La IA transforma el desarrollo de software: aumenta hasta un 30 % la productividad

La integración de herramientas basadas en Inteligencia Artificial en el desarrollo de software está generando un impacto directo en la productividad de los equipos, con mejoras que oscilan entre el 25% y el 30%. Así lo demuestra la experiencia de Tokiota, partner español de Microsoft, que impulsa soluciones de negocio con IA, plataformas cloud y tecnologías de automatización.

A pesar del creciente interés por la IA generativa, su adopción en los equipos de desarrollo sigue siendo baja. En muchos casos, estas herramientas se emplean de forma puntual y sin una integración estructurada en los flujos de trabajo, lo que limita su efectividad. La resistencia al cambio, especialmente entre perfiles senior, y la ausencia de protocolos claros son algunos de los principales obstáculos detectados.

Para revertir esta situación, Tokiota propone establecer KPIs de uso y fomentar una adopción activa desde todos los niveles del equipo. “Con este enfoque, hemos logrado mejoras de productividad de entre un 25% y un 30%. Es fundamental que los equipos pasen a la acción y comiencen a explorar los beneficios de la IA en el desarrollo de software”, afirma Mario Cortés, responsable de App Innovation, Power Platform & IA Gen en la compañía.

Uno de los factores clave para lograr una implantación eficaz es la definición de prompts precisos, acompañados de un contexto funcional y técnico adecuado que permita a los modelos generar código útil y coherente. Herramientas como GitHub Copilot permiten no solo automatizar procesos, sino también reducir la carga de trabajo mediante la revisión automática de código, lo que libera a los desarrolladores para centrarse en las tareas más complejas.

Además de la generación de código, las aplicaciones más relevantes de la IA en este ámbito incluyen la creación automática de test cases, generación de informes de calidad, gestión del backlog y detección y resolución de errores. También juega un papel destacado en las funciones de Quality Assurance (QA), donde permite definir criterios de aceptación claros y agilizar la validación del software.

Para facilitar la integración de estas soluciones, es esencial contar con arquitectos especializados en IA que capaciten a los equipos y garanticen una transición eficiente hacia modelos de trabajo más ágiles y modernos. Gracias a estas tecnologías, las compañías pueden actualizar sus aplicaciones heredadas, mejorar su interoperabilidad y avanzar en su transformación digital.