La inteligencia artificial está modificando la forma en que se desarrolla software. Si durante años la industria buscó acelerar los tiempos de entrega mediante metodologías cada vez más ágiles, ahora el principal desafío consiste en definir con precisión qué se quiere construir antes de iniciar la ejecución.
Ese es uno de los planteamientos del informe The New Physics of Software, publicado por GlobalLogic, empresa de ingeniería digital del Grupo Hitachi, que analiza cómo la IA está transformando las métricas tradicionales del desarrollo de software.
La incorporación de sistemas capaces de interpretar requisitos, generar código y apoyar tareas de despliegue ha reducido significativamente el costo de ejecución. Como resultado, la capacidad para desarrollar software deja de ser el principal factor diferenciador y adquiere mayor relevancia la claridad con la que las organizaciones establecen sus objetivos, restricciones operativas y criterios de riesgo.
“Cuando una empresa tiene claro hacia dónde va, los resultados se aceleran. Pero cuando la intención es vaga o está mal definida, los errores no ocurren gradualmente, ocurren a escala”, señala Gabriel Arango, jefe de Tecnología de GlobalLogic para Latinoamérica.
Según el ejecutivo, durante años las metodologías de desarrollo priorizaron acelerar la construcción del software, sin prestar la misma atención a su comportamiento una vez entra en operación. En un entorno impulsado por inteligencia artificial, advierte, acelerar la ejecución sin fortalecer la supervisión y la gobernanza puede hacer que los riesgos crezcan al mismo ritmo que la capacidad tecnológica.
De la velocidad a la fidelidad
El informe propone reemplazar el enfoque centrado en la velocidad por uno basado en la fidelidad, entendida como la capacidad de traducir con precisión los objetivos de negocio, los límites operativos y los criterios de riesgo en sistemas que funcionen de forma confiable.
Bajo esta perspectiva, el desarrollo y la operación dejan de verse como etapas independientes. El éxito ya no se mide únicamente por la entrega del código, sino por la capacidad del sistema para generar resultados estables y sostenibles en producción.
En ese escenario también cambia el rol de los ingenieros. La IA asume una parte importante de las tareas de desarrollo y operación, mientras los equipos humanos concentran sus esfuerzos en definir la arquitectura, supervisar el comportamiento de los sistemas y establecer mecanismos de control y gobernanza.
Para Arango, países como Colombia cuentan con condiciones favorables para avanzar en esta transformación gracias al talento disponible, la infraestructura tecnológica y el creciente interés por la inteligencia artificial. No obstante, sostiene que el reto consiste en alinear la estrategia del negocio con la ejecución tecnológica y la gobernanza para aprovechar el potencial de estas herramientas de forma segura.
Más allá de acelerar el desarrollo, el informe concluye que la ventaja competitiva dependerá cada vez menos de la capacidad para generar código y más de la habilidad de las organizaciones para definir con precisión qué problemas buscan resolver y cómo garantizar que los sistemas respondan a esos objetivos.
