La cobertura mediática continúa dominada por la inteligencia artificial, y es innegable que el ámbito tecnológico es uno de los que más atención y noticias suscita debido a la transformación sin precedentes que está atravesando. Con frecuencia observamos declaraciones de prominentes líderes de la industria que reavivan el debate sobre el papel de la inteligencia artificial en el futuro de la ingeniería de software. ¿Estamos realmente a un paso de que los programadores humanos se vuelvan prescindibles? ¿O se trata simplemente de un avance hacia un modelo más eficiente y colaborativo?
Está claro que una nueva era de la productividad va a iniciarse. Marc Benioff, CEO de Salesforce, declaró recientemente que su empresa podría dejar de contratar ingenieros de software en 2025. Su afirmación puede resultar sorprendente, pero según Benioff, está respaldada por el notable aumento en la productividad de sus equipos, gracias a una colaboración más estrecha entre ingenieros y agentes. Resumiendo, se está consiguiendo más con menos.
MarCom / Consultora de marketing de LedaMC
No obstante, no es el único en esta línea. Marc Zuckerberg también ha señalado 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 2 5% de su nuevo código es generado por IA.
Grandes punteros tecnológicos, AWS y NVIDIA entre otros, han realizado sus propias inversiones, aunque con una perspectiva más cautelosa. Afirmaron que la inteligencia artificial es una herramienta potente destinada a liberar a los desarrolladores de labores repetitivas, permitiéndoles así disponer de más tiempo para crear e innovar en lugar de ser reemplazados.
Se presentan diversas perspectivas y múltiples situaciones que se irán desvelando progresivamente. No obstante, tanto los unos como los otros nos llevan a formular una pregunta clave: ¿Cómo podemos medir y garantizar que la integración de la inteligencia artificial con el talento humano producirá los resultados esperados?
Integrar nuevas tecnologías no resulta un proceso sencillo, sobre todo cuando se trata de aquellas que redefinen de manera permanente las normas del juego. Implica una cuidadosa planificación, considerar períodos de adaptación y establecer sistemas de control y evaluación que ayuden a medir su impacto, asegurando así que se cumplen las expectativas. ¿Es esto posible en un entorno tan dinámico como el desarrollo de software?
Una opción que podría ser efectiva consiste en implementar un sistema que permita medir de forma objetiva la productividad y calidad del software. Por ejemplo, se podrían emplear métricas estándar como los puntos función según ISO/IEC para evaluar tanto la cantidad como la calidad del código, independientemente de si fue desarrollado por humanos o por inteligencia artificial. Esta estrategia no solo ayuda a identificar áreas de mejora, sino que también garantiza que el producto final satisfaga las expectativas del cliente y sea viable desde el punto de vista económico.
Un avance esencial sería la estandarización de procesos. Establecer directrices precisas para la gestión y ejecución de proyectos en un entorno de colaboración entre humanos e inteligencia artificial contribuye a minimizar las inconsistencias y asegura que todos los involucrados avancen hacia un objetivo compartido.
Un elemento clave en este proceso es el benchmarking, que permite evaluar el desempeño de equipos, tecnologías y procedimientos en comparación con los estándares de la industria o con resultados previos de la propia empresa. En este escenario, el benchmarking cobra una importancia sin igual, ya que ofrece una perspectiva clara sobre el impacto de la implementación de la inteligencia artificial en la productividad y su efectividad para alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
En el ámbito tecnológico, cualquier compañía que haya integrado la inteligencia artificial en sus operaciones tiene la capacidad de evaluar, gracias a esta herramienta, si ha habido una reducción en los tiempos de entrega de proyectos, si la calidad del software ha mejorado o si se han logrado optimizar los costos asociados. Estas métricas son esenciales para tomar decisiones informadas sobre la forma en que se deben seguir utilizando estas herramientas.
A veces, es fácil dejarse seducir por esta nueva «fiebre del oro» que puede llevarnos a decisiones erróneas. Un ejemplo de esto es el caso de Wes Winder, un empresario canadiense que recientemente decidió despedir a todo su equipo de desarrollo para concentrarse únicamente en la inteligencia artificial, creyendo que así obtendría resultados más rápidos y eficientes. Sin embargo, pocos días después, su empresa comenzó a buscar nuevamente programadores, y las críticas por haber desechado el talento humano en lugar de complementarlo con inteligencia artificial no se hicieron esperar.
La clave para valorar adecuadamente la tecnología se encuentra en la implementación planificada de herramientas avanzadas, siguiendo un objetivo definido y estableciendo mecanismos y métricas que faciliten una evaluación continua de su impacto. No obstante, más allá de nuestras aspiraciones en términos de eficiencia y calidad, es fundamental no perder de vista el enfoque en las personas. La inteligencia artificial no reemplazará a los desarrolladores, sin embargo, les brindará la oportunidad de centrarse en lo que hacen mejor: generar valor.
Estamos apenas al inicio de una nueva etapa en la que la inteligencia artificial se erige como un aliado estratégico del talento humano, permitiendo alcanzar metas más ambiciosas. El verdadero desafío radicará no solo en cómo construir un futuro más productivo y competitivo, sino también en promover un ambiente más innovador y centrado en las personas.
Alexandra Blanco
MarCom / Consultora de Marketing de LedaMC
