6 formas de mejorar la productividad de los desarrolladores con y más allá de la IA

La inteligencia artificial está cambiando la forma de codificar de los desarrolladores de software y haciendo que tanto los desarrolladores individuales como sus equipos sean más productivos. La IA generativa, en particular, puede aumentar la productividad de los equipos de desarrollo de software. En una encuesta realizada por la consultora de gestión McKinsey, las organizaciones de software de alto rendimiento lograron mejoras del 16 % al 30 % en la productividad del equipo y ganancias del 31 % al 45 % en la calidad del software gracias a la IA.¹

Sin embargo, la productividad de la ingeniería de software abarca más que velocidad y eficiencia. También incluye la efectividad, la calidad del código y la experiencia del desarrollador. En algunas de estas áreas, la IA puede obstaculizar más que ayudar.

Un estudio realizado por la organización de investigación sin ánimo de lucro METR descubrió que las herramientas de IA podrían ralentizar a los desarrolladores en algunos casos. Los encuestados mencionaron algunos factores que podrían explicar la reducción de la velocidad, entre ellos, que las herramientas de IA funcionan peor en entornos de desarrollo grandes y complejos, y la falta de contexto tácito o conocimiento vital en dichas herramientas.

La Encuesta a Desarrolladores 2025 de Stack Overflow reveló resultados similares. Los encuestados citaron lidiar con soluciones que son "casi correctas pero no del todo" como su principal frustración cuando se trata de herramientas de IA, seguidas del lento proceso de depuración de líneas de código generadas por IA. Los desarrolladores encuestados también dijeron que seguirían recurriendo a otra persona en busca de ayuda cuando no confíen en las respuestas de la IA, tengan preocupaciones éticas o de seguridad sobre el código, quieran aprender las buenas prácticas o cuando estén atascados y no puedan explicar el problema.

Esto hace que el toque humano sea aún más valioso para formar desarrolladores de alto rendimiento y productivos. La IA se está convirtiendo en una herramienta imprescindible para el desarrollo de software, pero no es una varita mágica. El desarrollo de software aún requiere la entrada de humanos para ser efectivo. Estas son seis formas de mejorar la productividad de los desarrolladores de software, con y más allá de la IA.

Algunas partes del proceso de desarrollo de software pueden obtener un beneficio de la automatización asistida por IA. DevOps es un ejemplo claro, automatizando un ciclo de desarrollo ágil mediante integración continua y entrega continua (CI/CD).

Siguiendo una página del libro de DevOps, los equipos de ingeniería de software pueden automatizar las tareas repetitivas o rutinarias para acelerar y agilizar sus flujos de trabajo y redirigir sus esfuerzos hacia iniciativas más productivas, como la optimización del código o la creación de nuevas características. Las herramientas de infraestructura como código (IaC ), por ejemplo, pueden automatizar la instalación y la configuración para una rápida incorporación de nuevos desarrolladores y para la coherencia entre los entornos de desarrollo, pruebas y producción.

Otras herramientas de automatización incluyen linters y sistemas de revisión de código de IA que analizan el código en busca de problemas estilísticos y errores de programación, plataformas de seguridad con IA para identificar vulnerabilidades y aplicaciones de prueba de código impulsadas por IA para verificar la funcionalidad, la calidad y el rendimiento.

Cuando se les asigna una tarea, los desarrolladores tienden a saltar directamente a la programación. Pero trazar el diseño antes de traducirlo en código puede ahorrarle tiempo a largo plazo al tener que depurar o refactorizar soluciones deficientes. Incluso un esquema, diagrama de flujo o esquema aproximado puede ayudarle a Think a través y diseñar la implementación más óptima.

Los líderes de equipo también deben fijar objetivos claros a la hora de asignar tareas a los desarrolladores individuales para que puedan presupuestar su tiempo y esfuerzo en consecuencia y lograr los resultados esperados. Además, proporcionar a los ingenieros de software la autonomía para abordar un problema a su manera les infunde un sentido de propiedad y propósito, ya que pueden contribuir a la mejora y evolución del software que están creando. Esta libertad de explorar puede incluso permitir a los desarrolladores mover de la optimización a la innovación.

Muchos artistas producen su mejor trabajo cuando están "en la zona", un estado de concentración intensa que promueve el máximo rendimiento. Dado que la codificación también puede considerarse una forma de arte, dar rienda suelta a la creatividad de un ingeniero de software implica darle el tiempo y el espacio para alcanzar un "estado de flujo" y permanecer "en el flujo".

Para los desarrolladores, esto significa encontrar sus horas más productivas y asignarlas como tiempo dedicado a la codificación. Intenta minimizar las distracciones durante este periodo para mantener la concentración, como pausar las notificaciones de correos electrónicos y mensajes. Asegúrese de hacer también pausas intermedias para reponer energías.

Para los líderes de ingeniería de software, esto significa respetar los límites que cada miembro del equipo ha establecido con respecto a su estado de flujo. Incluso puede reservar tiempo en sus calendarios para horas de programación presencial, trabajo profundo compartido o sprints cortos de codificación.

Muchos elementos pueden interrumpir el día de un desarrollador, incluyendo reuniones innecesarias, problemas de alta gravedad y correcciones urgentes. Para hacer frente a la situación, los desarrolladores suelen recurrir al cambio de contexto y a la multitarea. Una fragmentación tan frecuente puede agotar las baterías mentales de los desarrolladores y provocar agotamiento.

Los líderes de equipo pueden ayudar a gestionar prioridades y trabajos en progreso. Considere la posibilidad de crear una lista semanal o quincenal de miembros del equipo asignados a investigar y solucionar problemas de alta gravedad. Incluya solo a los miembros esenciales en las reuniones y defina agendas específicas desde el principio.

Elabore plantillas de soluciones estructuradas para problemas difíciles o tareas comunes para que los miembros del equipo puedan reutilizarlas en lugar de reinventar la rueda. Esbozar guías sobre estándares de codificación y buenas prácticas para ayudar a los desarrolladores a encontrar rápidamente un enfoque adecuado y evitar la fatiga de tomar decisiones. Mantenga la documentación del código actualizada para reducir el tiempo dedicado a navegar por la base de código. En muchos de estos escenarios, la IA puede ayudar, como los agentes de IA que mantienen la documentación sincronizada con el estado actual del repositorio o los asistentes de codificación con IA como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e IBM Bob que aplican automáticamente los estilos de codificación necesarios. y estándares y facilitar los flujos de trabajo de solicitudes de  extracción.

Al reducir la carga cognitiva, los desarrolladores recuperan más capacidad cerebral para programar y resolver problemas.

Un entorno de trabajo de ingeniería de software que promueva el aprendizaje y fomente el crecimiento no solo mejora las habilidades de un desarrollador, sino que también puede aumentar su motivación. Según la Encuesta Global de Esperanzas y Miedos de la personal 2025 de PwC, "los trabajadores que se sienten apoyados para mejorar sus habilidades están un 73 % más motivados que aquellos que reportan menos apoyo".² Los programadores motivados son potencialmente más comprometidos y productivos, lo que a su vez puede aumentar la satisfacción de los desarrolladores y la retención laboral.

Las oportunidades típicas de actualización de conocimientos incluyen la inscripción en cursos en línea y la asistencia a conferencias y talleres pertinentes. Otras metodologías para la mejora continua implican reseñas de código, tutoría y programación en pareja. Estas experiencias prácticas permiten a los miembros compartir atajos, estrategias e ideas, contribuyendo a una cultura que valora la colaboración, el apoyo y el trabajo en equipo.

Las habilidades de codificación y la experiencia en el dominio son esenciales, pero los programadores también necesitan canalizar esas habilidades y experiencia a través de herramientas de alta calidad. Esto incluye entornos de desarrollo integrados (IDE), lenguajes de programación y marcos, software de gestión de proyectos y sistemas de control de versiones, por nombrar algunos.

Asegúrese de que estas herramientas se integren de manera fluida con los flujos de trabajo de desarrollo y los procesos de entrega de software para ayudar a acelerar el ritmo de creación de software y reducir la fricción en el desarrollo. Opte por tecnologías modernas que hayan sido probadas para evitar la deuda técnica asociada a los sistemas heredados y las arquitecturas monolíticas.

En términos de marcos y lenguajes, elija aquellos que no solo se alineen con los resultados empresariales y los requisitos del proyecto, sino que también se ajusten a las capacidades de su equipo. Una documentación sólida puede ayudar a resolver los problemas rápidamente, mientras que una comunidad activa puede ofrecer apoyo.

El adagio de que no se puede mejorar lo que no se mide también se aplica a la productividad de los desarrolladores. Las empresas tecnológicas y las organizaciones de investigación han introducido diferentes métricas, entre las que destacan DORA y SPACE como puntos de referencia populares para medir la productividad de los desarrolladores.

Como programa de investigación de larga trayectoria de Google Cloud, DORA pretende "comprender las capacidades que impulsan la entrega de software y el rendimiento operativo." Estas son sus cinco métricas clave:

• El tiempo de entrega del cambio (también conocido como tiempo de ciclo) mide cuánto tiempo tarda un cambio de código o un compromiso en llegar a producción.

• La frecuencia de implementación mide la frecuencia con la que un equipo envía los cambios a producción.

• La tasa deerrores de cambio mide el porcentaje de implementaciones que provocan errores en la producción.

• La tasa de implementación de correcciones mide el porcentaje de implementaciones que no están planificadas pero que deben producirse para solucionar un incidente de producción.

• El tiempo de recuperación de una implementación fallida (anteriormente conocido como  tiempo medio de recuperación o MTTR) mide cuánto tiempo se tarda en recuperarse de los errores de implementación.

Las métricas DORA representan medidas cuantitativas que pueden indicar cuellos de botella en la estabilidad y el rendimiento de los cambios de software.

Mientras tanto, investigadores de GitHub y Microsoft crearon el marco SPACE , compuesto por estas métricas de productividad:

• Satisfacción y bienestar

• Rendimiento

• Actividad

• Comunicación y colaboración

• Eficiencia y flujo

Las métricas SPACE pueden ser más difíciles de medir, ya que son más cualitativas y subjetivas. Las encuestas en tiempo real pueden ayudar, capturando datos en determinados momentos.

La combinación de mediciones cuantitativas y cualitativas ofrece una visión más equilibrada tanto del rendimiento individual como del rendimiento del equipo. Establece métricas de referencia con las que puedas comparar a lo largo del tiempo y considera implementar o adoptar un panel de control para visualizar mejor las métricas de productividad de los desarrolladores. Evite obsesionarse con una sola métrica y elija las que más le importen a su equipo para que puedan centrarse en las correctas.

Sobre todo, recuerda tratar las métricas no como objetivos, sino como guías. De lo contrario, los desarrolladores trabajan más en cumplirlos que en ofrecer valor, bloqueando la productividad en lugar de obtener beneficio de ella. Los resultados de estas mediciones indican lo que necesita mejorar y te impulsan en tu camino hacia un equipo de ingeniería de software más productivo.