Más allá de los copilotos: el reto de las empresas para integrar la IA en todo su ciclo de vida
Por qué las empresas necesitan integrar la inteligencia artificial en todo el ciclo de desarrollo para reducir deuda técnica y ganar velocidad con control.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Integrar IA solo como copiloto no resuelve los problemas estructurales del desarrollo de software.
- La deuda técnica y la fragmentación de sistemas siguen siendo los principales obstáculos para la velocidad organizacional.
- Muchas empresas aún no escalan la IA estratégicamente en todo el ciclo de vida del desarrollo.
- El verdadero valor surge al incorporar inteligencia en arquitectura, gobernanza y flujos de trabajo.
En los últimos años, muchas empresas se lanzaron a probar herramientas de inteligencia artificial (IA) para programar más rápido. De hecho, el codirector ejecutivo de Spotify, Gustav Söderström, reconoció hace unos días que los mejores desarrolladores de su compañía no han escrito ni una sola línea de código desde diciembre.
La promesa de más productividad, menos esfuerzo y lanzamientos más ágiles está seduciendo a las organizaciones. Pero en la práctica, el impacto ha sido desigual. Más allá de revisar cómo esto afecta algunos puestos, hoy se compara cómo los transforma.
En la práctica, algunos equipos sí han ganado velocidad en tareas puntuales, como redactar documentación o revisar código. Sin embargo, el problema de fondo en muchas organizaciones no está solo en escribir líneas de código más rápido, sino en la complejidad acumulada de los sistemas antiguos, procesos fragmentados y decisiones técnicas que se arrastran durante años.
Según el informe El estado de la IA en 2025 de McKinsey, casi dos tercios de los encuestados afirman que sus organizaciones aún no han comenzado a escalar la IA en toda la empresa. Para muchas compañías, el problema no es tener más herramientas, sino integrarlas con sentido estratégico. En ese contexto, añadir un copiloto no siempre resuelve el desafío estructural.
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El verdadero reto es ordenar el sistema completo
Las áreas de tecnología en grandes compañías suelen trabajar con múltiples herramientas que no siempre están bien conectadas entre sí. Cada nuevo proyecto añade capas, cada integración genera dependencias y cada lanzamiento implica coordinación entre equipos que a veces operan con métricas distintas.
Por eso, la conversación empieza a cambiar. Más que preguntarse “¿qué herramienta de IA usar?”, muchas empresas deben abordarlo desde el cómo integrar inteligencia en todo el proceso; desde que se define una necesidad hasta que el producto se despliega y mantiene.
Ahí es donde algunas propuestas del mercado están intentando posicionarse de forma diferente. Una de ellas es ATONIS, desarrollada por Ness, que se presenta no solo como un asistente de código, sino como una capa de inteligencia a lo largo de todo el ciclo de desarrollo.
“Lo que las organizaciones necesitan es ingeniería con inteligencia, IA integrada en la arquitectura, flujos de trabajo, gobernanza y el propio código. Aunque los copilotos de IA ofrecen algunas ganancias de productividad, aún les queda mucho camino por recorrer”, explica Vikas Basra, director de tecnología (CTO) de ATONIS. Según esta visión, más que velocidad aislada, se trata de coherencia.
Pero, ¿qué significa eso para una empresa? La automatización es la promesa de liberar al talento humano de tareas que pueden resolverse de manera más rápida y sencilla. Por ejemplo, en la transformación digital implica que la generación de requisitos pueda automatizarse parcialmente, que los sistemas heredados se analicen con ayuda de IA antes de modernizarlos, o que los equipos tengan métricas claras sobre riesgos y cuellos de botella.
Para compañías con plataformas antiguas, especialmente en sectores como banca, salud o industria, la modernización suele ser uno de los mayores dolores. Analizar dependencias, dividir sistemas monolíticos y preparar la migración a la nube puede tardar años. La incorporación de la ingeniería inteligente en ese proceso puede acelerar decisiones y disminuir errores.
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La diferencia entre experimentar y transformar
Muchas organizaciones están aún en fase de prueba. Habilitan herramientas de IA para algunos desarrolladores y miden resultados. Pero la transformación real ocurre cuando la inteligencia deja de ser un experimento y pasa a formar parte de la forma estándar de trabajar. Eso implica gobernanza, métricas claras y una visión estratégica desde la dirección tecnológica.
La experiencia de plataformas emergentes refleja precisamente esa transición: del entusiasmo por el copiloto individual a la integración de inteligencia en todo el sistema de ingeniería.
Para los líderes empresariales, usar IA en el desarrollo de software ya no es opcional. Sin embargo, muchos no están listos para integrarla de forma estructural, sin perder control, calidad ni foco en el negocio. En una era en la que se están automatizando una gran cantidad de tareas, al final la ventaja competitiva no vendrá solo de escribir código más rápido, sino de construir mejor.
Conclusiones Clave
- Integrar IA solo como copiloto no resuelve los problemas estructurales del desarrollo de software.
- La deuda técnica y la fragmentación de sistemas siguen siendo los principales obstáculos para la velocidad organizacional.
- Muchas empresas aún no escalan la IA estratégicamente en todo el ciclo de vida del desarrollo.
- El verdadero valor surge al incorporar inteligencia en arquitectura, gobernanza y flujos de trabajo.
En los últimos años, muchas empresas se lanzaron a probar herramientas de inteligencia artificial (IA) para programar más rápido. De hecho, el codirector ejecutivo de Spotify, Gustav Söderström, reconoció hace unos días que los mejores desarrolladores de su compañía no han escrito ni una sola línea de código desde diciembre.
La promesa de más productividad, menos esfuerzo y lanzamientos más ágiles está seduciendo a las organizaciones. Pero en la práctica, el impacto ha sido desigual. Más allá de revisar cómo esto afecta algunos puestos, hoy se compara cómo los transforma.
En la práctica, algunos equipos sí han ganado velocidad en tareas puntuales, como redactar documentación o revisar código. Sin embargo, el problema de fondo en muchas organizaciones no está solo en escribir líneas de código más rápido, sino en la complejidad acumulada de los sistemas antiguos, procesos fragmentados y decisiones técnicas que se arrastran durante años.
Según el informe El estado de la IA en 2025 de McKinsey, casi dos tercios de los encuestados afirman que sus organizaciones aún no han comenzado a escalar la IA en toda la empresa. Para muchas compañías, el problema no es tener más herramientas, sino integrarlas con sentido estratégico. En ese contexto, añadir un copiloto no siempre resuelve el desafío estructural.
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El verdadero reto es ordenar el sistema completo
Las áreas de tecnología en grandes compañías suelen trabajar con múltiples herramientas que no siempre están bien conectadas entre sí. Cada nuevo proyecto añade capas, cada integración genera dependencias y cada lanzamiento implica coordinación entre equipos que a veces operan con métricas distintas.
Por eso, la conversación empieza a cambiar. Más que preguntarse “¿qué herramienta de IA usar?”, muchas empresas deben abordarlo desde el cómo integrar inteligencia en todo el proceso; desde que se define una necesidad hasta que el producto se despliega y mantiene.
Ahí es donde algunas propuestas del mercado están intentando posicionarse de forma diferente. Una de ellas es ATONIS, desarrollada por Ness, que se presenta no solo como un asistente de código, sino como una capa de inteligencia a lo largo de todo el ciclo de desarrollo.
“Lo que las organizaciones necesitan es ingeniería con inteligencia, IA integrada en la arquitectura, flujos de trabajo, gobernanza y el propio código. Aunque los copilotos de IA ofrecen algunas ganancias de productividad, aún les queda mucho camino por recorrer”, explica Vikas Basra, director de tecnología (CTO) de ATONIS. Según esta visión, más que velocidad aislada, se trata de coherencia.
Pero, ¿qué significa eso para una empresa? La automatización es la promesa de liberar al talento humano de tareas que pueden resolverse de manera más rápida y sencilla. Por ejemplo, en la transformación digital implica que la generación de requisitos pueda automatizarse parcialmente, que los sistemas heredados se analicen con ayuda de IA antes de modernizarlos, o que los equipos tengan métricas claras sobre riesgos y cuellos de botella.
Para compañías con plataformas antiguas, especialmente en sectores como banca, salud o industria, la modernización suele ser uno de los mayores dolores. Analizar dependencias, dividir sistemas monolíticos y preparar la migración a la nube puede tardar años. La incorporación de la ingeniería inteligente en ese proceso puede acelerar decisiones y disminuir errores.
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La diferencia entre experimentar y transformar
Muchas organizaciones están aún en fase de prueba. Habilitan herramientas de IA para algunos desarrolladores y miden resultados. Pero la transformación real ocurre cuando la inteligencia deja de ser un experimento y pasa a formar parte de la forma estándar de trabajar. Eso implica gobernanza, métricas claras y una visión estratégica desde la dirección tecnológica.
La experiencia de plataformas emergentes refleja precisamente esa transición: del entusiasmo por el copiloto individual a la integración de inteligencia en todo el sistema de ingeniería.
Para los líderes empresariales, usar IA en el desarrollo de software ya no es opcional. Sin embargo, muchos no están listos para integrarla de forma estructural, sin perder control, calidad ni foco en el negocio. En una era en la que se están automatizando una gran cantidad de tareas, al final la ventaja competitiva no vendrá solo de escribir código más rápido, sino de construir mejor.
