La innovación en el desarrollo, la mejora de la calidad y el aumento de la productividad son las tres principales ventajas de aplicar la IA generativa en la ingeniería de software, según las empresas consultadas por Capgemini para un reciente informe. No obstante, el 63 % de los profesionales de software recurren a herramientas de IA no autorizadas, lo que conlleva ciertos riesgos.

La aplicación de la IA generativa en la ingeniería de software está empezando a dejar grandes beneficios en el seno de las organizaciones, según el informe “Turbocharging software with Gen AI” de Capgemini, realizado tras una encuesta a 1.000 altos ejecutivos y 1.000 profesionales del software de organizaciones, con ingresos superiores a los 1.000 millones de dólares.

Entre las principales conclusiones, el informe señala que el  61 % de las compañías consultadas destacan la innovación en el desarrollo de nuevo software como principal ventaja de la aplicación de la IA,  mientras el 49 % la utiliza para mejorar la calidad y el 40 % para aumentar la productividad.

En concreto, las organizaciones que utilizaron IA generativa experimentaron una mejora de la productividad de entre el  7 % y el 18 %. Una mejora que fue más abultada en el caso de tareas especializadas, como la asistencia a la codificación, en la que el ahorro de tiempo llegó a un máximo del 34 %  y a una media del 9 %, y en la creación de documentación (35 % como potencial de ahorro de tiempo, con una media del 10 %).  En general, las compañías analizadas canalizaron la productividad hacia la innovación en el desarrollo de nuevas funcionalidades en software y en la mejora de competencias, y no tanto en la reducción del personal  (apenas un 4 % se pronunciaron a este respecto).

Entre las conclusiones del estudio figura el impacto positivo conseguido por la  IA generativa en la satisfacción laboral de los profesionales del software. El  78 % de ellos son optimistas sobre el potencial de la IA generativa para mejorar la colaboración entre el negocio y los equipos tecnológicos.

No obstante, el 63 % de los profesionales de software que utilizan IA generativa recurren a herramientas no autorizadas, según el informe. Este uso no regulado puede exponer a las organizaciones a riesgos tales como errores funcionales, brechas de seguridad y problemas legales como código alucinado, filtración de código y conflictos con la propiedad intelectual, lo que pone de manifiesto la necesidad de una gobernanza y supervisión adecuadas.

Primeros pasos y estimaciones a futuro

La adopción de la IA generativa se encuentra todavía en una etapa temprana, aunque se estima que recibirá un gran impulso y de manera brusca. De momento, solo el 27 % de las empresas está ejecutando pilotos y apenas el  11 % la está aplicando en software. Existen además importantes diferencias en cuanto a su implantación entre las grandes organizaciones (por encima de los 20.000 millones de dólares)  y las de menor dimensión (entre 1.000 y 5.000 millones), con porcentajes que van desde el  75 % las primeras, al 23 % las segundas.

El estudio estima que la adopción de la IA (incluidos los pilotos) aumente significativamente en los próximos dos años,  hasta conseguir que el 85 % de la fuerza laboral especialista en software utilice herramientas de IA generativa en 2026, frente al 46 % que las está utilizando en la actualidad.

Se espera que la IA generativa desempeñe un papel clave en mejorar la experiencia, herramientas, plataformas y gobernanza de los desarrolladores de software, ayudando en más del  25 % de los trabajos de diseño, desarrollo y pruebas de software para 2026.

La ayuda en la codificación es el uso principal, pero la IA generativa tiene además otras aplicaciones, por ejemplo, en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDCL),  documentación, modernización de código, asistencia en diseño de UX, etc.

Algunas recomendaciones y consejos prácticos

  • Seleccionar y priorizar los casos de uso más beneficiosos.
  • Mitigar los riesgos en torno a la seguridad, los problemas de propiedad intelectual,
  • filtración de código, etc., con un plan exhaustivo de gestión de riesgos.
  • Aumentar los equipos de software con un asistente de IA generativa para tareas de aprendizaje.
  • Identificar las necesidades de nuevas capacidades y obtenerlas.
  • Construir un repositorio de plataformas y herramientas para una experiencia de ingeniería de software fluida y aumentada.
  • Contextualizar de forma privada y segura los asistentes de IA con el contenido propio de la organización.
  • Adoptar un protocolo de medición del impacto de la IA generativa y priorización de casos de uso.
  • Poner a las personas en el centro, creando una cultura de aprendizaje y abordar sus preocupaciones en torno a esta tecnología.
  • Crear oportunidades de perfeccionamiento y formación cruzada.
  • Abordar las preocupaciones de los empleados en torno a la IA.