¿La codificación manual quedó en el pasado? Algunos profesionales de TI piensan que sí. En nuestra última encuesta de 319 profesionales de TI en EE. UU., se muestra que el 72 % de los trabajadores de TI utiliza código generado por IA en sus procesos de desarrollo. Desde la detección automática de errores hasta la generación de fragmentos de código originales, no hay casi nada que la inteligencia artificial (IA) no pueda hacer en el desarrollo de software.
Los profesionales de la tecnología experimentados saben que la IA puede manejar tareas de codificación mundanas o repetitivas, pero nuestra investigación más reciente muestra que el impacto se extiende a procesos aún más complejos, como la creación, optimización y las pruebas de código. Este cambio revolucionario promete ciclos de desarrollo más rápidos y un software más sólido y confiable.
Encuestamos a los profesionales de TI para descubrir cómo la IA revolucionó el sector, especialmente en el desarrollo y el uso de la IA en la codificación. Según nuestros encuestados, el uso de la IA generativa en la codificación sigue aumentando y no se detendrá a corto plazo.
- El 72 % de los trabajadores de TI utiliza código generado por IA en sus roles.
- Más del 30 % de los trabajadores de TI afirman que la generación de código es la característica más valiosa de la IA.
- A pesar de las preocupaciones por la precisión, el panorama sigue siendo positivo. Más de un tercio de los encuestados califican el código de la IA generativa como “altamente preciso”.
- Más del 50 % de los trabajadores de TI piensa que el futuro de la codificación incluye IA.
Según nuestros encuestados, el código de la IA generativa se adopta ampliamente entre los 3 000 000 de profesionales de TI en Estados Unidos. Una parte significativa (34,8 %) de los profesionales encuestados informó que utilizaba ampliamente el código generado por IA en sus procesos de desarrollo. Un 21,94 % adicional lo usa ocasionalmente y otro 15,05 % con moderación. En combinación, eso es un 72 % de trabajadores de TI que utilizan IA en sus roles.
Además, incluso algunos de los que no usan IA actualmente (10,66 %) dijeron que planeaban adoptarla. Entre los posibles obstáculos para la adopción de la IA en todo el equipo se encuentran la falta de voluntad o capacidad para invertir financieramente en la tecnología, la falta de preparación de los equipos para el uso de la IA y el hecho de que las organizaciones no ven el valor de la IA generativa. Una posible solución para aumentar las tasas de adopción de herramientas de IA generativa potentes es reducir el umbral para acceder a la tecnología en el futuro.
Esta tecnología emergente se convirtió rápidamente en una de las más emocionantes y transformadoras de nuestras vidas. De hecho, el 72 % de los desarrolladores ya utiliza la IA para escribir código.
Si bien la IA fue un tema muy debatido en los últimos años, estos datos hablan de una tendencia de crecimiento sustancial en la adopción de la IA en el sector de TI y tecnología en general. A pesar de las preocupaciones por la ética de la IA, las contradicciones en el uso de IA generativa y otros problemas comúnmente citados con la tecnología, los datos son claros: los trabajadores tecnológicos usan, o planean comenzar a usar, IA para proyectos complejos, como la codificación y el desarrollo en porcentajes grandes.
Esto plantea una pregunta y un desafío para el equipo de tecnología innovador. ¿Estás utilizando IA? Si no, es posible que te quedes atrás en el sector, especialmente si tus competidores ya la usan. Si ya usas la generación de código por IA, ¡genial! Pero ¿puedes hacer más con la herramienta?
El cielo es el límite cuando se trata de la frontera de la IA generativa para la codificación en tecnología. Aún tenemos que ver todo lo que esta innovación puede hacer por nosotros.
¿En qué proyectos utiliza la IA ese 72 % de los trabajadores de TI? Puede ser una sorpresa, pero nuestros datos muestran que la IA se utiliza con mayor frecuencia para crear y probar código nuevo, no solo para editar el código existente. Algunos de los principales usos citados por los trabajadores tecnológicos son la generación de código (37,62 %), la detección de bug (35,42 %) y las pruebas automatizadas (34,48 %).
Dentro de los usos comunes de la IA generativa en el desarrollo se incluyen los siguientes:
- Creación y síntesis de código: una buena herramienta de IA de código puede generar bloques o funciones de código completos en partir de instrucciones y documentación claras.
- Rellenado automático: dentro de una aplicación o herramienta, la IA puede sugerir la siguiente parte de tu código a medida que escribes, de forma similar al texto predictivo en Gmail o la mensajería de texto.
- Generación de plantillas: muchos desarrolladores usan la IA de código para crear código repetitivo o fragmentos de patrones comunes, como operaciones CRUD o puntos finales de API.
- Detección y corrección de errores: una herramienta especializada en el código de IA puede identificar automáticamente errores en tu código existente y sugerir correcciones.
- Optimización del rendimiento: la IA puede analizar el código para recomendar optimizaciones de velocidad, uso de memoria u otras métricas de rendimiento.
- Ayuda con iniciativas de modernización: la modernización puede ser un gran disipador de tiempo para las empresas que aún utilizan aplicaciones heredadas. Según un informe de Gartner de 2024, la IA puede ayudar a explicar esas aplicaciones y crear reemplazos, lo que reduce los costos hasta en un 70 %.
Si bien muchas de las sugerencias enumeradas se relacionan con la garantía de calidad y las pruebas, es importante comprender que el uso de la IA va mucho más allá de esto. Mientras que el 31,35 % de los profesionales de TI utiliza la IA para editar y revisar código y el 33,86 % la utiliza para optimizar el rendimiento, la mayoría de los profesionales de TI la utilizan para crear código.
Este cambio hacia la creación de código de IA es fascinante. Indica que incluso en TI, sector en el cual es probable que el usuario final sea relativamente experto en el uso de la tecnología y tenga, al menos, habilidades básicas de desarrollo, todavía prefieren usar la IA para crear y mejorar el código. Esto habla mucho sobre cómo la IA puede ayudar a tu equipo a maximizar la eficiencia en todos los tipos de desarrollo.
Si no exploraste el uso de la IA para la generación de código, te estás perdiendo oportunidades significativas para aumentar la eficiencia de tu equipo en las tareas actuales y resolver nuevos problemas con más rapidez. Según Harvard Business School, la IA generativa puede mejorar la productividad hasta en un 40 % cuando un trabajador muy calificado lo utiliza dentro de sus competencias. No se rechazar ese tipo de ventaja, en especial en una industria tan competitiva y de rápido movimiento como la de TI.
Uno de los argumentos más comunes sobre la IA es si el resultado generado es preciso. Según nuestra investigación, más de un tercio de los trabajadores de TI informan que el código generado por IA tiene altos niveles de precisión, un hallazgo que puede sorprender a los escépticos. Con un 33,86 % de los profesionales de TI que califican el código generado por IA como de alta precisión y un 21,63 % como en gran parte preciso, queda clara la confianza en las competencias actuales de la IA.
Dicho esto, la precisión también fue el mayor desafío en la implementación de código de IA. El 46,08 % de los encuestados cita la precisión como el desafío principal, aunque solo el 10,34 % considera que el código es inconsistente y un 0,63 % lo considera inexacto. Por supuesto, hay margen de mejora, pero estos resultados son positivos en general.
Estos datos deberían ser alentadores para cualquier persona que todavía esté decidiendo entre implementar IA o IA generativa en proyectos de desarrollo. Se demostró que el código generado por IA tiene un nivel de precisión alto, incluso para una audiencia que está muy preocupada por ese aspecto. En 2025, la IA puede y debe ser una herramienta confiable en el conjunto de herramientas del desarrollador.
Las tareas breves y repetitivas son un excelente lugar para comenzar si no tienes seguridad sobre dónde o cuándo agregar IA a tus procesos. Identifica tareas en las que la IA puede agregar valor, como el rellenado automático o la depuración. Una vez que tengas confianza en el uso de la IA en la codificación, puedes llevar esta herramienta nueva a cada proyecto y proceso que encuentres.
Finalmente, hicimos la pregunta del millón de dólares: ¿La IA reemplazará la necesidad de poseer habilidades tradicionales de codificación en el futuro? Observamos que las opiniones de los expertos siguen siendo dispares. La mayoría de los desarrolladores (46 %) vislumbran un futuro en el que la IA complemente sus habilidades, pero el juicio humano sigue siendo fundamental.
Sin embargo, algunos profesionales de TI son aún más optimistas, con un 12,85 % que ve la IA como el futuro de la codificación. En un mundo en el que las soluciones impulsadas por la IA ya mejoran drásticamente la productividad y la eficiencia y reducen la probabilidad de errores humanos, esto puede no ser una visión totalmente irrazonable. El futuro de la inteligencia artificial es demasiado prometedor.
Las herramientas de codificación de IA generativa están diseñadas para fortalecer a los desarrolladores, no para reemplazarlos. Es probable que el rol de la IA en el panorama tecnológico de los próximos años no superará al del desarrollador, sino que más bien trabajarán en conjunto. El rol de un desarrollador puede cambiar al tener en cuenta la capacidad de la IA para asumir tareas repetitivas.
Sin embargo, ningún desarrollo responsable en la IA superará por completo la competencia humana para la creación y la resolución avanzada de problemas. La generación de código de IA de una máquina puede completar tareas específicas para nosotros, pero un ser humano siempre tendrá que entrenar a la máquina y guiar la visión estratégica del proyecto.
El rendimiento es claro en todos nuestros datos recopilados. La IA llegó para quedarse, en especial en el sector de la tecnología. De hecho, la pregunta no es si los profesionales de TI están utilizando la IA, sino en qué medida la están utilizando. El uso de la IA generativa, especialmente en el desarrollo y la codificación, está tan extendido en 2025 que no debe cuestionarse. La mayoría de los profesionales de TI ya la están usando.
En el futuro, esto significa que podemos esperar que el uso de la IA para la generación de código sea aún más frecuente. A medida que se resuelvan los problemas pendientes relacionados con el uso de la IA para la depuración, la integración y la seguridad, en especial combinación con los avances en precisión, el uso de la IA generativa para la codificación seguirá creciendo hasta alcanzar una adopción a gran escala.
¿Qué significa eso para tu equipo? La verdad es que, incluso si estás cerca de usar IA generativa para la codificación, si no estás adoptando la tecnología, es probable que tu equipo se quede atrás. De hecho, es probable que los miembros individuales del equipo ya estén utilizando IA en su trabajo diario con o sin políticas de la empresa sobre la tecnología. La generación de código con IA, la detección de bug y las pruebas automatizadas son áreas clave en las que la IA agrega valor y optimiza las tareas esenciales y, si aún las haces manualmente, eso te está dejando en desventaja con respecto a tus competidores.
Si en tu equipo está todo listo para invertir en una solución de IA generativa de vanguardia, no busques más allá de Now Assist. Nuestra experiencia de IA generativa integrada está diseñada para que tu equipo sea más eficaz y eficiente con el poder de la inteligencia artificial.
