Alexandra Blanco, MarCom / Consultora de Marketing
La atención mediática sigue estando acaparada por la inteligencia artificial, y es indiscutible que el sector tecnológico es uno de los que más ruido y noticias genera debido a la transformación sin precedentes que está experimentando. Con regularidad, vemos declaraciones de destacados líderes de la industria que reavivan la discusión sobre el papel de la inteligencia artificial en el futuro de la ingeniería de software. ¿Estamos realmente a un paso de un que los programadores humanos se vuelvan innecesarios? ¿O se trata simplemente de un avance hacia un modelo más eficaz y colaborativo?
Lo que parece evidente es que una nueva era de la productividad está a punto de comenzar. Marc Benioff, CEO de Salesforce, afirmó recientemente que su empresa podría dejar de contratar ingenieros de software en 2025. Su declaración puede resultar sorprendente, pero según Benioff, está respaldada por el notable incremento en la productividad de sus equipos, gracias a una colaboración más estrecha entre ingenieros y agentes. En resumen, están logrando más con menos.
Sin embargo, no es el único. Marc Zuckerberg también ha comentado en una entrevista que Meta y otras compañías tecnológicas implementarán sistemas de IA capaces de realizar el trabajo de ingenieros de software de nivel medio a partir de este mismo año, y Google ya ha revelado que más del 25% de su nuevo código es generado por IA.
Diversos gigantes tecnológicos, como AWS o NVIDIA, han hecho sus propias apuestas, aunque con enfoques más prudentes. Aseguran que la inteligencia artificial es una herramienta poderosa que tiene como objetivo liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas y proporcionarles tiempo para innovar, no para desplazar.
Existen diferentes enfoques y variados escenarios que se irán revelando gradualmente con el tiempo. Sin embargo, tanto uno como otro nos plantean una pregunta fundamental, ¿Cómo podemos evaluar y asegurar que esta fusión de la IA con el talento humano generará los resultados deseados?
La incorporación de nuevas tecnologías no es un proceso fácil, especialmente cuando se trata de aquellas que transforman permanentemente las reglas del juego. Requiere planificación, la consideración de períodos de adaptación y la implementación de sistemas de control y evaluación que nos permitan medir su impacto, garantizando así que se están cumpliendo las expectativas ¿Es esto viable en un entorno tan cambiante como el desarrollo de software?
Una alternativa que podría resultar válida sería establecer un sistema que permita cuantificar la productividad y calidad del software de manera objetiva. Por ejemplo, utilizar métricas estándar ISO/IEC como los puntos función para evaluar tanto la cantidad como la calidad del código generado, sin importar si fue escrito por humanos o por IA. Esto no solo facilita la identificación de áreas de mejora, sino que también asegura que el producto final cumpla con las expectativas del cliente y sea económicamente viable.
La estandarización de procesos representa otro paso crucial. Definir reglas claras sobre la gestión y entrega de proyectos en un entorno donde humanos e IA colaboran ayuda a evitar inconsistencias y garantiza que todas las partes trabajen hacia un objetivo común.
Un recurso fundamental es el benchmarking, que posibilita la comparación del rendimiento de equipos, tecnologías y procesos en relación con los estándares de la industria o con resultados históricos de la propia organización. En este contexto, el benchmarking adquiere una relevancia sin precedentes, ya que proporciona una visión clara de cómo la implementación de la IA está impactando la productividad y si realmente está contribuyendo a alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
Dentro del sector tecnológico cualquier empresa que haya incorporado la IA en sus procesos puede verificar, gracias a esta herramienta, si el tiempo de entrega de un proyecto ha disminuido, si la calidad del software ha mejorado o si los costos asociados se han optimizado. Estas métricas son cruciales para tomar decisiones fundamentadas sobre cómo continuar utilizando estas herramientas.
En ocasiones, resulta complicado no dejarse llevar por esta nueva "fiebre del oro" que puede llevarnos a la locura. Así, observamos casos como el de Wes Winder, un empresario canadiense que recientemente despidió a todo su equipo de desarrollo para enfocarse exclusivamente en la IA, pensando que obtendría resultados más rápidos y eficientes. Pocos días después, su empresa volvía a buscar programadores y las críticas por descartar el talento humano en lugar de potenciarlo con inteligencia artificial no tardaron en llegar.
La solución para valorar la tecnología radica en adoptar herramientas avanzadas de manera planificada, con un objetivo claro e implementando mecanismos y métricas que permitan evaluar de forma continua su impacto. Sin embargo, más allá de nuestras metas en eficiencia y calidad, es esencial mantener el enfoque en las personas. La IA no sustituirá a los desarrolladores, sino que puede liberarlos para que se dediquen a lo que mejor saben hacer: crear valor.
Asistimos solamente en el comienzo de una nueva fase en la que la inteligencia artificial se convierte en un aliado estratégico del talento humano para lograr objetivos más ambiciosos. Y el mayor reto será no sólo cómo conseguir un futuro más productivo y competitivo, sino también más creativo y humano.
