La conversación sobre la IA en el desarrollo de software ha pasado de “¿debemos adoptarla?” a «¿cómo gestionamos lo que ya hemos implementado?».
Por segundo año consecutivo, hemos colaborado con KPMG y CIO Dive en una encuesta para descubrir cómo está afectando la IA al ciclo de vida del desarrollo de software a medida que la IA agencial gana terreno. Estamos viendo que la adopción de la IA ha alcanzado un punto de inflexión, ya que el 99 % de las organizaciones incorporan ahora la IA en sus procesos del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), lo que supone un aumento con respecto al 97 % de hace solo un año.
De ese 99 %, el 93 % informa de resultados medibles gracias a la implementación de la IA. Los responsables de TI encuestados quieren dejar claro que se trata de sistemas de producción que aportan un valor cuantificable en todas las etapas del desarrollo de software. Esto está cambiando el desarrollo de aplicaciones tal y como lo conocemos, pero de formas que podrían considerarse sorprendentes.
La IA transforma todo el espectro del desarrollo
Los datos muestran que la IA se utiliza para pruebas y control de calidad, lo cual es de esperar, pero no se limita a eso. La IA ahora se encuentra en las áreas más estratégicas del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), como el diseño y la arquitectura, la implementación y la integración, y la recopilación y planificación de requisitos. Todas estas son áreas que hace solo dos años se realizaban en gran medida de forma manual.
Los casos de uso emergentes más populares reflejan dónde ven las organizaciones el mayor valor empresarial. Dos de cada cinco ejecutivos ya han adoptado la IA para la generación de código, las revisiones de calidad del código y las pruebas automatizadas. Quizás lo más significativo es que el 44 % afirma estar listo para adoptar la IA para la generación de aplicaciones, lo que sugiere un importante potencial de crecimiento a corto plazo.
Esta expansión a áreas estratégicas indica que la adopción de la IA ha madurado. Las organizaciones que comenzaron con proyectos piloto ahora están viendo ganancias de eficiencia en la generación de código y las pruebas de aplicaciones, lo que les ha dado la confianza para expandir el uso de la IA a procesos más amplios del SDLC.
El impacto en el negocio impulsa la inversión continua
Los resultados medibles que están experimentando las organizaciones explican por qué la inversión en IA se mantiene en niveles altos, con un 94 % que planea aumentar su gasto en IA durante los próximos 12 meses. Los impactos reportados se refieren directamente a las prioridades comerciales fundamentales:
Las ganancias en productividad de los desarrolladores son sustanciales
De las organizaciones encuestadas, el 69 % reporta que la adopción de la IA ha aumentado la productividad de los desarrolladores, ya que puede realizar tareas rutinarias y laboriosas, mientras que los desarrolladores aumentan su participación en actividades estratégicas alineadas con el negocio. Esto eleva la percepción y el papel de los equipos de desarrollo en su organización.
Las mejoras en la calidad del software son cuantificables
En lo que respecta a la mejora de la calidad del software y la reducción de errores, el 68 % de las organizaciones afirma que la IA puede acelerar la entrega sin sacrificar la fiabilidad. Esta mejora de la calidad es fundamental para generar confianza en la organización en los procesos de desarrollo impulsados por la IA.
La escalabilidad se vuelve posible
Según el 62 % de los encuestados, la IA ha hecho que los esfuerzos de desarrollo sean más escalables, lo que permite acelerar el tiempo de comercialización y una alineación más receptiva con las necesidades empresariales. Esta ventaja de escalabilidad cobra especial importancia ahora que las organizaciones se enfrentan a una presión cada vez mayor para ofrecer capacidades de software a escala empresarial.
La expansión de la IA se perfila como el próximo reto crítico
El éxito de la adopción de la IA ha creado un problema inesperado. El exceso de herramientas de IA está generando fragmentación entre las organizaciones de desarrollo. En el caso de las organizaciones más grandes, cuanto más se utiliza la IA generativa no regulada para generar código o aplicaciones, mayor es el riesgo de crear problemas en todo el panorama de TI.
Este desafío de la expansión de la IA va más allá de las preocupaciones técnicas y se extiende a cuestiones fundamentales de seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo. Las herramientas de IA no aprobadas están en aumento, lo que refleja los desafíos de la TI en la sombra del pasado, pero con implicaciones potencialmente mayores en materia de seguridad y cumplimiento normativo.
Los expertos del sector enfatizan que la fragmentación solo puede llevar a las organizaciones hasta cierto punto antes de que sea necesaria una racionalización y consolidación. El éxito del desarrollo impulsado por la IA requiere enfoques de plataforma para la implementación de la IA.
Las estrategias de plataforma surgen como la solución
La respuesta a los retos que plantea la expansión de la IA está impulsando a las organizaciones hacia enfoques de plataforma más estratégicos. El 93 % de las organizaciones están desarrollando o planeando desarrollar sus propios agentes de IA personalizados, utilizando combinaciones de codificación tradicional, marcos de código abierto y herramientas low-code. Este alto porcentaje indica un claro interés por la consolidación y la estandarización en la adopción de la IA.
Los enfoques de plataforma ofrecen varias ventajas para gestionar la IA a gran escala. Entre ellas se incluyen la consolidación de herramientas, la reducción de la redundancia y el mantenimiento de la gobernanza a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA. Esto permite a las organizaciones escalar las implementaciones de IA de forma más eficiente y segura, al tiempo que mantienen el control necesario para los entornos empresariales.
La tendencia de las plataformas también refleja un aprendizaje organizativo más amplio sobre la adopción de tecnología. Las organizaciones que experimentaron retos con la proliferación de servicios en la nube, herramientas de desarrollo y aplicaciones SaaS están aplicando esas lecciones a las implementaciones de IA, buscando enfoques integrados desde el principio en lugar de intentar racionalizar diversas herramientas a posteriori.
Implicaciones estratégicas para las organizaciones de desarrollo
Nuestra investigación sobre IA revela varios imperativos estratégicos para las organizaciones que gestionan la adopción de la IA a lo largo de su ciclo de vida de desarrollo.
Centrarse en la gobernanza desde el principio
El reto que supone la expansión de la IA demuestra que, para que su adopción sea satisfactoria, es necesario contar con marcos de gobernanza desde el principio, y no como una idea de último momento. Las organizaciones que establezcan políticas claras para la selección, el uso y la integración de herramientas de IA evitarán la deuda técnica y los riesgos de seguridad que conlleva la proliferación descontrolada de la IA.
Priorizar los enfoques de plataforma
La tendencia hacia el desarrollo de agentes de IA personalizados y la consolidación de plataformas sugiere que las estrategias de IA sostenibles requieren enfoques integrados. Las organizaciones deben evaluar sus carteras de herramientas de IA y desarrollar estrategias de consolidación que mantengan la innovación y reduzcan la complejidad.
Medir el impacto empresarial de forma coherente
El alto porcentaje de organizaciones que informan de un impacto medible de la IA indica que las implementaciones exitosas incluyen métricas claras y evaluaciones periódicas. Las organizaciones de desarrollo deben establecer mediciones de referencia y realizar un seguimiento de los resultados empresariales específicos, en lugar de limitarse a las métricas técnicas.
El camino a seguir: gestionar la IA a escala empresarial
Los datos dejan claro que la IA se ha convertido en un componente fundamental de las operaciones de desarrollo de software. El reto ahora es gestionar esta transformación a escala empresarial, manteniendo al mismo tiempo los estándares de gobernanza, seguridad y calidad que requiere el software empresarial.
Las organizaciones que tengan éxito en esta siguiente fase serán aquellas que puedan equilibrar la innovación en IA con la disciplina operativa y puedan escalar la IA a lo largo de su ciclo de vida de desarrollo sin perder el control de su panorama tecnológico. Eso requiere no solo mejores herramientas de IA, sino también mejores enfoques para gestionar la IA como una capacidad empresarial estratégica.
Para obtener más información, lea el informe completo: Navegando por la IA agencial y generativa en el desarrollo de software.
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