La ingeniería de software ha experimentado dos cambios sísmicos este siglo. El primero fue el auge del movimiento de código abierto, que gradualmente hizo que el código fuera accesible para desarrolladores e ingenieros de todo el mundo. El segundo, la adopción de las operaciones de desarrollo (DevOps) y las metodologías ágiles, transformó el software de un desarrollo aislado a uno colaborativo y de la entrega por lotes a la continua. Ahora, un tercer cambio de esta índole parece estar gestándose con la adopción de la IA agéntica en la ingeniería de software.
Hasta ahora, los equipos de ingeniería han utilizado principalmente la IA para asistir en la codificación, las pruebas y otras tareas individuales, dentro de parámetros estrictamente definidos. Pero con capacidades agénticas, los agentes de IA se convierten en entidades razonadoras y autodirigidas que pueden gestionar no solo tareas discretas, sino proyectos de software completos, y hacerlo de forma en gran medida autónoma. Si es adoptada y plenamente asumida por los equipos de ingeniería, la IA agéntica inaugurará la automatización de procesos de software de extremo a extremo y, en última instancia, la automatización del desarrollo gestionado por agentes y del ciclo de vida del producto.
Este informe, basado en una encuesta a 300 ejecutivos de ingeniería y tecnología, revela que los equipos de ingeniería de software están viendo el potencial de la IA agéntica y están empezando a utilizarla, pero hasta ahora de forma principalmente limitada. Sus aspiraciones para ella son elevadas, pero la mayoría se da cuenta de que requerirá tiempo y esfuerzo reducir las barreras para su plena difusión en las operaciones de software. Al igual que con DevOps y agile, obtener todos los beneficios de la IA agéntica en la ingeniería requerirá cambios organizativos y de procesos, a veces difíciles, que acompañen la adopción tecnológica. Sin embargo, las ventajas que se obtendrán en velocidad, eficiencia y calidad prometen hacer que cualquier sacrificio merezca la pena.
Los hallazgos clave incluyen lo siguiente:
La adopción cobra impulso. Si bien la mitad de las organizaciones consideran la IA agéntica una máxima prioridad de inversión para la ingeniería de software hoy en día, se convertirá en una inversión principal para más de cuatro quintas partes en dos años. Ese gasto está impulsando una adopción acelerada. La IA agéntica es utilizada (mayormente de forma limitada) por el 51% de los equipos de software hoy en día, y el 45% tiene planes de adoptarla en los próximos 12 meses.
Las primeras mejoras serán incrementales. Llevará tiempo que las inversiones de los equipos de software en IA agéntica empiecen a dar sus frutos. Durante los próximos dos años, la mayoría espera que las mejoras derivadas del uso de agentes sean leves (14%) o, en el mejor de los casos, moderadas (52%). Pero alrededor de un tercio (32%) tiene mayores expectativas, y un 9% cree que las mejoras serán revolucionarias.
Los agentes acelerarán el tiempo de comercialización. Los principales beneficios del uso de IA agéntica en ese plazo de dos años provendrán de una mayor velocidad. Casi todos los encuestados (98%) esperan que la entrega de proyectos de software de sus equipos, desde la fase piloto hasta la producción, se acelere, con un aumento de velocidad previsto que promedia el 37% en todo el grupo.
El objetivo para la mayoría es la gestión agéntica completa del ciclo de vida. Las ambiciones de los equipos para escalar la IA agéntica son elevadas. La mayoría aspira a que los agentes de IA gestionen los ciclos de vida de desarrollo de productos y desarrollo de software (PDLC y SDLC) de extremo a extremo con relativa rapidez. En el 41% de las organizaciones, los equipos aspiran a lograr esto para la mayoría o la totalidad de los productos en 18 meses. Esa cifra aumentará al 72% dentro de dos años, si se cumplen las expectativas.
Los costes computacionales y la integración plantean desafíos iniciales clave. Para todos los encuestados —pero especialmente en verticales de adopción temprana como los medios y el entretenimiento y el hardware tecnológico—, la integración de agentes con las aplicaciones existentes y el coste de los recursos computacionales son los principales desafíos a los que se enfrentan con la IA agéntica en la ingeniería de software. Los expertos entrevistados, por su parte, destacan las mayores dificultades de gestión del cambio que afrontarán los equipos al modificar los flujos de trabajo.
Este contenido fue elaborado por Insights, el brazo de contenido personalizado de MIT Technology Review. No fue escrito por el equipo editorial de MIT Technology Review. Fue investigado, diseñado y redactado por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Esto incluye la redacción de encuestas y la recopilación de datos para las mismas. Las herramientas de IA que pudieran haberse utilizado se limitaron a procesos de producción secundarios que pasaron una exhaustiva revisión humana.