La inteligencia artificial sigue estando de total actualidad, y es innegable que el sector tecnológico es uno de los que más interés y noticias genera debido a la transformación sin precedentes que está experimentando. Con frecuencia, escuchamos declaraciones de destacados líderes de la industria que reavivan el debate sobre el papel de la inteligencia artificial en el futuro de la ingeniería de software. ¿Estamos realmente a un paso de que los programadores humanos se vuelvan prescindibles? ¿O se trata simplemente de un avance hacia un modelo más eficiente y colaborativo?
Es evidente que se avecina una nueva era de productividad. Marc Benioff, CEO de Salesforce, afirmó recientemente que su empresa podría dejar de contratar ingenieros de software en 2025. Su declaración puede parecer sorprendente, pero según Benioff, está respaldada por el notable aumento en la productividad de sus equipos, gracias a una colaboración más estrecha entre ingenieros y agentes. En resumen, se está logrando más con menos.
Sin embargo, no es el único que sigue esta línea. Marc Zuckerberg también ha comentado en una entrevista que Meta y otras compañías tecnológicas implementarán sistemas de IA capaces de realizar el trabajo de ingenieros de software de nivel medio a partir de este mismo año, y Google ya ha revelado que más del 25% de su nuevo código es generado por IA.
Importantes líderes tecnológicos, como AWS y NVIDIA, han realizado sus propias inversiones, aunque con una visión más cautelosa. Afirmaron que la inteligencia artificial es una herramienta poderosa destinada a liberar a los desarrolladores de tareas repetitivas, permitiéndoles así contar con más tiempo para crear e innovar en lugar de ser reemplazados.
Comprobamos diversas perspectivas y múltiples situaciones que se irán revelando progresivamente. Sin embargo, tanto unos como otros nos llevan a plantear una pregunta crucial: ¿Cómo podemos medir y asegurar que la integración de la inteligencia artificial con el talento humano producirá los resultados esperados?
Planificación y adaptación
Incorporar nuevas tecnologías no es un proceso fácil, especialmente cuando se trata de aquellas que redefinen de manera permanente las normas del juego. Implica una cuidadosa planificación, considerar períodos de adaptación y establecer sistemas de control y evaluación que ayuden a medir su impacto, asegurando así que se cumplen las expectativas. ¿Es esto viable en un entorno tan dinámico como el desarrollo de software?
Una alternativa que podría ser efectiva consiste en implementar un sistema que permita medir de manera objetiva la productividad y calidad del software. Por ejemplo, se podrían utilizar métricas estándar como los puntos de función según ISO/IEC para evaluar tanto la cantidad como la calidad del código, sin importar si fue desarrollado por humanos o por inteligencia artificial. Esta estrategia no solo ayuda a identificar áreas de mejora, sino que también garantiza que el producto final cumpla con las expectativas del cliente y sea viable desde el punto de vista económico.
La estandarización de procesos sería un paso determinante. Definir directrices claras para la gestión y ejecución de proyectos en un entorno de colaboración entre humanos e inteligencia artificial contribuye a reducir las inconsistencias y asegura que todos los involucrados avancen hacia un objetivo compartido.
Un aspecto crucial en este proceso es el benchmarking, que permite evaluar el desempeño de equipos, tecnologías y procedimientos en comparación con los estándares de la industria o con resultados previos de la propia empresa. En este contexto, el benchmarking tiene una importancia singular, ya que ofrece una visión clara sobre el impacto de la implementación de la inteligencia artificial en la productividad y su efectividad para alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
Si nos centramos en el contexto tecnológico, cualquier compañía que haya integrado la inteligencia artificial en sus operaciones tiene la capacidad de evaluar, gracias a esta herramienta, si ha habido una disminución en los tiempos de entrega de proyectos, si la calidad del software ha mejorado o si se han logrado optimizar los costos asociados. Estas métricas son esenciales para tomar decisiones informadas sobre la forma en que se deben seguir utilizando estas herramientas.
En ocasiones, es fácil dejarse llevar por esta nueva «fiebre del oro» que puede conducirnos a decisiones equivocadas. Un ejemplo de esto es el caso de Wes Winder, un empresario canadiense que recientemente decidió despedir a todo su equipo de desarrollo para enfocarse únicamente en la inteligencia artificial, creyendo que así obtendría resultados más rápidos y eficientes. Sin embargo, pocos días después, su empresa comenzó a buscar nuevamente programadores, y las críticas por haber desechado el talento humano en lugar de complementarlo con inteligencia artificial no se hicieron esperar.
Un paso determinante sería para evaluar adecuadamente la tecnología radica en la implementación planificada de herramientas avanzadas, siguiendo un objetivo definido y estableciendo mecanismos y métricas que faciliten una evaluación continua de su impacto. No obstante, más allá de nuestras ambiciones en términos de eficiencia y calidad, es fundamental no perder de vista el enfoque en las personas. La inteligencia artificial no sustituirá a los desarrolladores, pero si les permitirá focalizarse en lo que son expertos: aportar valor.
Asistimos sólo a los primeros pasos de una nueva fase donde la inteligencia artificial se presenta como un socio estratégico del talento humano, facilitando el logro de objetivos más audaces. El auténtico reto consistirá no solo en la manera de edificar un futuro más eficiente y competitivo, sino también en fomentar un entorno más creativo y enfocado en el aspecto humano.
