Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
Las organizaciones que integran agentes inteligentes y arquitecturas cognitivas en su ciclo de desarrollo marcan la nueva frontera competitiva.
La industria del software no está ante una mejora incremental. Está ante un cambio de paradigma que redefine quién diseña, construye y valida el código, y bajo qué lógica operativa lo hace. El ciclo de vida del desarrollo de software —conocido como SDLC, por sus siglas en inglés— está dejando de ser un proceso exclusivamente humano para convertirse en un sistema de razonamiento distribuido donde agentes inteligentes, modelos especializados y arquitecturas cognitivas operan junto a los ingenieros.
Alder López, Líder de GenAI Innovation & Research en SDLC de EPAM NEORIS México y candidato a Doctorado en Inteligencia Artificial, articula este argumento con claridad en un reciente artículo de opinión: la ventaja competitiva no reside en usar herramientas de IA, sino en integrarlas estructuralmente en el modelo operativo de entrega de software.
La cifra que respalda esta urgencia proviene de Gartner: para 2028, el 75% de los ingenieros de software empresariales utilizarán asistentes de código con IA, frente a menos del 10% que lo hacía a inicios de 2023. El dato es contundente, pero el análisis de López va más lejos: llegar tarde a esta curva no implica solo perder eficiencia, sino quedar estructuralmente fuera de competencia.
Del modelo asistido al SDLC verdaderamente nativo en IA
Muchas empresas ya experimentan con modelos de lenguaje para generar documentación, traducir código o automatizar pruebas. Eso, sin embargo, sigue siendo un modelo asistido: la IA como apoyo puntual a procesos que siguen siendo humanos en su núcleo.
Un SDLC nativo en IA opera bajo otra lógica. Todas las etapas —desde el descubrimiento y el diseño hasta las operaciones y el monitoreo— están sostenidas por modelos de lenguaje, ingeniería de contexto y sistemas entrenados con datos reales del ciclo de vida. El resultado no es un proceso más rápido: es un proceso cualitativamente diferente.
En este modelo, los ingenieros no desaparecen. Evolucionan. Pasan de escribir código a actuar como arquitectos, validadores y orquestadores de sistemas inteligentes. La ingeniería deja de ser ejecución manual para convertirse en diseño de razonamiento.
Lectura recomendada: AIBOM: qué es y por qué necesita este marco en proyectos de IA
La empresa agentiva: IA en los flujos de decisión, no solo en las herramientas
Lo que EPAM NEORIS denomina “Empresa Agentiva” describe organizaciones que han llevado la IA más allá del stack tecnológico: la integran en flujos de trabajo, modelos de gobernanza y toma de decisiones. Este salto implica combinar orquestadores de agentes, estrategias de recuperación de memoria de largo plazo, integración nativa con entornos DevOps y DevSecOps, y arquitecturas multicloud orientadas a la resiliencia.
En ese contexto surge el concepto de Agentic QA: agentes de prueba que no solo ejecutan scripts, sino que razonan sobre riesgos, analizan defectos históricos y comprenden el contexto arquitectónico para incorporar calidad de forma continua a lo largo de todo el ciclo.
López señala un error frecuente en las organizaciones: confundir el valor de la IA con la capacidad de formular mejores prompts. El valor real está en la gobernanza del modelo, la seguridad, la observabilidad y la arquitectura cognitiva. No se trata de preguntar mejor, sino de diseñar sistemas que razonen.
La ventana para actuar es concreta. En los próximos tres a cinco años, las organizaciones que adopten un SDLC nativo en IA podrán reducir su time-to-market, elevar la calidad y escalar sin incrementar proporcionalmente los costos. Las que posterguen la decisión enfrentarán una brecha que se amplía con cada trimestre de espera.
Hacia 2030, el diferenciador no será quién desarrolla más rápido. Será quién cuenta con mejores agentes, modelos más especializados y arquitecturas cognitivas más robustas.
