El uso de inteligencia artificial (IA) en el trabajo diario se ha vuelto casi universal entre los profesionales tecnológicos, alcanzando al 90% de los desarrolladores, según datos del DORA Report 2025 de Google. Esta rápida adopción ha convertido la IA en una herramienta cotidiana y esencial en el desarrollo de software, impactando la productividad, la calidad del código y la organización de los equipos.

Sin embargo, también plantea desafíos relacionados con la confianza en los resultados generados y la estabilidad de las entregas, obligando a repensar sistemas y procesos para optimizar los beneficios de la tecnología.

La adopción de IA en tecnología se disparó un 14% respecto al año anterior, una tendencia que atraviesa tanto a gigantes como Google, Microsoft, OpenAI y Anthropic, como a startups de codificación asistida.

Ryan J. Salva, líder de herramientas de desarrollo en Google, explicó a CNN: “Si eres ingeniero en Google, es inevitable que uses IA en tu trabajo diario”, subrayando el nivel de integración de estas soluciones en los niveles internos de la compañía.

La IA se emplea actualmente para tareas tan diversas como la generación y revisión de código, la automatización de gestiones administrativas y la organización de documentación. En promedio, los desarrolladores dedican dos horas diarias a interactuar con IA, y el 65% declara que depende en gran medida de estas herramientas.

Según el análisis de Google, la presión competitiva y el temor a quedarse atrás aceleraron este proceso, impulsando la eficiencia de los equipos y consolidando la IA como estándar.

El DORA Report 2025 identifica un incremento generalizado en la productividad de los desarrolladores tras la integración de la IA. Más del 80% de los encuestados percibe un aumento en su rendimiento, aunque la mayoría lo califica como “ligero”.

En cuanto a la calidad del código, el 59% reporta mejoras y solo un 10% señala efectos negativos. Un programador consultado resume: “Siento que la IA a veces escribe mejor código que yo para ciertas cosas, principalmente porque ha sido entrenada muy bien”.

El informe destaca que la IA permite priorizar el trabajo estratégico y creativo, mientras delega las tareas repetitivas a la automatización. Ejemplos de equipos en Adidas y Booking.com documentan hasta un 30% de incremento en productividad gracias a arquitecturas desacopladas y ciclos de retroalimentación ágiles.

Sin embargo, persisten dudas en torno a la confiabilidad del código generado: solo el 24% confía completamente en los resultados proporcionados por IA, frente a un 30% que reconoce poca o ninguna confianza, lo que da lugar a la actitud de “confiar pero verificar”, habitual también con plataformas como Stack Overflow.

Sobre la estabilidad de las entregas, el DORA Report 2025 advierte que la IA podría provocar mayor inestabilidad si su incorporación no está acompañada por una actualización en los procesos y sistemas de trabajo. Si bien el volumen de entregas ha subido, solo se mantendrá la calidad y la confianza si las prácticas organizacionales evolucionan acorde al avance tecnológico.

El impacto de la IA se traslada también al empleo, especialmente entre perfiles junior. Según reportó CNN, la tasa de desempleo entre recién graduados en informática ya supera la de otras disciplinas, y la oferta de trabajo para ingenieros de software cayó un 71% entre febrero de 2022 y agosto de 2025.

El reporte destaca que el verdadero valor de la inteligencia artificial reside en la estructura interna de cada organización más que en la tecnología misma. El modelo de capacidades DORA señala siete prácticas esenciales: políticas claras sobre IA, ecosistemas internos de datos confiables, acceso a datos de calidad para la IA, plataformas robustas, trabajo en pequeños lotes, orientación al usuario final y control eficiente de versiones.

Una política explícita sobre IA reduce la fricción interna y fortalece la confianza de los empleados, amplificando el efecto positivo sobre la productividad y el desempeño organizacional. A su vez, la calidad y accesibilidad de los datos permiten que los sistemas de IA arrojen resultados útiles en el día a día, mientras que plataformas tecnológicas sólidas facilitan la escalabilidad y una mejor gobernanza.

El trabajo en lotes pequeños y la atención al usuario son factores determinantes: el informe advierte que, si no se privilegia la experiencia final de los usuarios, la IA puede repercutir negativamente en el rendimiento. En contraste, la colaboración interdisciplinaria fomenta la innovación y posiciona a las empresas como referentes en la aplicación práctica de IA.