Para la empresa, los copilotos de programación simplemente no son suficientes.

El entusiasmo en torno a una parte específica del desarrollo y la entrega de software de próxima generación, los copilotos de programación impulsados ​​por IA, ha alcanzado niveles sin precedentes. En los últimos años, hemos visto ofertas de empresas tradicionales. DevOps Proveedores como GitHub (GitHub Copilot), recién llegados como Cursor, e incluso empresas pioneras como OpenAI (Codex), Anthropic (Claude Code) y otras, ofrecen herramientas que prometen una creación de código más rápida, la eliminación de tareas repetitivas y una alternativa económicamente viable a los métodos tradicionales de programación en parejas. Estas herramientas se presentan a los líderes de grandes organizaciones de desarrollo como un medio para mejorar la rentabilidad del desarrollo de software, impulsar la innovación y, en definitiva, optimizar el proceso de desarrollo y entrega de software.

Pero esta es la cruda e incómoda verdad para las empresas: los copilotos de programación rara vez abordan los principales cuellos de botella y no están logrando los cambios prometidos en los resultados empresariales.

No me cabe duda de que los asistentes de programación han llegado para quedarse. Pueden acelerar, y de hecho aceleran, la productividad de los desarrolladores locales. Sin embargo, el proceso de desarrollo y entrega de software (sobre todo en grandes empresas) es un sistema complejo e interconectado que abarca la planificación, la codificación, las pruebas, la seguridad y el lanzamiento de aplicaciones a producción, todo ello manteniendo una gobernanza y un cumplimiento normativo adecuados. Los asistentes por sí solos solo mejoran la eficiencia de la codificación y desaprovechan una oportunidad mayor: mejorar el flujo, la seguridad y la calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del software.

Las sorprendentes limitaciones de la codificación de copilotos en la empresa

Los copilotos de programación se han adoptado más rápido que cualquier otra solución de IA en las organizaciones de desarrollo. Estimaciones recientes indican que solo en los últimos dos años, más del 90 % de las organizaciones empresariales de I+D los han adoptado. han adoptado completamente o han pilotado copilotosSin embargo, el impacto tanto de la gestión del cambio como del coste de las herramientas ha sido desigual. Dos informes recientes han generado gran decepción en el sector, entre ellos las conclusiones de METR que mostraban la adopción del copiloto. En realidad, ha ralentizado a los desarrolladores. y el ahora infame estudio del MIT que mostró que el 95% de todos los proyectos de IA en la empresa han “fracasado”.

La gran pregunta es: ¿por qué los copilotos de programación no están teniendo el impacto esperado en la empresa? Los fracasos se deben a diversas realidades simples:

• La generación de código es solo un paso en un proceso más amplio. Los asistentes de programación se visualizan e interactúan dentro de un IDE (entorno de desarrollo integrado). Son excelentes para sugerir fragmentos de código, patrones de diseño y código repetitivo, pero a menudo desconocen el contexto general, especialmente en entornos más grandes y complejos. Carecen de conocimiento sobre las prioridades del negocio, los estándares arquitectónicos, los requisitos de seguridad y las normas de cumplimiento.
• Los copilotos de codificación amplifican las malas prácticas de planificación aguas arriba En la mayoría de las empresas, la planificación es mucho más laboriosa y lenta que la programación. La priorización, la descomposición del trabajo y la asignación de tareas suelen medirse en meses, no en días ni semanas. De hecho, muchos de nuestros clientes dedican entre 5 y 10 veces más tiempo a la planificación que a la programación. Para colmo, si la planificación inicial es deficiente (requisitos poco claros, prioridades mal alineadas, hojas de ruta inconexas), los sistemas de apoyo a desarrolladores (copilotos) solo consiguen que los desarrolladores creen productos equivocados con mayor rapidez. Acelerar y automatizar la mala planificación no genera valor, sino que aumenta el desperdicio.
• Cuellos de botella en la integración y la entrega aguas abajo El código, ya sea creado por una persona o una máquina, debe probarse, protegerse, analizarse y entregarse. Si los procesos posteriores son lentos, manuales, frágiles o fragmentados, es improbable que las mejoras en el tiempo de codificación se traduzcan en una entrega más rápida o eficaz. Los sistemas de programación colaborativa en las empresas a menudo no abordan los verdaderos cuellos de botella que existen en los procesos posteriores, por lo que su impacto es limitado.
• Escala y complejidad empresarial En el desarrollo de software existe un viejo dicho: «El código se lee diez veces más de lo que se escribe». Esto cobra aún más relevancia en el ámbito empresarial. A diferencia de las startups, las grandes empresas se enfrentan a sistemas heredados, arquitecturas complejas, bases de código masivas, equipos distribuidos globalmente y estrictas normativas. Los programas de desarrollo colaborativo no comprenden estos desafíos y, por lo tanto, no los abordan.
• Las matemáticas no cuadran Como su nombre indica, los copilotos de programación están dirigidos a desarrolladores. Resulta que, de media, solo el 50 % de las personas en una organización de desarrollo empresarial son realmente desarrolladores. A ellos se suman diseñadores, arquitectos, profesionales de control de calidad, etc. Para complicar aún más la tarea, ese 50 % dedica, de media, solo el 25 % de su tiempo a escribir código. A menudo, están en reuniones, investigando o desarrollando nuevas ideas. Si bien las primeras reseñas más positivas de los copilotos muestran un aumento del 10 % al 30 % en el tiempo dedicado a los desarrolladores, el impacto máximo actual es del 50 % x 25 % x 20 %, lo que equivale a una mejora máxima del 2.5 % en el proceso general.

Las mayores dificultades se encuentran tanto antes como después de la codificación.

Esto nos lleva al núcleo de nuestra existencia. Por diseño, Digital.ai Su objetivo es mejorar y optimizar el proceso de desarrollo y entrega de software. Si bien creemos en la importancia de contar con asistentes de programación, nuestros datos y la experiencia de nuestros clientes nos indican que la verdadera optimización del flujo de trabajo se produce al mejorar la automatización y la integración de procesos antes y después de la codificación.

Aguas arriba: Planificación de agentes

Las grandes empresas invierten hasta el 50 % del tiempo total de I+D en planificación. El uso de la IA para impulsar un enfoque más proactivo de la planificación acelera el proceso desde la concepción de la idea hasta su desarrollo, a la vez que mejora la toma de decisiones para evitar cambios de última hora y conflictos inesperados. Cuando la planificación se vuelve más inteligente y adaptativa, el impacto de los asistentes de programación genera mayor innovación y una mejor alineación con los objetivos de negocio.

Etapas posteriores: Pruebas de agentes, seguridad de agentes y entrega de agentes.

Adoptar la planificación agentiva antes de la codificación supone un gran avance, pero las mayores oportunidades se encuentran en las fases posteriores. Los avances en las pruebas agentivas ayudan a garantizar la calidad del software en una gama cada vez mayor de dispositivos y entornos. La seguridad agentiva acelera la entrega y refuerza las defensas, lo que permite proteger las aplicaciones desde las primeras etapas del desarrollo y garantizar su seguridad de forma inteligente en producción. Además, los flujos de entrega más inteligentes —que combinan tareas agentivas, automatizadas y humanas— agilizan la entrega de valor sin sacrificar el control, el cumplimiento ni la gobernanza. En conjunto, estas innovaciones transforman el código fuente en valor empresarial con mayor rapidez. safer, y con menos fricción.

Entrega más inteligente mediante codificación

La IA está impulsando un renacimiento en el mundo del desarrollo y la entrega de software. En esta cuarta ola, todas las organizaciones necesitan replantearse su enfoque. Las verdaderas mejoras en la productividad no provienen de optimizar tareas aisladas como la programación, sino de eliminar la fricción en todo el flujo de trabajo. Los asistentes de programación son parte de esta historia, pero no son la clave.

Cuando las empresas invierten e innovan tanto en la fase inicial (planificación basada en agentes) como en la fase final (pruebas, seguridad y entrega basadas en agentes), pueden desbloquear las verdaderas ganancias exponenciales prometidas en esta cuarta ola del desarrollo de software: mayor valor comercial, tiempo de comercialización más rápido, riesgo reducido, mayor seguridad y resultados más predecibles.

El tema de mi próximo blog será una guía práctica sobre cómo las empresas que estén listas para aprovechar las ventajas de la Cuarta Ola pueden beneficiarse de ellas.