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

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que los desarrolladores de software codifican y haciendo que tanto los desarrolladores individuales como sus equipos sean más productivos. La IA generativa, en particular, puede impulsar 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 fines de lucro METR encontró que las herramientas de IA podrían ralentizar a los desarrolladores en algunos casos. Los encuestados señalaron varios factores que podrían explicar la disminución de la velocidad, entre ellos, el peor rendimiento de las herramientas de IA en entornos de desarrollo grandes y complejos, así como la falta de contexto o conocimientos tácitos esenciales en dichas herramientas.

La encuesta a desarrolladores de Stack Overflow de 2025 reveló resultados similares. Los encuestados citaron tratar con soluciones que son “casi correctas, pero no del todo” como su principal frustración cuando se trata de herramientas de IA, seguido 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 confían en las respuestas de la IA, tienen preocupaciones éticas o de seguridad sobre el código, quieren aprender las mejores prácticas o cuando no avanzan y no pueden 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 sigue requiriendo la intervención de humanos para ser eficaz. Aquí hay seis formas de mejorar la productividad de los desarrolladores de software, con la IA y más allá de esta.

Algunas partes del proceso de desarrollo de software pueden beneficiarse 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).

Tomando una página del libro de DevOps, los equipos de ingeniería de software pueden automatizar tareas repetitivas o rutinarias para acelerar y optimizar sus flujos de trabajo y redirigir sus esfuerzos hacia iniciativas más productivas, como optimizar código o crear nuevas características. Las herramientas de infraestructura como código (IaC), por ejemplo, pueden automatizar 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 para problemas estilísticos y errores de programación, plataformas de seguridad impulsadas por 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 pasar directamente a la programación. Pero crear el diseño antes de traducirlo en código puede ahorrarle tiempo a largo plazo al tener que depurar o refactorizar soluciones deficientes. Incluso un diagrama de flujo o esquema aproximado puede ayudarle a pensar y diseñar la implementación más óptima.

Los líderes de equipo también deben establecer objetivos claros al asignar tareas a desarrolladores individuales para que puedan presupuestar su tiempo y esfuerzo en consecuencia para 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 construyendo. Esta libertad de explorar puede incluso permitir a los desarrolladores pasar de la optimización a la innovación.

Muchos artistas producen su mejor trabajo cuando están “en la zona”, un estado de enfoque intenso que promueve el máximo rendimiento. Dado que la codificación también puede considerarse una forma de arte, desatar 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 programación. Intente minimizar las distracciones durante este período para mantener la concentración, como pausar las notificaciones de correo electrónico y mensajes. Asegúrese también de hacer pausas de vez en cuando para recargar 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 sesiones de programación intensivas, trabajo compartido en profundidad o breves sprints de programación.

Muchos elementos pueden interrumpir el día de un desarrollador, incluyendo reuniones innecesarias, problemas de alta gravedad y correcciones urgentes. Para sobrellevarlo, los desarrolladores suelen recurrir al cambio de contexto y a la multitarea. Una fragmentación tan frecuente puede drenar la energía mental de los desarrolladores y provocarles agotamiento.

Los líderes de equipo pueden ayudar a gestionar las prioridades y el trabajo en curso. Considere 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 con soluciones estructuradas para problemas complejos o tareas habituales, de modo que los miembros del equipo puedan reutilizarlas en lugar de tener que empezar desde cero. Describa guías para estándares de programación y otras mejores prácticas para ayudar a los desarrolladores a encontrar rápidamente un enfoque adecuado y evitar la fatiga de tomar una decisión. Mantenga actualizada la documentación del código 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 programación impulsados por IA como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e IBM Bob que aplican automáticamente los estilos de programación necesarios y estándares, y facilitan los flujos de trabajo de solicitudes de extracción. 

Al reducir la carga cognitiva, los desarrolladores recuperan más capacidad mental 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 Global Workforce Hopes and Fears Survey 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 potencialmente están más comprometidos y son más productivos, lo que a su vez puede fortalecer la satisfacción de sus desarrolladores y la retención del trabajo.

Las oportunidades típicas para mejorar las habilidades incluyen inscribirse en cursos en línea y asistir a conferencias y talleres relevantes. Otras metodologías para la mejora continua involucran revisiones de código, tutoría y programación de pares. Estas experiencias prácticas permiten a los miembros compartir atajos, estrategias e insights, contribuyendo a una cultura que valora la colaboración, el apoyo y el trabajo en equipo.

Las habilidades de programación y los conocimientos especializados son esenciales, pero los programadores también deben canalizar esas habilidades y conocimientos a través de herramientas de alta calidad. Esto incluye entornos de desarrollo integrados (IDE), lenguajes y marcos de programación, software de gestión de proyectos y sistemas de control de versiones, por nombrar algunos.

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

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

El dicho 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 (también conocido como tiempo de ciclo) mide el tiempo que tarda un cambio de código o una confirmación en llegar a producción.

• La frecuencia de despliegue mide la periodicidad con la que un equipo despliega cambios en el entorno de producción.

• La tasa de fallas de cambio mide el porcentaje de despliegues que provocan fallas en la producción.

• La tasa de reelaboración del despliegue mide el porcentaje de despliegues que no están planificados, pero que deben ocurrir para arreglar un incidente de producción.

• El tiempo de recuperación de despliegue fallido (anteriormente conocido como tiempo medio de recuperación o MTTR) mide cuánto tiempo se tarda en recuperar de fallas en la implementación.

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

Por su parte, los investigadores de GitHub y Microsoft crearon el marco SPACE, compuesto por las siguientes métricas de productividad:

• Satisfacción y bienestar

• Desempeño

• 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 ser útiles, ya que recopilan datos en momentos concretos.

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

Sobre todo, recuerde tratar las métricas no como objetivos sino como guías. De lo contrario, los desarrolladores trabajan más en cumplirlas que en ofrecer valor, bloqueando la productividad en lugar de obtener beneficio de ella. Los resultados de estas mediciones señalan lo que debe mejorarse y lo impulsan en su camino hacia un equipo de ingeniería de software más productivo.