- Más de la mitad de los equipos de ingeniería utilizan ahora sistemáticamente herramientas de codificación de IA
- Los usuarios que más adoptan reportan un rendimiento de solicitudes de grupo doble en comparación con los que adoptan menos
- Los agentes autónomos ahora manejan una proporción cada vez mayor de tareas de codificación rutinarias.
A medida que la integración de herramientas de IA en la ingeniería de software ha pasado de ser experimental a operativa, más de la mitad de los equipos de ingeniería ahora dependen de la IA de manera constante, afirma una nueva investigación.
Un informe de Jellyfish afirma que casi dos tercios (64%) de las empresas desarrollan la mayor parte de su código con soporte de IA, lo que muestra un claro aumento en la adopción en todas las industrias.
Si las tendencias actuales continúan sin cesar, esta proporción podría alcanzar el 90% dentro de un año.
El artículo continúa a continuación.
La adopción de la IA impulsa el aumento de la productividad
La motivación para este cambio parece estar ligada a ganancias de productividad mensurables más que a mejoras en la calidad del código.
“Las herramientas de codificación de IA son ahora la opción predeterminada para los equipos de ingeniería y las ganancias de productividad son reales”, afirmó Nicholas Arcolano, Ph.D., jefe de investigación de Jellyfish.
Esta trayectoria sugiere que la IA ya no es una herramienta de apoyo sino más bien el motor principal del desarrollo de software para las empresas que deciden adoptarla de manera agresiva.
Aunque la IA no mejora automáticamente la capacidad de mantenimiento del código, el aumento de volumen por sí solo la convierte en una herramienta ideal para muchos equipos.
Las organizaciones con mejor desempeño en sectores impulsados por la IA experimentaron aumentos significativos en la producción, y las organizaciones que adoptaron la IA de manera más agresiva reportaron el doble de rendimiento de solicitudes de extracción que menos usuarios en tres meses.
En términos prácticos, estos equipos producen y envían códigos a un ritmo que deja atrás a sus competidores.
Una tendencia de rápido crecimiento dentro de esta adopción es el uso de agentes autónomos, que generan solicitudes de extracción completamente sin intervención humana; aunque estos agentes actualmente representan una pequeña porción de la producción total de código, su presencia se está expandiendo rápidamente.
En el percentil 90 de las empresas, la contribución de los agentes autónomos aumentó del 10% de las solicitudes de pool en enero de 2026 al 14% en febrero.
Esto indica que la automatización impulsada por la IA no sólo está complementando a los desarrolladores humanos, sino que gradualmente se está haciendo cargo de una gran parte de las tareas rutinarias de codificación.
A pesar de estas ganancias de productividad, la adopción de la IA no garantiza menos errores ni una mejor calidad del código, por lo que el enfoque de las organizaciones se ha desplazado a monitorear la producción operativa en lugar de asumir que una producción más rápida equivale a un mejor código.
Para los mejores equipos de ingeniería, el valor de la IA radica en su capacidad para acelerar los ciclos de desarrollo y aumentar el rendimiento.
A medida que las herramientas de codificación de IA se convierten en las predeterminadas en los flujos de trabajo de ingeniería, los mejores equipos completan las tareas más rápido y los agentes autónomos asumen una proporción cada vez mayor de las solicitudes de extracción.
Este cambio afecta la forma en que los equipos de ingeniería planifican, ejecutan y miden su trabajo, y ningún equipo quiere quedarse atrás por no seguir la tendencia.
Para los líderes, la atención se centra en integrar estratégicamente la IA para lograr un mayor rendimiento, optimizar las operaciones y mantener una ventaja competitiva.
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