En los últimos años se han producido cambios muy profundos en la forma en que se desarrolla el software. Hasta el punto de que muchos responsables de pequeños negocios se preguntan si la inteligencia artificial acabará sustituyendo a los profesionales tecnológicos con los que trabajan habitualmente.
La respuesta, al menos a corto plazo, es no. Lo que está ocurriendo no es una automatización total, sino una nueva forma de colaboración entre las personas y las herramientas basadas en inteligencia artificial.
Para las pymes, este cambio tiene una implicación clara: la tecnología puede aportar más valor al negocio, siempre que se utilice con criterio. La inteligencia artificial permite liberar a los equipos de desarrollo de tareas repetitivas y de bajo valor, lo que facilita que se centren en aspectos más relevantes, como adaptar las soluciones tecnológicas a las necesidades reales del negocio, mejorar la calidad del software o reducir los plazos de entrega.
Esta no es la primera gran transformación que vive el desarrollo de software. En años anteriores, la adopción de metodologías y herramientas de automatización permitió mejorar la productividad y reducir errores en procesos como las pruebas o la integración de versiones. Para muchas pymes, esto se tradujo en proyectos más predecibles, con menos incidencias y una mayor estabilidad de los sistemas que utilizan en su día a día.
La irrupción de la inteligencia artificial ha supuesto un nuevo salto en esta evolución. Su adopción está siendo especialmente rápida en los equipos de desarrollo, lo que explica que cada vez más proveedores tecnológicos aseguren que pueden entregar proyectos en menos tiempo o con menos recursos. Desde el punto de vista del pequeño negocio, esta mejora potencial de la productividad debería reflejarse en mejores precios, mayor calidad o mayor rapidez en la entrega de soluciones.
«Desde el punto de vista del pequeño negocio, esta mejora potencial de la productividad debería reflejarse en mejores precios, mayor calidad o mayor rapidez en la entrega de soluciones».
Las cifras disponibles apuntan a incrementos relevantes de productividad en los equipos que utilizan herramientas de inteligencia artificial. Muchos profesionales del software afirman que estas tecnologías les permiten trabajar más rápido y con menos esfuerzo, e incluso automatizar una parte significativa de las tareas que antes requerían intervención humana.
Para las pymes, este contexto abre una oportunidad clara, pero también plantea nuevas preguntas: ¿Cómo saber si esas mejoras se están trasladando realmente al servicio que reciben? ¿Cómo evitar pagar lo mismo por un trabajo que ahora requiere menos tiempo?
En este nuevo escenario, no conviene perder de vista otros elementos clave del desarrollo de software que siguen siendo esenciales para cualquier negocio. La correcta gestión de los proyectos, la realización de pruebas rigurosas y el control de calidad del producto final continúan siendo fundamentales. Un software mal documentado, poco optimizado o desarrollado sin criterios claros puede generar problemas importantes en producción, independientemente de que se haya utilizado inteligencia artificial o no.
Para los pequeños negocios, resulta especialmente relevante poder medir de forma objetiva la calidad y la productividad del software que contratan. No basta con confiar en promesas genéricas sobre el uso de inteligencia artificial. Es necesario contar con indicadores que permitan evaluar si los plazos se reducen, si los costes están justificados y si el resultado final cumple realmente con las necesidades del negocio.
«Para los pequeños negocios, resulta especialmente relevante poder medir de forma objetiva la calidad y la productividad del software que contratan. No basta con confiar en promesas genéricas sobre el uso de inteligencia artificial».
Una de las alternativas disponibles es el uso de métricas estándar que permitan cuantificar tanto la productividad como la calidad del software, con independencia de si ha sido desarrollado por personas, por herramientas de inteligencia artificial o mediante una combinación de ambas. Este tipo de mediciones facilita comparar proyectos, proveedores o incluso la evolución de un mismo sistema a lo largo del tiempo, algo especialmente útil para pymes que externalizan buena parte de su desarrollo tecnológico.
El benchmarking, entendido como la comparación con estándares del sector o con experiencias similares, adquiere en este contexto una importancia creciente. Para una pyme, conocer si su proveedor tecnológico está logrando mejoras de productividad comparables a las del mercado puede marcar la diferencia entre aprovechar realmente la inteligencia artificial o quedarse rezagada frente a la competencia.
La inteligencia artificial puede convertirse en un aliado estratégico para los pequeños negocios, ayudándoles a ser más eficientes, competitivos y flexibles. El verdadero reto no es solo adoptar estas herramientas, sino hacerlo con criterio, asegurando que la tecnología sigue estando al servicio del negocio y no al revés.
El futuro pasa por combinar productividad, control y creatividad, sin perder de vista que detrás de cada solución tecnológica debe haber siempre una comprensión clara de las necesidades reales de la pyme.
Raúl Fernández es director de operaciones de LedaMC.