En el escenario digital actual, la capacidad de producir software con velocidad y previsibilidad se ha convertido en un factor crítico de competitividad. En los últimos años, muchas organizaciones dieron un primer paso incorporando inteligencia artificial al desarrollo, por ejemplo, a través de asistentes como GitHub Copilot. Sin embargo, estamos entrando en un cambio de paradigma más profundo: el paso desde el desarrollo asistido por IA hacia un modelo de equipos híbridos, donde personas y agentes de IA colaboran de forma coordinada a lo largo de todo el ciclo de vida del software.
Estos agentes ya no se limitan a sugerir código. Son capaces de ejecutar tareas complejas, como analizar requerimientos, generar cambios, revisar código, ejecutar pruebas, detectar riesgos de seguridad o monitorear comportamientos en producción, siempre dentro de reglas y controles definidos. Este modelo de desarrollo agentic redefine cómo se organiza el trabajo y cómo se mide la productividad.
El problema es que muchas organizaciones creen que ya “adoptaron IA”, cuando en realidad solo incorporaron herramientas puntuales sin modificar su modelo operativo. Quedarse en ese punto intermedio es riesgoso: se gana velocidad en algunos tramos, pero se incrementa la variabilidad, la fricción entre equipos y la dificultad para mantener control y calidad a escala.
Para Baufest, este cambio no consiste simplemente en sumar tecnología, sino en rediseñar de manera integral el ciclo de desarrollo de software (SDLC). El verdadero desafío es escalar productividad sin perder gobernanza, previsibilidad ni calidad, especialmente en entornos complejos o regulados.
Existe una fuerte convicción sobre el impacto positivo de la IA generativa en la productividad del desarrollo de software, y los datos lo respaldan. Sin embargo, en la práctica aparece un obstáculo recurrente: el mayor potencial de mejora no está en el código en sí, sino en todo el trabajo que lo rodea. Planificación, revisiones, testing, integración, seguridad y operación suelen concentrar hasta el 80% del esfuerzo total de un proyecto, según datos de trabajos de IEEE, GitHub y Microsoft.
Durante años, ese 80% se abordó con procesos manuales o con automatizaciones rígidas: scripts, pipelines y reglas estáticas. El enfoque agentic introduce un cambio cualitativo. En lugar de automatizar pasos aislados, se delegan objetivos a agentes de IA que pueden ejecutar, verificar resultados, reaccionar ante desvíos y escalar problemas cuando es necesario. Esto permite intervenir de forma inteligente en los puntos donde tradicionalmente se acumulaban cuellos de botella.
Según estimaciones de McKinsey, el impacto de la IA generativa en la productividad del desarrollo de software se sitúa entre el 20% y el 40%. En la experiencia de Baufest, hemos observado mejoras en ese rango, cuando la IA y los agentes se integran de punta a punta en el SDLC, manteniendo o incluso mejorando los niveles de calidad. La clave no está en acelerar un único eslabón, sino en rediseñar el sistema completo.
Tres pilares para un SDLC agentic: personas, procesos y plataformas
La velocidad que habilita la IA no solo acelera la entrega. También acelera la aparición de problemas. Cuando los procesos, las personas y las plataformas no evolucionan al mismo ritmo, los errores y los riesgos emergen más rápido y con mayor impacto.
Para que la adopción de agentes de IA no se convierta en una fuente adicional de problemas, abordamos esta transformación desde tres frentes inseparables.
El primero son las personas. En un SDLC agentic, los desarrolladores y líderes dejan de ejecutar tareas repetitivas para asumir un rol creativo, más orientado al diseño, la priorización y el control. Esto requiere preparar a los equipos para trabajar con agentes, definir qué decisiones se delegan y cuáles permanecen bajo supervisión humana y evitar que la autonomía de la IA genere incertidumbre o pérdida de confianza. El objetivo es mejorar la experiencia del desarrollador y permitir que los equipos recuperen su flow state, enfocándose en los problemas de mayor valor.
El segundo pilar son los procesos. Incorporar agentes implica redefinir el SDLC para que estos operen dentro de guardrails claros de seguridad, calidad y cumplimiento. En lugar de controles agregados al final, el SDLC se diseña para incorporar desde el inicio reglas, políticas y validaciones explícitas, que los agentes cumplen de forma consistente dentro de límites claramente definidos. Este enfoque es especialmente crítico en sectores regulados como banca o seguros, donde la velocidad sin control puede traducirse rápidamente en incidentes graves.
El tercer pilar son las plataformas. Los agentes necesitan contexto para operar de forma efectiva: código, historial de cambios, reglas organizacionales, flujos de trabajo y señales operativas. Maximizar el valor de plataformas como GitHub implica utilizarlas como un plano de control donde confluyen herramientas como Copilot, Actions y Advanced Security, evitando implementaciones fragmentadas que impidan escalar el modelo agentic de manera coherente.
Estos tres pilares funcionan como un sistema. Si uno falla, la promesa de productividad basada en agentes se degrada o se vuelve inestable.
Del uso de IA a la operación con agentes de IA
Adoptar un SDLC agentic no significa reemplazar a las personas, sino reorganizar el trabajo. Algunas actividades operativas (revisión, testing, análisis de seguridad, integración continua, monitoreo) pueden ser asumidas parcial o totalmente por agentes. El rol humano se concentra en definir objetivos, validar resultados, tomar decisiones complejas y gobernar el sistema.
Este cambio introduce una pregunta inevitable: ¿cómo saber si los agentes realmente están mejorando la productividad y no solo agregando complejidad?
Nuestra respuesta parte de una premisa simple: un SDLC agentic solo escala si es medible. Por eso combinamos métricas estándar de la industria con indicadores específicos de adopción y comportamiento de la IA, construyendo un tablero de control integrado que incluye:
- Métricas DORA: frecuencia de despliegue, tiempo de espera para cambios, tasa de fallos y tiempo medio de recuperación.
- Métricas de entrega y flujo: lead time y throughput, para verificar si los equipos completan el trabajo más rápido sin comprometer estándares.
- Experiencia del desarrollador: nivel de satisfacción del equipo, entendiendo que los agentes deben reducir el trabajo repetitivo y no amplificar la carga cognitiva.
- Métricas de adopción y uso de IA: nivel de utilización, costos y cobertura de los agentes, para asegurar que el modelo se adopta de forma consistente y sostenible.
Sin este enfoque, una implementación agentic puede aumentar la volatilidad, generando más incidentes y menos previsibilidad.
Por eso, la clave no está en ofrecer una promesa abstracta, sino en lograr un cambio operativo concreto: pasar de simplemente usar IA a operar con agentes de IA de forma segura, escalable y medible. El futuro del desarrollo de productos digitales ya no pasa por personas trabajando solas ni por herramientas aisladas. Pasa por organizaciones capaces de alinear talento, procesos y agentes de IA dentro de un modelo coherente. Aquellas que lo logren no solo desarrollarán más rápido, sino que construirán una ventaja competitiva sostenible en 2026 y más allá.
