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El desarollo de software industrial está cambiando gracias a la Inteligencia Artificial. Hasta no hace mucho, el foco estaba en la velocidad de entrega de una solución y su desarrollo.

Desde los modelos tradicionales hasta las metodologías ágiles, el objetivo era optimizar los tiempos de construcción y ejecución.

Pero la IA está cambiando las reglas. Un informe de Global Logic, compañía que opera bajo el paraguas de la japonesa Hitachi, destaca que la inteligencia artificial está reduciendo drásticamente el costo de ejecución de los procesos y que los sistemas autónomos ya pueden interpretar requisitos, generar código y apoyar tareas de despliegue y operación de forma más rápida.

En ese punto, afirma que la industria entró en una era de capacidad de implementación casi ilimitada, donde los errores también pueden escalar más rápido y que ésta no se limita sólo al desarrollo de software más rápido, por el contrario, ahora están trabajando en la definición previa, con claridad, lo qué se quiere construir antes de que la IA empiece a ejecutar.

El foco se traslada a la intención estratégica, las restricciones operativas y la gestión del riesgo desde el diseño del sistema.

El informe The New Physics of Software, revela que cuando una empresa tiene claro hacia dónde va, los resultados se aceleran, pero cuando la intención es vaga o está mal definida, los errores no ocurren gradualmente, ocurren a escala.

Durante años las metodologías de desarrollo se enfocaron en acelerar la creación de software, no necesariamente en controlar cómo se comporta una vez entra en producción. “Acelerar la construcción con IA, sin fortalecer la supervisión y la gobernanza, crea un desequilibrio donde el riesgo puede crecer más rápido que el valor”, advierte el estudio.

Además plantea pasar de la velocidad a la fidelidad, en un enfoque que implica traducir con precisión los objetivos de negocio, los límites operativos y los criterios de riesgo en sistemas que puedan ejecutarse de forma confiable.

Asimismo, el reporte introduce el enfoque de Ingeniería Orientada a Resultados (OFE, por sus siglas en inglés), un modelo que propone medir el software no por la cantidad de código entregado, sino por los resultados que genera en operación.

En la práctica, esto implica dejar de ver el desarrollo y la operación como etapas separadas. El trabajo no termina cuando se entrega el código, sino cuando el sistema funciona de forma estable y genera valor en producción.

Y es que el rol de los ingenieros también cambia, hay menos ejecución manual y más supervisión estratégica. En ese punto, la IA asume gran parte de la construcción y la operación, mientras los humanos definen los límites, los criterios de riesgo y la dirección del sistema.

En un entorno donde la capacidad de construir software ya no es escasa, la verdadera ventaja podría estar en algo mucho más difícil de escalar, la claridad estratégica.