Al integrar la inteligencia artificial (IA) en el proceso de programación, los desarrolladores de software pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas, reducir la carga cognitiva y ofrecer un mayor valor.
Las organizaciones ya están haciendo inversiones significativas en IA. Según el Informe global de DevSecOps de GitLab de 2024, el 78 % de los participantes dijo que actualmente está utilizando la IA en el desarrollo de software o planea hacerlo en los próximos dos años, frente al 64 % en 2023. Y las organizaciones que adoptan la IA ya están viendo beneficios, como una mayor productividad de los desarrolladores, una mejor calidad del código y un código más seguro. Adoptar la IA permite a los equipos de desarrollo dedicar más tiempo a la resolución creativa de problemas y la innovación en lugar de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, como escribir código reutilizable.
A pesar de los claros beneficios de la IA, los equipos pueden tener dificultades para integrar con éxito herramientas de IA en sus procesos diarios. Este desafío se puede atribuir a varios factores, como la falta de conocimientos o recursos, la dificultad para adaptar los flujos de trabajo y herramientas existentes y el miedo a perder empleos por la automatización. Casi la mitad (49 %) de los participantes expresó que le preocupa que la IA reemplace sus puestos en los próximos cinco años.
Es necesario comprender dónde se encuentra su equipo hoy para prepararlos para el éxito al integrar la IA. Según nuestra investigación, la mayoría (56 %) de las organizaciones se encuentran en la etapa de evaluación y exploración, lo que significa que la mayoría de los equipos han comenzado a establecer objetivos alcanzables para la adopción de la IA, pero en realidad no han comenzado a usarla en su ciclo de desarrollo de software.
Tanto si es es la primera vez que adopta la IA como si aún está explorando la idea, aquí tiene seis estrategias que puede usar para preparar a su equipo para el éxito:
1. Aclare las metas y objetivos de la adopción de la IA
El primer paso debe ser crear un modelo de gobernanza de la IA para su organización. ¿Cuáles son las metas y objetivos de la adopción de la IA? ¿Cómo encajará en sus procesos y flujos de trabajo existentes?
Es fundamental identificar a un líder para supervisar la estrategia e implementación de la IA. Si bien algunas empresas están comenzando a contratar a un director de IA (Chief AI Officer, CAIO), el puesto no tiene que ser una adición inmediata a la alta dirección; puede ser un cargo de transición que un vicepresidente asume para coordinar el uso de la IA en todos los equipos.
El objetivo principal es identificar y priorizar casos de uso de IA de alto impacto que respalden directamente los resultados comerciales, centrándose en áreas donde la IA puede crear un valor significativo, como la automatización, la personalización o la toma de decisiones basada en datos. Es importante recordar que el éxito de la IA no es posible sin abordar primero los requisitos legales, de privacidad y seguridad que su organización podría enfrentar y cómo la adopción de la IA juega un papel en el cumplimiento continuo.
2. Establezca medidas de protección y flujos de trabajo de IA
Antes de incorporar la IA en su entorno de desarrollo, deberá establecer directrices para garantizar que se use de manera responsable y efectiva. Configure pruebas automatizadas, incluido el uso de un analizador de seguridad, para crear un mecanismo de control que garantice que todo el código generado por la IA se revise antes de promoverlo a producción. Y tenga cuidado con la Shadow AI, la última variante de la Shadow IT, donde los empleados adoptan sus propios asistentes de IA mientras trabajan en su código base, lo que puede llevar a la fuga de información confidencial y propiedad intelectual.
También conviene que considere desde ahora cómo sus equipos emplearán diferentes modelos de aprendizaje automático para distintos tipos de tareas. No existe una solución única para todos. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) a menudo se ajustan para tareas específicas, lo que significa que los equipos que utilizan los mismos modelos de IA en múltiples casos de uso pueden no obtener resultados óptimos. Al evaluar herramientas de IA, busque proveedores que permitan el uso de diversos modelos adaptados a casos de uso específicos. Así evitará tener que realizar grandes cambios más adelante.
3. Desarrolle una estructura de IA basada en datos
Los resultados que la IA puede generar para las organizaciones dependen de la calidad y disponibilidad de los datos a los que los sistemas de IA tienen acceso. Integrar datos en sus sistemas de IA le permitirá adaptar los resultados a las necesidades de su organización y mejorar la eficiencia y la productividad a lo largo de todo el ciclo de desarrollo de software. No obstante, para lograr un éxito sostenible, es fundamental contar con una estructura de IA orientada a los datos que permita su uso en toda la organización para informar las indicaciones y mejorar los resultados de la IA generativa.
Para ello, las empresas deben hacer lo siguiente:
- Establecer mecanismos robustos para la recopilación, almacenamiento, limpieza y procesamiento de datos.
Implementar una gobernanza clara en torno al acceso, uso, seguridad y privacidad de los datos, y así garantizar el cumplimiento de normativas como el RGPD o la CCPA. - Eliminar los silos de datos para facilitar la colaboración entre departamentos y aprovechar los datos en las distintas áreas de la organización. Es el momento para que desarrolladores y científicos de datos colaboren en el uso de almacenes de datos y lagos de datos, facilitando el acceso a modelos de entrenamiento y al uso de aplicaciones.
4. Céntrese en la transformación del talento y la cultura
La mejora continua de habilidades es fundamental para liberar el potencial de la IA de manera segura, confiable y responsable. Forme un equipo compuesto por científicos de datos, ingenieros de IA y otros expertos capacitados para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA. La capacitación del personal para asegurar que puedan utilizar y mantener los sistemas de IA de manera efectiva es un aspecto crítico en este proceso. Asimismo, la adopción de la IA es un proceso continuo que implicará determinados cambios culturales. Para alcanzar el éxito, es esencial fomentar una cultura que integre la IA y promueva la toma de decisiones basada en datos. Fomente la experimentación y la innovación, y aborde a la vez de manera proactiva las inquietudes sobre la automatización y el posible desplazamiento laboral.
5. Adopte la iteración
La implementación de la IA es un proceso continuo. Es fundamental adoptar un enfoque de aprendizaje continuo, en el que las soluciones de IA se perfeccionan y optimizan de manera continua, en función de la retroalimentación, los datos nuevos y los avances tecnológicos. Los desarrolladores deben contar con un periodo de experimentación que les permita evaluar la integración de la IA en sus flujos de trabajo individuales. También es importante considerar que, inicialmente, puede haber una disminución temporal en la productividad antes de que la organización comience a ver beneficios sostenibles a largo plazo. Los gerentes deben anticipar esta situación, promoviendo la transparencia y la rendición de cuentas a lo largo de los ciclos de implementación e iteración.
6. Mida el éxito más allá de las líneas de código
Es cierto que métricas como el número de tareas completadas o líneas de código escritas pueden ser buenos indicadores para identificar las áreas donde la IA está generando un impacto significativo en su equipo. Sin embargo, lo realmente importante es cómo la IA contribuye a métricas que son fundamentales para el negocio, como la rapidez con la que los equipos pueden ofrecer valor a los clientes o la calidad del código del producto final.
Conocer cuántas líneas de código produjo un equipo no proporciona una visión integral del rendimiento. Medir el éxito en la adopción de la IA implica ir más allá de las métricas tradicionales de productividad y centrarse en indicadores clave de rendimiento (KPI) que reflejen un valor comercial tangible, como una entrega de software más rápida, una mayor satisfacción entre los desarrolladores y mejores puntajes de satisfacción del cliente.
Conclusión: Empoderar a los desarrolladores mediante de la adopción de la IA
Incluso si su organización no ha integrado completamente la IA, el momento de comenzar es ahora. Según Gartner®, se estima que para 2028, el 75 % de los ingenieros de software en empresas utilizarán asistentes de codificación basados en IA, en comparación con menos del 10 % a principios de 2023 [1].
Si bien la curva de adopción es pronunciada, todavía nos encontramos en una fase temprana del ciclo de sobreexpectación de la IA. En este contexto, si su equipo recién está comenzando a explorar la adopción de un asistente de código con IA, podría estar bien posicionado para evitar algunos de los desafíos que han enfrentado los primeros usuarios.
Además de las estrategias mencionadas, la adopción de una solución de IA integrada en una plataforma de DevSecOps integral puede impulsar el éxito al asistir a los desarrolladores en cada etapa de su flujo de trabajo.
A medida que la IA transforma el lugar de trabajo, es fundamental que reflexionemos sobre cómo las empresas pueden aprovechar el potencial de la IA en todo el ciclo de desarrollo de software para acelerar la innovación y generar un impacto comercial tangible para los clientes.
[1] Fuente: Gartner, Top 5 Strategic Technology Trends in Software Engineering for 2024, Joachim Herschmann, Manjunath Bhat, Frank O'Connor, Arun Batchu, Bill Blosen, mayo de 2024. GARTNER es una marca comercial registrada y una marca de servicio de Gartner, Inc. y/o sus afiliadas en los Estados Unidos y en el ámbito internacional, y se utilizan con el debido permiso en el presente document. Todos los derechos reservados.
Cómo abordar productividad de los desarrolladores en la era de la IA
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