El año 2025 será recordado como el año en que la ingeniería moderna dejó de centrarse en la digitalización de procesos y comenzó a centrarse en la orquestación inteligente.

La industria ha pasado progresivamente de crear sistemas digitales a crear sistemas que aprenden, se adaptan y se optimizan por sí mismos.

Según un informe reciente, alrededor del 90% de los profesionales del desarrollo de software utilizan actualmente herramientas de inteligencia artificial (IA) en su trabajo diario. Más sorprendente aún es que el uso de estas herramientas de IA está dando resultados sustanciales. Muchos equipos están experimentando aumentos de más del 25% en la productividad gracias al desarrollo asistido por IA.

Para los líderes empresariales de todos los sectores, este cambio representa una oportunidad monumental. 

El éxito de las empresas está directamente relacionado con la rapidez con la que las organizaciones pueden innovar. Los entornos digitales dominan desde las soluciones de cara al cliente hasta los sistemas financieros internos. 

Esto significa que los avances de la industria de la ingeniería de software tendrán un impacto en las organizaciones en general, afectando a su ventaja competitiva, su potencial de crecimiento y sus índices de satisfacción de los clientes. 

A medida que nos adentramos en 2026, las empresas que adopten este cambio redefinirán sus límites operativos, mientras que aquellas que sigan modernizando sus sistemas heredados tendrán dificultades para mantener el ritmo.

Esto es lo que los líderes deben saber sobre las tres tendencias definitorias de este año que darán forma al futuro de la tecnología y la ingeniería.  

Relacionado: ‘Generative coding’: el nuevo lenguaje de poder en la economía de IA

La ingeniería de IA se generaliza, pero bajo la dirección humana

A principios de 2025, los copilotos y los chatbots eran la innovación clave. 

Lo que comenzó como una experimentación con copilotos y chatbots evolucionó este año hacia una IA integrada directamente en los flujos de trabajo de desarrollo, los ciclos de pruebas y la gestión del ciclo de vida de los productos. 

A pesar de que nuestros equipos utilizan herramientas de IA como GitHub Copilot (y sus funciones de agentes de última generación) para automatizar las tareas rutinarias, seguimos contando con personas. Nuestros desarrolladores siguen validando, revisando, diseñando y enviando código. La IA simplemente se encarga de muchas de las tareas repetitivas o rutinarias, lo que da a los ingenieros más tiempo para centrarse en el diseño complejo, la calidad y la concepción de productos.

En 2026, la IA pasará de la asistencia en las tareas a la mejora de la toma de decisiones, permitirá la refactorización autónoma del código y la optimización de la cartera de productos, y estará estrictamente regulada, con la verificación humana integrada como una capa no negociable.

Esta nueva era de ingeniería de software autónoma hace que el proceso de desarrollo y mantenimiento sea mucho más eficiente. Los beneficios de esta tendencia se extenderán a la gestión de las operaciones empresariales. 

En el pasado, los proyectos de transformación digital se veían limitados por factores como las restricciones presupuestarias o los largos plazos de desarrollo de los proyectos. Con la ingeniería de IA, las organizaciones se beneficiarán de un proceso mucho más eficiente. Con las tareas básicas realizadas de forma autónoma, los ingenieros del proyecto podrán centrarse en la resolución creativa de problemas para la organización. 

Los mismos marcos robustos que se utilizan para la ingeniería de IA pueden aplicarse a las operaciones empresariales a gran escala. 

Los agentes de IA pueden automatizar los procesos operativos, reduciendo drásticamente las cargas de trabajo manuales para liberar ganancias de eficiencia. 

Por ejemplo, los agentes de IA resuelven automáticamente las solicitudes de servicio de TI, redirigen los suministros para cubrir la escasez de inventario y activan los flujos de adquisición, todo ello sin necesidad de intervención humana. Los primeros en adoptar esta tecnología están observando ciclos de trabajo entre un 20% y un 30% más rápidos y reducciones significativas en los costes administrativos.

Otro ejemplo lo encontramos en la compleja gestión de la cadena de suministro. IBM aplicó varias de sus soluciones de cadena de suministro basadas en IA a sus propias operaciones, lo que le permitió ahorrar $160 millones de dólares y alcanzar una tasa de cumplimiento de pedidos del 100%. 

Relacionado: Por qué todas las empresas necesitarán un especialista en IA para 2026 — y qué pasa si no lo contratas

El auge de las huellas flexibles y la ingeniería sin fronteras

Este año también se ha producido un cambio en la forma en que las organizaciones empresariales acceden al talento en ingeniería de software. Los Centros de Capacidad Global (GGC por sus siglas en inglés) han pasado de ser centros de costes a aceleradores de la innovación, con modelos de entrega híbridos que ganan terreno.

En 2025, más del 65% de los líderes tecnológicos diversificaron las ubicaciones de entrega para mitigar los riesgos geopolíticos, normativos y de talento.

Mientras tanto, el talento nearshore se expandió rápidamente para proporcionar ingeniería sincrónica en la misma zona. Como resultado, los equipos de ingeniería que dan prioridad al trabajo remoto experimentaron mejoras en la productividad cuando se les apoyó con plataformas de productividad basadas en la inteligencia artificial.

Un análisis de 2025 reveló que la India está ampliando rápidamente su presencia en los GCC: lo que antes era en gran medida una subcontratación de bajo nivel, ahora se está convirtiendo en centros de entrega impulsados por la innovación que potencian los productos y la ingeniería a nivel mundial. 

En 2026, se espera que el modelo de entrega más estratégico sea el de equipos globales y responsabilidad local.

Dada la gran demanda de talento en ingeniería de software a nivel mundial, los ingenieros líderes tienen expectativas mucho más altas. Buscan puestos que ofrezcan la mejor remuneración y las mejores vías de desarrollo profesional. La competitividad hace que los departamentos de recursos humanos. de las grandes empresas tengan dificultades para contratar y retener a los mejores talentos necesarios para apoyar las iniciativas de innovación. 

El cambio en lo que los GCC aportan a las organizaciones, pasando de ser una unidad de ahorro de costes a un motor de innovación, significa que están en la mejor posición para atraer a una concentración de talento con habilidades especializadas en IA, automatización y análisis de datos. 

Mientras tanto, el auge del trabajo a distancia y híbrido también ha cambiado las estrategias de contratación, permitiendo a las empresas reclutar talento de cualquier lugar en lugar de depender únicamente de los mercados locales. 

En lugar de luchar por crear equipos internos de talento tecnológico, los GCC se convertirán en los mecanismos internacionales no solo para la innovación, sino también para el acceso a talento de ingeniería sin fronteras. 

Relacionado: Cómo la ingeniería ‘nearshore’ impulsa la transformación digital basada en la inteligencia artificial

La productividad de la ingeniería se convierte en una métrica a nivel directivo

La tercera y última tendencia que observamos en 2025 fue que la productividad de la ingeniería se convirtió en una métrica a nivel directivo. Dado que la innovación y la transformación digital son palancas críticas para el crecimiento competitivo, la velocidad y la calidad de estos proyectos afectan a todo el negocio. 

Ahora, los directores de producto y los directores de tecnología son responsables no solo de la entrega, sino también de la economía de la ingeniería.

En 2025, las grandes empresas midieron el rendimiento de la ingeniería y la experiencia de los desarrolladores, las tasas de adopción de la IA por equipo y los parámetros de calidad y resiliencia del código vinculados al ahorro de costes de la nube y la infraestructura.

Algunas empresas utilizan ahora plataformas de madurez de ingeniería basadas en IA que supervisan la calidad del código, la velocidad del equipo y la adopción de la IA como indicadores clave de rendimiento en tiempo real. Estos sistemas van más allá del análisis y recomiendan de forma proactiva mejoras operativas, lo que constituye una señal temprana de la gobernanza autónoma de la ingeniería.

Para 2026, la madurez de la ingeniería de productos se evaluará mediante cuadros de mando preparados para la IA, y la productividad de la ingeniería estará directamente vinculada a las decisiones de valoración y asignación de capital.

Por ejemplo, Electrolux empleó AIOps para reducir el tiempo de resolución de problemas de TI de tres semanas a una hora y ahorró más de 1,000 horas al año mediante la automatización de las tareas de reparación. Esto pone de relieve la relación directa entre las iniciativas de ingeniería y el rendimiento empresarial. 

De cara al futuro, las métricas de ingeniería dejarán de ser una nota al pie en las discusiones de la sala de juntas. En su lugar, guiarán las decisiones estratégicas en todas las áreas de las operaciones comerciales. 

Relacionado: Arquitecturas de datos modernas: el primer requisito para que la IA sea realmente inteligente

La ingeniería de IA subirá un nuevo escalón en 2026 

La IA ya ha transformado el sector de la ingeniería de software, cambiando la forma en que se desarrollan y suministran los productos y servicios. 

A medida que las organizaciones empresariales de todos los sectores buscan mejorar su ventaja competitiva a través de la innovación, estas tendencias influirán en el curso de acción necesario para mantener un negocio exitoso y resistente en 2026.