El mundo del desarrollo de software está experimentando una transformación significativa, especialmente con la integración de herramientas de inteligencia artificial (IA). Según los hallazgos recientes del informe DORA (DevOps Research & Assessment) de Google para 2025, se evidencia un notable cambio en las prácticas de codificación. La iniciativa DORA, parte de la organización Google Cloud, ha sido clave en el análisis de los factores que mejoran la entrega de software y el rendimiento operativo.
En el informe de este año, los investigadores encuestaron a más de 5,000 profesionales del desarrollo de software y realizaron más de 100 horas de entrevistas. Este extenso estudio es uno de los análisis más detallados sobre el papel de la IA en el desarrollo de software, especialmente en entornos empresariales. A medida que las tecnologías de IA se integran en los flujos de trabajo de codificación, comprender sus implicaciones se vuelve crucial para desarrolladores y organizaciones.
Adopción de IA y productividad en el desarrollo de software
El informe indica que entre el 90 y el 95% de los desarrolladores ahora dependen de la IA en su trabajo, lo que refleja un aumento significativo del 14% en el uso de IA en comparación con el año anterior. Curiosamente, el tiempo medio que los desarrolladores pasan interactuando con herramientas de IA es de aproximadamente dos horas al día. Sin embargo, la frecuencia de uso de IA varía; solo el 7% de los encuestados reportó utilizarla de manera constante al enfrentar desafíos, mientras que un porcentaje mayor—el 39%—la utiliza ocasionalmente. Es destacable que el 60% de los desarrolladores recurren a la IA para asistencia al menos la mitad del tiempo al abordar tareas.
Resultados mixtos sobre la calidad del código y la confianza
Los hallazgos también arrojan luz sobre las percepciones de productividad. Alrededor del 80% de los desarrolladores afirmaron que su productividad general ha aumentado gracias a la IA, pero solo el 59% sintió que la calidad de su código ha mejorado. Esta disparidad plantea interrogantes sobre la confianza en el código generado por la IA, ya que el 70% de los encuestados expresa confianza en las capacidades de la IA, mientras que un 30% se muestra escéptico. Mis experiencias personales reflejan estos sentimientos; aunque la IA ha acelerado considerablemente mis procesos de codificación, a menudo descubro que los resultados requieren una revisión y pruebas exhaustivas antes de cumplir con los estándares requeridos.
Comprendiendo la IA como un amplificador
Uno de los insights más interesantes del estudio DORA es la idea de que la IA actúa como un amplificador de las dinámicas existentes en los equipos. Según los investigadores, la IA resalta tanto las fortalezas de los equipos de alto rendimiento como las debilidades de aquellos que luchan con la organización y la eficiencia. Este concepto resuena con mis propias experiencias de codificación, donde observé que los equipos bien estructurados se beneficiaron más de las capacidades de la IA en comparación con los grupos desorganizados.
Por ejemplo, durante un proyecto de codificación reciente, me enfrenté a una situación donde una herramienta de IA eliminó inadvertidamente secciones cruciales de mi código. Afortunadamente, mis sólidas prácticas de control de versiones me permitieron revertir rápidamente esos cambios, subrayando la importancia de contar con buenos sistemas para mitigar los riesgos potenciales de la IA.
Identificación de arquetipos de equipos de alto rendimiento
El informe DORA identifica ocho factores que contribuyen al rendimiento de un equipo y describe siete arquetipos distintos basados en estos criterios. El informe enfatiza que la IA refleja las fortalezas y debilidades organizacionales. Curiosamente, la creencia previa de que la velocidad y la estabilidad son mutuamente excluyentes en las prácticas de codificación es refutada por los hallazgos del informe; el 30% superior de los encuestados indicó que la entrega rápida y el código de alta calidad son alcanzables simultáneamente.
Factores clave para una integración exitosa de la IA
Para aprovechar efectivamente el potencial de la IA, el equipo DORA recomienda considerar la adopción de la IA como una transformación organizacional en lugar de una mera implementación de herramientas. Destacan siete prácticas fundamentales que mejoran el impacto de la IA, sugiriendo que los equipos exitosos tienden a incorporar estos principios en sus flujos de trabajo, mientras que los equipos menos exitosos a menudo luchan a pesar de contar con contribuyentes individuales talentosos.
Además, el informe señala que la familiaridad y comodidad con la IA entre los equipos de desarrollo han mejorado significativamente en el último año. De hecho, el 90% de las organizaciones han adoptado ingeniería de plataformas, que implica la creación de sistemas internos robustos que optimizan los procesos de desarrollo. Una plataforma interna bien funcionando permite a los desarrolladores centrarse más en la creación de valor en lugar de frustraciones sistémicas.
Otro concepto crítico es el gestión del flujo de valor (VSM), que consiste en mapear el flujo de trabajo desde la concepción hasta la entrega. Esta práctica permite a los equipos identificar ineficiencias, como revisiones de código prolongadas o cuellos de botella en la implementación. El informe enfatiza que las organizaciones con prácticas sólidas de VSM experimentan una amplificación sustancial de los efectos positivos de la IA, convirtiendo mejoras localizadas en beneficios organizacionales amplios.
Conclusiones y perspectivas futuras
En el informe de este año, los investigadores encuestaron a más de 5,000 profesionales del desarrollo de software y realizaron más de 100 horas de entrevistas. Este extenso estudio es uno de los análisis más detallados sobre el papel de la IA en el desarrollo de software, especialmente en entornos empresariales. A medida que las tecnologías de IA se integran en los flujos de trabajo de codificación, comprender sus implicaciones se vuelve crucial para desarrolladores y organizaciones.0
En el informe de este año, los investigadores encuestaron a más de 5,000 profesionales del desarrollo de software y realizaron más de 100 horas de entrevistas. Este extenso estudio es uno de los análisis más detallados sobre el papel de la IA en el desarrollo de software, especialmente en entornos empresariales. A medida que las tecnologías de IA se integran en los flujos de trabajo de codificación, comprender sus implicaciones se vuelve crucial para desarrolladores y organizaciones.1
