La inteligencia artificial transforma el desarrollo de software

Las compañías continúan apostando por la inteligencia artificial para optimizar sus procesos, y una de las áreas donde está teniendo un gran impacto es el desarrollo de software, gracias a la integración de esta tecnología como un miembro más de los equipos en quien delegar determinadas tareas.

Aunque muchas organizaciones ya han comenzado a incorporar la IA en sus ciclos de desarrollo, los resultados no siempre están a la altura de las expectativas. Los principales desafíos están relacionados con la baja adopción por parte de los equipos, la resistencia al cambio y la falta de métricas que impulsen su uso efectivo. En este contexto, Tokiota muestra cómo aprovechar todo el potencial de las Intelligent Apps para incrementar la productividad.

 

El reto de incorporar la IA generativa en el equipo

A pesar del creciente interés por la IA generativa, su uso en la práctica sigue siendo limitado. En la mayoría de los casos, los equipos de desarrollo la emplean de forma puntual, sin integrarla de manera estructurada en su flujo de trabajo.

Uno de los motivos es la falta de una aproximación inicial adecuada. Muchos profesionales, especialmente los perfiles más senior, desconfían de estas herramientas o no comprenden su utilidad real, lo que frena su adopción. Además, la ausencia de protocolos y estándares claros contribuye a que su uso se perciba como opcional.

La clave está en involucrar a todos los perfiles implicados en el proyecto y mostrar, con casos concretos, cómo la IA puede conseguir resultados reales, más allá de pruebas piloto. Una práctica efectiva consiste en establecer KPIS, como la aplicación de herramientas de IA entre 3 y 5 veces por tarea, para obligar a los equipos a interactuar con ellas y comprobar su utilidad. Como afirma Mario Cortés, 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”.

El valor real de la IA en el desarrollo de software solo se obtiene cuando se aplica dentro de un marco ágil y flexible. En este sentido, herramientas como GitHub Copilot permiten automatizar y mejorar la calidad del código, integrándose de forma eficaz en todo el ciclo de desarrollo. Para que estas soluciones funcionen correctamente, es esencial definir prompts precisos y disponer de un contexto funcional y técnico con el que los modelos puedan generar un código útil y coherente con la solución implementada. 

Cuanto más detalladas sean las instrucciones y más preciso el contexto, mejores serán los resultados. También es recomendable establecer pautas personalizadas para estandarizar los resultados y asegurar la consistencia en todo el proyecto.

Otra figura clave en este proceso es la de un arquitecto especializado en IA, encargado de capacitar a los equipos y facilitar la integración de las herramientas en el flujo de trabajo habitual.

 

Principales aplicaciones en desarrollo de software

Entre los usos más relevantes de la IA generativa en este campo, además de la generación de código, destacan: el diseño automático de test cases, la generación de informes de calidad, la elaboración del backlog y la detección y resolución automática de errores de programación.

Para maximizar la eficiencia en cada tarea es fundamental seleccionar la herramienta adecuada, asegurando así una adopción natural y sostenida en el tiempo. En concreto, esta tecnología puede jugar un papel relevante en las tareas de Quality Assurance (QA), enfocadas en garantizar que un producto o sistema cumpla con los estándares de calidad antes de ser lanzado.

A partir de las especificaciones y el comportamiento esperado, estas herramientas pueden identificar patrones, generar pruebas, detectar errores y corregirlos de forma automática.

La IA permite definir criterios de aceptación del proyecto basados en reglas claras, lo que facilita la validación del software antes de su entrega. Este enfoque mejora el seguimiento y acelera las tareas de revisión. Todo ello contribuye a modernizar aquellas aplicaciones obsoletas o heredadas que quedan ancladas en las compañías y que impiden optimizar las operaciones y facilitar una integración con los sistemas y soluciones actuales.