septiembre 2, 2026
La IA abarata el desarrollo de software. Durante años, una de las principales preguntas alrededor de la inteligencia artificial fue cuántos empleos podría reemplazar. En el desarrollo de software, sin embargo, comienza a tomar fuerza otra posibilidad: que una mayor productividad no reduzca la demanda de tecnología, sino que contribuya a expandirla.
La ecuación es relativamente sencilla. Si desarrollar una aplicación, automatizar un proceso o crear una nueva solución digital requiere menos tiempo y recursos, proyectos que antes no justificaban la inversión comienzan a ser económicamente viables. El resultado podría ser no menos software, sino más empresas desarrollándolo, más procesos incorporándolo y una demanda creciente de profesionales capaces de diseñarlo, integrarlo y supervisarlo.
La adopción de estas herramientas ya es significativa. Según el Stack Overflow Developer Survey 2025, 84% de los desarrolladores encuestados utiliza o planea utilizar herramientas de inteligencia artificial en su proceso de desarrollo, frente al 76% registrado un año antes. Entre los desarrolladores profesionales, 51% ya las utiliza diariamente. El mismo estudio encontró que 64% no considera que la IA represente una amenaza para su empleo.
Para Stefanini Group, consultora tecnológica global con mindset AI-First, este escenario está cambiando la economía detrás del desarrollo de software. Herramientas basadas en inteligencia artificial permiten acelerar tareas como generación de código, documentación, pruebas y estructuración de soluciones, mientras el desarrollador mantiene un papel central en la arquitectura, revisión, validación e implementación.
Esta supervisión sigue siendo fundamental. Aunque la adopción aumenta rápidamente, 46% de los desarrolladores consultados por Stack Overflow desconfía de la precisión de los resultados producidos por herramientas de IA, frente a solo 33% que afirma confiar en ellos. La productividad, por tanto, no proviene simplemente de dejar que la IA escriba código de manera autónoma, sino de combinar su velocidad con conocimiento técnico, contexto empresarial y validación humana.
Más productividad también puede significar más demanda
Uno de los efectos potencialmente más importantes de esta transformación es lo que ocurre cuando baja el costo de producir software.
Pensemos, por ejemplo, en una empresa mediana que necesita digitalizar un proceso interno de inventario, desarrollar una aplicación específica para sus vendedores o automatizar una operación que todavía depende de hojas de cálculo y correos electrónicos. Hace algunos años, el costo de diseñar, programar, probar y mantener una solución a la medida podía hacer que el proyecto no justificara la inversión.
Con herramientas de inteligencia artificial capaces de acelerar parte de esas tareas, la ecuación comienza a cambiar. Un proyecto que antes quedaba archivado por presupuesto o tiempo puede entrar nuevamente en consideración. Multiplicado por miles de empresas y necesidades, ese efecto puede ampliar significativamente el universo de software que vale la pena desarrollar.
“El aumento de la productividad no significa necesariamente una reducción de la demanda de talento. Si podemos desarrollar software en menos tiempo y con una mejor relación entre costo y valor, también ampliamos el número de problemas que resulta viable resolver con tecnología. La inteligencia artificial puede permitirnos hacer más proyectos, no simplemente hacer los mismos proyectos con menos personas”, explica Fabio Caversan, Chief Technology Officer (CTO) Global de Stefanini Group.
Este fenómeno también ayuda a entender por qué la productividad individual no necesariamente se traduce en una reducción equivalente de los equipos. Si una organización puede producir más con los mismos recursos, puede destinar esa capacidad adicional a modernizar sistemas heredados, automatizar procesos, crear nuevos servicios digitales o desarrollar productos que anteriormente no eran prioritarios.
El desafío para las empresas pasa entonces de preguntarse únicamente “¿cuánto podemos ahorrar utilizando IA?” a preguntarse “¿qué podemos construir ahora que antes no resultaba viable?”
De generar código a ejecutar tareas
La siguiente etapa amplía todavía más esta transformación: la IA agéntica. La diferencia puede explicarse de manera sencilla. Mientras la IA generativa tradicional responde a una instrucción —por ejemplo, generando código, documentación o una recomendación—, un agente puede recibir un objetivo, interpretar el contexto, interactuar con diferentes sistemas y ejecutar una secuencia de tareas para alcanzarlo.
En desarrollo de software, por ejemplo, un agente podría analizar una solicitud, generar parte del código, ejecutar pruebas, identificar errores y coordinar determinadas acciones con otras herramientas. En una empresa, esa misma lógica puede aplicarse a procesos como atención al cliente, operaciones, análisis de información o gestión de incidencias.
Los agentes todavía se encuentran en una etapa mucho más temprana que otras herramientas de inteligencia artificial. El Stack Overflow Developer Survey 2025 encontró que 52% de los desarrolladores no utiliza agentes o continúa trabajando con herramientas de IA más simples. Sin embargo, entre quienes ya utilizan agentes, aproximadamente siete de cada diez reportan que estos reducen el tiempo dedicado a determinadas tareas y aumentan su productividad.
Esto tampoco significa eliminar la ingeniería detrás del proceso. Para operar en ambientes empresariales, los agentes necesitan integrarse con sistemas, datos, reglas de negocio, controles de seguridad y flujos de trabajo definidos.
“Inteligencia artificial también es software. Para generar valor real, necesita estar integrada a procesos, reglas y arquitecturas capaces de garantizar que la tecnología funcione de manera segura y consistente”, señala Caversan.
Cuando el software comienza a actuar en el mundo físico
La evolución no termina en los sistemas digitales. Si la IA generativa permitió que el software produjera contenido y los agentes están permitiendo que pueda coordinar y ejecutar tareas, la siguiente frontera consiste en conectar esa inteligencia con máquinas capaces de actuar en el mundo físico.
Robots, drones, vehículos, sensores y otros sistemas inteligentes representan una extensión natural de esa evolución: software + inteligencia artificial + agentes + capacidad física.
Un agente puede analizar información y tomar una decisión; conectado a un sistema físico, esa decisión puede convertirse en una acción. En una planta industrial, por ejemplo, diferentes agentes podrían analizar información operacional, identificar una anomalía y coordinar una respuesta, mientras un robot especializado realiza una inspección en una zona determinada.
Desde la perspectiva de Stefanini Group, buena parte de esta evolución podría avanzar inicialmente a través de robots y sistemas especializados para tareas concretas, más que depender exclusivamente de robots humanoides multipropósito. En industrias como manufactura, logística, agricultura o infraestructura, la especialización permite diseñar sistemas alrededor de necesidades y ambientes específicos.
Esto abre también una nueva dimensión para el trabajo humano. Una persona podría coordinar simultáneamente diferentes tipos de inteligencia: un agente virtual generando software, otro analizando grandes volúmenes de información y un sistema físico ejecutando determinadas acciones.
La capacidad de orquestar personas, agentes virtuales y máquinas se convierte así en una nueva competencia para las organizaciones.
El desarrollador cambia de rol, no desaparece
Este escenario también redefine qué significa desarrollar software. A medida que la IA asume una mayor proporción de las tareas repetitivas, el valor humano se desplaza hacia actividades como arquitectura, integración, validación, comprensión del negocio, seguridad y supervisión de sistemas cada vez más autónomos.
Los propios desarrolladores muestran cautela frente a delegar completamente estas responsabilidades. El estudio de Stack Overflow encontró que 76% no planea utilizar IA para asumir mayoritariamente tareas de deployment y monitoreo, mientras 69% tampoco prevé hacerlo para la planificación de proyectos.
La paradoja es que cuanto más capaz se vuelve la IA para producir software, mayor puede ser el universo de software que las organizaciones quieran producir.
Para Stefanini Group, las empresas capaces de combinar esa nueva productividad con ingeniería sólida, conocimiento del negocio y supervisión humana estarán mejor posicionadas para convertir la inteligencia artificial en nuevos productos, servicios y oportunidades de crecimiento.
El futuro del desarrollo, por tanto, podría estar menos marcado por una competencia entre humanos y máquinas y más por una nueva economía del software: cuando crear tecnología cuesta menos y toma menos tiempo, aumenta también el número de problemas que vale la pena resolver con ella.
Canales TI
Ciudad de México 03100
Dirección:
Tel y Whatsapp: +52 01 55 3707 5426
direccion@itcomunicacion.com.mx
Ventas y atención a clientes
Tel y Whatsapp: +52 01 55 3707 5672
ventas@itcomunicacion.com.mx
Contenidos:
Tel y Whatsapp: +52 01 55 3707 5655 Tel y Whatsapp: +52 01 55 1800 5310 Tel y Whatsapp: +52 01 55 3707 5426
contenidos@itcomunicacion.com.mx
Administración
Tel y Whatsapp: +52 01 55 3707 5672
administracion@itcomunicacion.com.mx
Copyright © 2016 Canales TI. Todos los derechos reservados.Desarrollado por Dualkox.