Las empresas siguen invirtiendo en Inteligencia Artificial para mejorar sus procesos, y uno de los sectores donde está teniendo un notable efecto es en el desarrollo de software. Esto se debe a que esta tecnología se integra como un miembro más del equipo, permitiendo delegar ciertas tareas. Sin embargo, aunque muchas organizaciones han comenzado a utilizar la IA en sus ciclos de desarrollo, los resultados no siempre cumplen con las expectativas.
Los principales obstáculos están relacionados con la baja adopción por parte de los equipos, la resistencia al cambio y la falta de métricas que fomenten su uso efectivo. En este sentido, Tokiota, un socio español de Microsoft que crea soluciones empresariales basadas en IA, nube, infraestructuras seguras y plataformas de datos, demuestra cómo maximizar el potencial de las Intelligent Apps para aumentar la productividad.
El desafío radica en integrar la IA generativa dentro del equipo. A pesar del creciente interés en esta tecnología, su aplicación práctica sigue siendo limitada. En muchos casos, los equipos de desarrollo la utilizan solo ocasionalmente y no la incorporan de forma estructurada en sus flujos de trabajo. Una razón para esto es la falta de una adecuada aproximación inicial.
Muchos profesionales, especialmente aquellos con más experiencia, muestran desconfianza hacia estas herramientas o no entienden su verdadera utilidad, lo que dificulta su adopción. Además, la carencia de protocolos y estándares claros hace que su uso se considere opcional. La clave está en involucrar a todos los perfiles implicados en el proyecto y demostrar, mediante ejemplos concretos, cómo la IA puede generar resultados tangibles más allá de simples pruebas piloto. Una estrategia efectiva es establecer KPIs, como el uso de herramientas de IA entre 3 y 5 veces por tarea, lo que obliga a los equipos a interactuar con ellas y verificar su efectividad.
Según Mario Cortés, quien ocupa el cargo de Head of App Innovation, Power Platform & IA Gen en Tokiota, “con este enfoque, hemos logrado mejoras de productividad de entre un 25% y un 30%. Algo para lo que es fundamental que los equipos pasen a la acción y comiencen a explorar los beneficios de la IA en el desarrollo de software”. Este es un aspecto clave para una adopción exitosa.
El verdadero valor de la IA en el desarrollo de software se manifiesta cuando se implementa dentro de un marco ágil y flexible. En este contexto, herramientas como GitHub Copilot son esenciales, ya que permiten automatizar procesos y mejorar la calidad del código, integrándose eficazmente a lo largo del ciclo de desarrollo.
Para que estas soluciones sean efectivas, resulta crucial definir prompts precisos y contar con un contexto tanto funcional como técnico que permita a los modelos generar código útil y coherente con la solución implementada. Cuanto más detalladas sean las instrucciones y más preciso sea el contexto, mejores serán los resultados obtenidos. Además, establecer pautas personalizadas ayuda a estandarizar los resultados y garantiza consistencia en todo el proyecto.
La revisión automática del código por parte de GitHub Copilot alivia considerablemente la carga de trabajo de los equipos, ya que acelera la identificación y corrección de errores simples, permitiendo así que los profesionales se concentren en resolver problemas más complejos. Otro elemento fundamental en este proceso es el arquitecto especializado en IA, quien tiene la responsabilidad de capacitar a los equipos y facilitar la integración de las herramientas dentro del flujo laboral habitual.
Principales aplicaciones en desarrollo de software:
A fin de maximizar la eficiencia en cada tarea, es vital elegir la herramienta correcta, lo cual asegura una adopción natural y sostenible a lo largo del tiempo. En particular, esta tecnología puede desempeñar un papel significativo en las tareas relacionadas con Quality Assurance (QA), enfocándose en garantizar que un producto o sistema cumpla con los estándares necesarios antes de su lanzamiento. Estas herramientas son capaces, a partir de especificaciones y comportamientos esperados, de identificar patrones, generar pruebas, detectar errores y corregirlos automáticamente.
La implementación de IA permite establecer criterios claros para la aceptación del proyecto, facilitando así la validación del software antes de su entrega. Este enfoque no solo mejora el seguimiento sino que también acelera las tareas de revisión. Todo esto contribuye a modernizar aplicaciones obsoletas o heredadas que permanecen ancladas en las empresas, obstaculizando la optimización operativa y dificultando una integración efectiva con sistemas y soluciones actuales.