IA en desarrollo de software: productividad real y control

En apenas un año, el porcentaje de empresas que usan IA en sus equipos de desarrollo de software ha pasado de un 61% a más del 90%. No es una moda: es un cambio estructural en cómo se construye software, comparable a lo que supuso DevOps hace una década.

Esto importa porque la presión sobre TI no afloja: más proyectos, menos plazos y presupuestos ajustados. Si diriges un área de desarrollo, de arquitectura o de tecnología en una aseguradora española, ya lo estás viendo: negocio exige más productos digitales, más rápido y con menos errores. La IA promete resolver parte de esa ecuación, pero también introduce nuevos riesgos si se adopta sin método.

En este artículo te propongo una visión práctica: qué está pasando realmente con la IA en desarrollo de software, qué herramientas están marcando la pauta, cómo organizar equipos y arquitectura para exprimir su potencial… y, sobre todo, cómo medir si de verdad estás ganando productividad y calidad, o solo añadiendo ruido a tus procesos.

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1. Qué está cambiando de verdad con la IA en desarrollo

La IA no solo genera líneas de código; reconfigura todo el flujo de trabajo del desarrollo.

Hoy, herramientas como GitHub Copilot, Gemini Code Assist, Amazon Q o Cursor ya no son un experimento aislado de unos cuantos desarrolladores curiosos. En muchas empresas se han convertido en parte del día a día: completan código, proponen tests, escriben documentación e incluso sugieren mejoras de rendimiento o seguridad.

Los datos que se están viendo a nivel global (y que encajan con lo que muchas compañías españolas ya reportan) son muy claros:

• 62% de los ingenieros afirma haber incrementado su productividad al menos un 25% gracias a IA de programación.
• En torno a un 8% declara haber duplicado su rendimiento.
• Directivos como Marc Benioff (Salesforce) o Mark Zuckerberg (Meta) hablan abiertamente de equipos capaces de hacer el trabajo de varios ingenieros de nivel medio con apoyo de agentes de IA.

La realidad es bastante simple:

La IA está absorbiendo tareas repetitivas y mecánicas, liberando tiempo para diseño, arquitectura, seguridad y negocio.

El error sería interpretar esto como “la IA sustituirá a los desarrolladores”. Lo que está ocurriendo en las organizaciones más maduras es lo contrario: la IA amplifica el talento, pero solo donde hay disciplina de ingeniería, métricas y buena gestión de proyectos.

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2. Herramientas de IA para programar: qué aportan de verdad

Las principales herramientas de IA de desarrollo comparten una idea: partir del contexto (código, repositorios, documentación, requisitos) para proponer soluciones útiles al desarrollador.

2.1. Tipos de casos de uso más frecuentes

Hoy la IA se está utilizando sobre todo en:

• Autocompletado y generación de código: desde una función sencilla hasta plantillas de microservicios.
• Generación y mantenimiento de tests: unitarios, de integración, casos límite que el equipo no siempre tiene tiempo de contemplar.
• Refactorización y mejora de legibilidad: sugerencias para dividir funciones, eliminar duplicidades o mejorar el rendimiento.
• Documentación y comentarios: resúmenes de módulos, explicación de APIs, generación de README.
• Asistencia en revisiones de código: detección de olores de código, patrones sospechosos de seguridad, estilos inconsistentes.

En muchas empresas, sobre todo grandes organizaciones y entidades financieras o aseguradoras, coexisten varias herramientas. Aproximadamente la mitad de los equipos declara utilizar al menos dos soluciones de IA de programación en paralelo. Eso permite comparar enfoques, pero también puede disparar la complejidad si no hay una arquitectura y unas políticas claras.

2.2. Cómo elegir con cabeza (y no solo por moda)

A la hora de seleccionar herramientas de IA para tu fábrica de software, funcionan bien estos criterios:

• Integración con tu ecosistema: IDEs usados (VS Code, IntelliJ…), repositorios (GitHub, GitLab, Bitbucket), pipelines DevOps.
• Cumplimiento y privacidad: crucial en sectores regulados como seguros. ¿Dónde se procesa el código? ¿Se entrena el modelo con tu repositorio?
• Control de uso: posibilidad de limitar funcionalidades, registrar quién usa qué, trazabilidad sobre sugerencias aceptadas.
• Capacidad multilenguaje: muchas aseguradoras arrastran stack mixto (Java, .NET, COBOL, PL/SQL, front JS…). No todas las herramientas rinden igual en todos los lenguajes.
• Coste total: no solo la licencia, también formación, cambios en procesos y tiempo de experimentación.

La decisión inteligente no es “elegir la IA perfecta”, sino montar una arquitectura que te permita probar, comparar y sustituir herramientas sin rehacerlo todo cada vez.

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3. IA + DevOps: multiplicar productividad sin perder calidad

Donde la IA encaja mejor es sobre una base DevOps madura. DevOps ya consiguió automatizar integración, despliegues y parte de las pruebas. La IA empuja ese modelo un paso más allá.

3.1. Ejemplos concretos de impacto

Cuando se implementa bien, es razonable esperar, a corto plazo:

• Reducción de tiempos de desarrollo de funcionalidades estándar entre un 20% y un 40%.
• Mayor cobertura de tests automáticos, generados o completados por IA.
• Menos incidencias en producción en cambios de baja complejidad (correcciones, evolutivos menores).

En una aseguradora, traducido a negocio, esto significa:

• Lanzar antes un nuevo módulo de tarificación.
• Reducir el plazo para introducir cambios regulatorios.
• Iterar con más rapidez nuevos productos (por ejemplo, seguros por uso o productos paramétricos).

La clave es que la IA no se limite al editor de código: debe integrarse con pipelines de CI/CD, plataformas de calidad y herramientas de observabilidad.

3.2. Lo que no puede delegarse en la IA

Aquí es donde muchas organizaciones se la juegan. El entusiasmo por la IA no puede eclipsar tres pilares de la ingeniería del software:

• Gestión rigurosa de proyectos: priorización, gestión de alcance, coordinación negocio-TI.
• Pruebas bien diseñadas: la IA ayuda a generarlas, pero los criterios de aceptación y cobertura los define el equipo.
• Gestión de la calidad del software: métricas, revisiones formales, control de deuda técnica.

La IA acelera el “cómo”, pero no decide el “qué” ni el “por qué”. Si el diseño es malo, tendrás un mal sistema… solo que construido más rápido.

Por eso, la combinación ganadora no es “más IA”, sino IA + disciplina de ingeniería + cultura DevOps.

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4. Arquitectura y gobierno: cómo prepararse para un entorno que cambia cada mes

El ritmo de cambio de las herramientas de IA es brutal. Aparecen nuevas versiones, nuevos agentes y nuevos enfoques casi cada semana. En vez de perseguir cada novedad, compensa construir una arquitectura adaptable.

4.1. Principios de arquitectura para IA de desarrollo

Algunas decisiones arquitectónicas que ayudan:

• Capa de integración única hacia las herramientas de IA (API gateway, servicios internos), para poder cambiar proveedores sin tocar todos los equipos.
• Separación clara de entornos: sandbox para pruebas, entornos de piloto controlados, y solo después despliegue a uso masivo.
• Políticas de seguridad y datos: qué repositorios pueden consultar los modelos, qué tipo de código no puede salir nunca de la red interna.
• Trazabilidad: registro de sugerencias aplicadas por la IA en cambios críticos (por ejemplo, en productos de seguros regulados por la DGSFP).

Este enfoque reduce el riesgo de “casarse” con una herramienta y permite aprovechar las mejoras del mercado sin rehacer media organización cada seis meses.

4.2. Gobierno y formación: preparar a las personas

La otra mitad de la ecuación es el gobierno:

• Definir guías de uso de IA en desarrollo: cuándo se puede usar, para qué tipos de tareas, qué revisiones mínimas exige.
• Adaptar las prácticas de code review: revisar no solo lo que escribe el humano, sino también lo sugerido por la IA.
• Formar a los equipos en pensamiento crítico técnico: no aceptar sugerencias de la IA sin entenderlas.
• Involucrar a Seguridad, Cumplimiento y Riesgos desde el principio, especialmente en seguros, banca y sanidad.

He visto equipos que prohíben la IA por miedo y otros que la adoptan sin reglas. Ambos extremos son malos negocios. El camino sensato es IA sí, pero con reglas claras, métricas y responsabilidades definidas.

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5. Medir productividad y calidad: si no se mide, no existe

Muchas organizaciones están convencidas de que la IA ya les está ayudando. El problema es que no lo pueden demostrar con datos.

Estar contento con una mejora del 20% puede ser un fracaso si tu competencia ya está en el 40%.

5.1. Qué métricas usar (y cuáles evitar)

Olvida métricas tóxicas como “líneas de código generadas por la IA”. No valen para nada. Lo que realmente interesa es:

• Tiempo de entrega:
  • Duración media desde la petición hasta la puesta en producción.
  • Tiempo de ciclo de historias de usuario.
• Calidad del software:
  • Defectos por release.
  • Incidencias en producción relacionadas con cambios recientes.
  • Resultados de análisis estático y cobertura de tests.
• Satisfacción del usuario interno:
  • Valoración de negocio sobre la funcionalidad entregada.
  • NPS interno de las áreas que consumen TI.
• Costes asociados:
  • Horas dedicadas a correcciones frente a horas de desarrollo nuevo.
  • Coste medio por proyecto o por punto de función / historia de usuario.

La IA debe reflejarse en menos tiempo, menos errores y/o mejor percepción de negocio a igual coste. Si no se ve nada de esto en las métricas, algo no se está haciendo bien.

5.2. Benchmarking: saber cómo estás respecto a otros

El siguiente paso lógico es el benchmarking: comparar tus resultados con referentes del mercado o con unidades similares dentro de tu propio grupo.

En el contexto español, muchas aseguradoras y grandes empresas ya están usando:

• Indicadores estándar de productividad (por ejemplo, basados en puntos de función u otras métricas de tamaño de software).
• Comparativas entre fábricas internas y proveedores externos, con y sin uso de IA.

Este tipo de benchmarks permite responder preguntas clave:

• ¿Nuestros equipos con IA son realmente más productivos que los que no la usan?
• ¿Nuestros proveedores están usando IA para mejorar plazos y calidad o solo para optimizar sus márgenes?
• ¿Dónde tenemos mayor margen de mejora: requisitos, pruebas, desarrollo, despliegue…?

Solo con datos objetivos se pueden tomar decisiones serias sobre seguir invirtiendo, cambiar de enfoque o escalar a toda la organización.

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6. IA como aliado del talento: el reto humano

Hay una idea que conviene reforzar en este cierre: la IA no compite con el buen ingeniero; lo potencia.

Para los equipos de desarrollo, especialmente en sectores complejos como el seguro:

• La IA reduce la fricción en tareas tediosas.
• Deja más espacio para diseño funcional, experiencia de cliente y seguridad.
• Permite experimentar más, con menor coste de error.

Para la organización:

• Supone una oportunidad de ser más competitiva sin multiplicar el tamaño de los equipos.
• Obliga a profesionalizar métricas, gobierno y calidad.

El gran reto de los próximos años no es solo ser más productivos, sino ser más creativos y más humanos en cómo usamos esta tecnología. Las compañías que consigan que sus equipos de TI vean la IA como un compañero de trabajo, no como una amenaza, serán las que marquen el ritmo.

Si estás valorando cómo introducir o escalar la IA en tu desarrollo de software, el mejor siguiente paso es muy concreto: elige un área, define métricas claras, establece un piloto con reglas y mide el antes y el después. A partir de ahí, los datos te dirán si vas por buen camino.

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Preguntas que deberías estar haciéndote hoy

Para cerrar, te dejo algunas preguntas directas que ayudan a aterrizar este tema en tu organización:

• ¿Qué porcentaje de tu código nuevo está ya asistido por IA?
• ¿Cómo ha cambiado el tiempo de entrega de proyectos en los últimos 12 meses?
• ¿Tienes métricas objetivas de productividad y calidad comparables en el tiempo?
• ¿Sabes si tus proveedores están usando IA… y quién se queda con el beneficio de esa mejora?
• ¿Tus equipos sienten que la IA les ayuda o que les fiscaliza?

Responderlas con honestidad es el primer filtro para saber si tu organización está usando la inteligencia artificial como un aliado estratégico en el desarrollo de software, o solo como un eslogan más.