La inteligencia artificial se ha integrado con rapidez en el desarrollo de software, modificando procesos, perfiles profesionales y expectativas de productividad. Eduardo Pavón, director técnico de IAGT, analiza en esta entrevista el alcance de esta transformación y apunta hacia el próximo reto: avanzar hacia un uso más maduro, seguro y estratégico de estas herramientas.
Desde tu área y a modo de balance, ¿qué hito, cambio o tendencia ha marcado más la evolución del desarrollo de software durante este curso?
Creo que el mayor hito de este curso ha sido la irrupción de la inteligencia artificial en el proceso de desarrollo de software. Su impacto ha sido profundo y transversal: ha transformado la forma de trabajar de los equipos, ha reducido los tiempos y los costes de desarrollo, ha cambiado el perfil de las ofertas de empleo y ha elevado las expectativas sobre la productividad de los desarrolladores.
Probablemente, el desarrollo de software sea uno de los ámbitos profesionales más afectados por la IA. Lo más llamativo es que esta transformación se ha producido de forma silenciosa, integrándose rápidamente en el día a día de las empresas y convirtiéndose, en muy poco tiempo, en una herramienta prácticamente imprescindible para cualquier equipo de desarrollo.
Mirando a lo que queda de 2026 y a 2027, ¿qué innovación, tecnología o enfoque crees que va a tener más impacto en el desarrollo de software?
Más que una nueva tecnología, creo que el gran cambio de aquí a 2027 será la madurez en el uso de la inteligencia artificial dentro del desarrollo de software. Ya hemos visto una adopción masiva de herramientas de IA, pero el siguiente paso será organizarlas, gobernarlas y estandarizar su uso.
Las empresas tendrán que definir procesos claros sobre cuándo y cómo utilizar la IA, cómo validar el código generado, qué información puede compartirse con estos modelos y cómo garantizar la seguridad y la propiedad intelectual. Del mismo modo, surgirán estándares y buenas prácticas para integrar la IA de forma consistente en todo el ciclo de desarrollo, desde el análisis hasta las pruebas y el mantenimiento.
En definitiva, el reto dejará de ser incorporar la IA y pasará a ser utilizarla de forma segura, controlada y eficiente, convirtiéndola en una capacidad estratégica de la organización y no solo en una herramienta de productividad individual.
Para terminar, si tuvieras que resumir estas ideas en una sola frase, ¿cuál sería?
La IA está cambiando la forma de desarrollar software, pero los principios de la ingeniería del software siguen siendo los mismos: construir soluciones de calidad, seguras, mantenibles y que aporten valor.
El avance de la inteligencia artificial abre una nueva etapa para los equipos de desarrollo. Una evolución en la que su verdadero impacto dependerá tanto de las capacidades de la tecnología como de la forma en que las organizaciones aprendan a integrarla, gobernarla y ponerla al servicio de soluciones de calidad.