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