El impacto de la IA en la productividad del desarrollo de software

02, Jun, 2025 | Lectura 3 min.

Desde que hace ya un par de años el lanzamiento de ChatGPT revolucionó el mundo tal y como lo conocíamos, la implementación de la Inteligencia Artificial Generativa en múltiples industrias ha ido creciendo exponencialmente. Una de las que más ha abrazado el cambio ha sido sin duda la tecnológica, en la que, según datos de estudios recientes, el 72% de ingenieros de software ya la usa en sus procesos de desarrollo y, de estos, casi la mitad (48%) lo hace a diario. Esto supone un gran impacto en cómo está redefiniendo la forma de trabajar de los equipos técnicos y mejorando su productividad. O al menos eso es lo que podíamos esperar, pero ¿de verdad estamos siendo más productivos con la IA?

¿Y qué entendemos por productividad? Ese es el primer punto que debemos tener bien claro para poder analizar si existe mejora o no de la misma gracias a la IA. La verdadera productividad tiene que ver con entregar valor al negocio más rápido, con menos errores y de forma sostenible para los equipos.

El objetivo es, por tanto, poder hacer más y mejor, pero sin quemar a tus equipos por el camino.

La IA generativa viene a ayudar, no a reemplazar

Diversas herramientas ya han consolidado su posición en el mercado como asistentes “inteligentes” para el desarrollo de software, entre las que encontramos GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer o Windsurf (antes Codeium). También es habitual el uso directo de modelos LLM como Claude 3.5 Sonnet de Anthropic o GPT-4o de OpenAI, capaces de generar, analizar y mejorar código con una sorprendente precisión.

Todas estas herramientas están ayudando a automatizar distintas tareas dentro de los proyectos de desarrollo, como:

Generación automática de código: capaces de crear fragmentos, funciones o módulos enteros a partir de descripciones en lenguaje natural, ideal para lógica repetitiva o código boilerplate.
Autocompletado inteligente: pueden sugerir líneas o bloques de código en tiempo real según el contexto, como hace por ejemplo GitHub Copilot.
Pruebas automatizadas: generan tests unitarios y casos de prueba completos, mejorando cobertura y calidad.
Depuración asistida: analizan errores y proponen correcciones automáticamente, acelerando la resolución de bugs.
Documentación automática: redactan descripciones técnicas, comentarios y ejemplos directamente desde el código fuente.
Prototipos UI/UX: convierten descripciones textuales en wireframes o interfaces visuales en cuestión de minutos.
Gestión de contenido: automatizan la creación de mensajes, documentación, textos de interfaz y otros materiales.
Refactorización y optimización: recomiendan mejoras estructurales y de rendimiento para mantener el código limpio y eficiente.

Si los equipos están contando con este tipo de asistencia a lo largo de todas las fases del ciclo de desarrollo, es lógico pensar que ahora estarán trabajando de forma más productiva y pudiendo centrarse en cosas más importantes como la lógica del negocio, la experiencia del usuario y otras decisiones estratégicas. Pero… ¿Es así en realidad?

¿Funciona de verdad?

Solo con datos podemos saber si lo que hacemos está funcionando o no, así que vamos a ver qué dicen algunos estudios realizados sobre la productividad de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de software:

Según el estudio de BairesDev (2024) sobre el uso de GenAI en una muestra de más de 500 ingenieros:
- El 23% de los ingenieros que usan GenAI reporta una mejora en su productividad de un 50% o más.
- Otro 71% afirma haber mejorado su productividad entre un 10% y un 25%.
- Solo el 6% no ha notado cambios.
- Los roles con mayor mejora: ingenieros DevOps, de confiabilidad (SRE), GIS y Scrum Masters, con saltos de productividad de hasta 50%.
- La calidad del trabajo también mejora: el 74% de los ingenieros afirma que GenAI la ha incrementado, y más de la mitad sitúa la mejora entre un 10% y un 25%.

Un experimento de GitHub con Copilot reveló que los desarrolladores completaban tareas un 55% más rápido que aquellos que no usaban la herramienta.

Según el informe DORA 2024 de Google Cloud, los equipos con una adopción significativamente más alta de herramientas de IA —alrededor de un 25% más que la media— reportaron:
- Un incremento del 2,1% en la productividad individual
- Una mejora del 3,4% en la calidad del código
- Un aumento del 7,5% en la calidad de la documentación
- Una aceleración del 3,1% en la velocidad de las revisiones de código

Como vemos los datos lo confirman: la IA no solo acelera el trabajo, sino que mejora su calidad y reduce los ciclos de desarrollo.

Con inteligencia: el factor humano sigue siendo clave

Si los datos son los que son, las organizaciones deberían estar comprobando esas mejoras. Aquí es donde herramientas como Quanter pueden marcar la diferencia, ayudándote a medir e identificar si se están incorporando esas mejoras asociadas al uso de la inteligencia artificial y si aportan valor a tus proyectos.

Porque la realidad es otra: aunque muchas organizaciones ya están apostando por la IA generativa, la mayoría todavía no ha logrado implementarla de forma estratégica y medible. Según un reciente estudio de Hyperscience, la brecha entre el entusiasmo por la IA generativa y su aplicación efectiva es significativa. ¿Por qué? ¿Cuáles son esos nuevos riesgos que encontramos al implementarla?

En próximos artículos exploraremos esos riesgos y cómo evitarlos. Pero te adelantamos una de las claves: No se trata de usar inteligencia artificial “porque sí”, sino de integrarla allí donde realmente resuelve un problema.

¿Nos acompañas?

Fuentes: