IA puede ampliar la demanda de software al reducir el costo de desarrollo
La inteligencia artificial podría tener un efecto distinto al esperado sobre el empleo y la industria del software: al reducir el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar tecnología, también puede hacer viables proyectos que antes no justificaban la inversión, plantea Stefanini Group.
La consultora sostiene que esta transformación podría ampliar el universo de soluciones digitales que las empresas están en condiciones de desarrollar, desde la modernización de sistemas y automatización de procesos hasta nuevos servicios y aplicaciones. En este escenario, el papel de los desarrolladores no desaparece, sino que cambia hacia actividades de mayor supervisión, arquitectura, integración y validación.
La adopción de herramientas de IA entre desarrolladores ya es significativa. De acuerdo con 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 a 76% un año antes. Entre los desarrolladores profesionales, 51% ya las utiliza diariamente. Además, 64% no considera que la IA represente una amenaza para su empleo.
Menor costo, más proyectos viables
La tesis de Stefanini parte de un cambio en la relación entre productividad y demanda. Si desarrollar una aplicación, automatizar un proceso o crear una solución digital requiere menos tiempo y recursos, proyectos que anteriormente quedaban fuera del presupuesto pueden comenzar a ser económicamente viables.
Esto puede aplicarse, por ejemplo, a empresas que necesitan digitalizar procesos internos, desarrollar herramientas específicas para sus equipos o sustituir operaciones que todavía dependen de hojas de cálculo y correos electrónicos.
En lugar de utilizar la productividad exclusivamente para reducir recursos, las organizaciones podrían destinar esa capacidad adicional a desarrollar más soluciones, modernizar sistemas heredados o automatizar procesos que anteriormente no eran prioritarios.
“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 Global de Stefanini Group.
Desde esta perspectiva, la pregunta para las empresas comienza a cambiar: además de calcular cuánto pueden ahorrar mediante IA, deben considerar qué proyectos pueden desarrollar ahora que antes no resultaban viables.
De generar código a ejecutar tareas
La evolución también alcanza a la IA agéntica. A diferencia de las herramientas generativas que responden a instrucciones produciendo código, documentación o recomendaciones, los agentes pueden recibir un objetivo, interpretar el contexto, interactuar con distintos sistemas y ejecutar una secuencia de tareas para alcanzarlo, de acuerdo con Stefanini.
En desarrollo de software, esto podría traducirse en agentes capaces de participar en distintas etapas del proceso, como generar código, ejecutar pruebas, identificar errores o interactuar con otras herramientas.
Su adopción todavía es incipiente. El Stack Overflow Developer Survey 2025 encontró que 52% de los desarrolladores no utiliza agentes o continúa trabajando con herramientas de IA más simples. Entre quienes ya utilizan agentes, aproximadamente siete de cada diez reportan una reducción del tiempo dedicado a determinadas tareas y un aumento en su productividad.
Para Stefanini, la incorporación de agentes no elimina la necesidad de ingeniería. En entornos empresariales, estas tecnologías deben integrarse con sistemas, datos, reglas de negocio, controles de seguridad y flujos de trabajo.
“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.
La siguiente frontera: IA conectada al mundo físico
La evolución planteada por Stefanini también contempla la conexión de la inteligencia artificial con sistemas capaces de actuar físicamente. Robots, drones, vehículos y sensores pueden convertirse en una extensión de los agentes de IA al permitir que una decisión tomada por software se traduzca en una acción.
En sectores como manufactura, logística, agricultura e infraestructura, la compañía considera que esta evolución podría avanzar mediante robots y sistemas especializados para tareas concretas, en lugar de depender exclusivamente de robots humanoides multipropósito.
En este escenario, una organización podría coordinar distintos tipos de inteligencia: agentes virtuales para generar software o analizar información y sistemas físicos para ejecutar determinadas acciones. La capacidad de orquestar personas, agentes y máquinas se convertiría así en una nueva competencia empresarial.
El desarrollador cambia de función
La expansión de estas herramientas también modifica las actividades asociadas al desarrollo de software. Mientras la IA puede asumir una mayor proporción de tareas repetitivas, el trabajo humano adquiere mayor relevancia en áreas como arquitectura, integración, validación, seguridad, comprensión del negocio y supervisión.
Los propios desarrolladores mantienen reservas frente a delegar completamente determinadas funciones. Según el estudio citado, 76% no planea utilizar IA para asumir mayoritariamente tareas de deployment y monitoreo, mientras que 69% tampoco prevé hacerlo para la planificación de proyectos.
Para Stefanini Group, esta combinación apunta a una nueva economía del software: si la tecnología puede desarrollarse con menor tiempo y costo, aumenta también el número de problemas que las empresas pueden considerar viable resolver mediante software.
El reto estará en aprovechar esa productividad sin sustituir la ingeniería y la supervisión necesarias para garantizar que las soluciones funcionen de acuerdo con los objetivos y condiciones de cada organización.
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