Las tendencias estratégicas en ingeniería de software que despegarán a partir de 2025
Aunque todavía es pronto para asegurar cómo será el futuro de la ingeniería de software, ya hay ciertas tendencias estratégicas en este campo que empiezan a situarse como claras candidatas a moldear el sector a partir de este mismo año. Como no podía ser de otra manera, según apunta la consultora Gartner, la mayoría están relacionadas con la Inteligencia Artificial.
Las herramientas con IA, que apuntan a jugar un papel muy destacado ya a corto plazo en el desarrollo de software, cambiarán, según señalan desde la consultora cómo se desarrollarán las aplicaciones. Pero también hay otras tendencias, que tienen que ver con el talento y con el medio ambiente, que tienen que tener en cuenta las empresas al trazar su hoja de ruta y elaborar sus presupuestos para los próximos años, como veremos a continuación, en las seis tendencias estratégicas que las empresas tendrán que tener en cuenta en cuanto a desarrollo de software.
1 – Ingeniería de software nativa de IA
La ingeniería de software nativa de IA está cambiando el ciclo de vida de desarrollo de software integrando la IA en todas sus fases, desde el diseño al despliegue. Estas prácticas permiten que la IA gestione, de manera autónoma o semiautónoma, una cantidad notable de tareas de dicho ciclo de vida.
Para Gartner, en 2028 el 90% de los ingenieros de software que trabajen en empresas emplearán asistentes de código con IA, desde el 14% que los usaban a principios de 2024. Eso sí, el papel de los desarrolladores cambiarán, y pasarán de tareas de implementación a las de orquestación.
Por ello se centrarán en resolución de problemas y diseño de sistemas. También en asegurar que los resultados de las herramientas de IA son de buena calidad. Para tener éxito en estos cambios, los equipos deben equilibrar la automatización con la supervisión humana, y tener en ceunta la complejidad de los flujos de trabajo, y los riesgos asociados.
2 – Desarrollo de aplicaciones y agentes basadas en modelos grandes de lenguaje (LLM)
Los modelos grandes de lenguaje están transformando la ingeniería del software a través de aplicaciones preparadas para interactuar de manera inteligente y autónoma, de forma similar a como lo hacen los humanos. Para Gartner, en 2927 al menos el 55% de los equipos de ingeniería del software desarrollarán de forma activa funciones basadas en LLMs.
Eso sí, desde la consultora avisan de que para que las aplicaciones y agentes basados en LLM tengan éxito, los responsables de ingeniería del software necesitan dar una vuelta a sus estrategias. Esto implica invertir en la adquisición de nuevas habilidades, experimentar con resultados de IA generativa e implementar protecciones sólidas para gestionar riesgos.
3 – Ingeniería de plataformas con IA generativa
La ingeniería de plataformas con IA generativa aprovecha distintos enfoques que ya funcionan para ayudar a los desarrolladores a descubrir, integrar y usar de manera segura funciones de IA generativa con sus aplicaciones. En Gartner aseguran que en 2027 el 70ç% de las empresas con equipos de ingeniería de plataformas incluirá funciones de IA generativa en sus plataformas de desarrollo internas.
Si los responsables de estos equipos hacen que las funciones de IA tengan un acceso sencillo a través de portales de desarrollo de autoservicio, dan prioridad a funciones en función de las necesidades de los desarrolladores, e implementan prácticas de seguridad y gobernanza robustas, conseguirán que sus equipos desarrollen aplicaciones innovadoras, y que al mismo tiempo cumplen los estándares de la compañía.
4 – Maximizar la «densidad del talento» en ingeniería de software
La expresión «densidad del talento» hace referencia a la concentración de profesionales altamente cualificados en los equipos de desarrollo. Esta concentración se ha convertido en un elemento de diferenciación clave para organizaciones de ingeniería que consiguen un rendimiento elevado.
Cuando se combina esta concentración de talento con la cultura y estrategias de tecnología adecuadas, los equipos con una densidad de talento elevada pueden funcionar con un nivel mayor de eficiencia y adaptabilidad, lo que lleva a un mayor valor para el cliente.
Pero para conseguirlo hay que centrarse en aumentar la densidad de talento, algo que también permite a los equipos contar con un mayor nivel de competitividad. Esto implicar ir más allá de las prácticas de contratación tradicionales y centrarse en captar talento.
Además, los responsables de los equipos deberían poner en marcha una cultura centrada en el aprendizaje continuo, así como en la colaboración, para atraer y retener profesionales capacitado que no solo puedan adaptarse, sino también evolucionar en función de las necesidades de la empresa.
5 – Crecimiento de los modelos y el ecosistema de IA generativa abierta
Los modelos abiertos de IA generativa están cambiando el panorama de la IA en la empresa, ya que ofrecen más flexibilidad, costes más bajos, y más libertad que los modelos propietarios de los proveedores. A diferencia de estos, los modelos abiertos de IA generativa permiten que las empresas puedan personalizar, ajustar y desplegar soluciones de IA adaptadas a sus necesidades específicas. Tanto en local como en la nube. Este cambio está haciendo que las funciones de IA avanzadas sean más accesibles y rentables para un número mayor de equipos y casos de uso.
Según las previsiones de Gartner, en 2028 el 30% de la inversión total de las empresas en tecnologías de IA generativa se destinará a modelos de IA generativa abiertos personalizados para casos de uso específicos del dominio en el que se utilicen.
6 – Ingeniería de software ecológica
La ingeniería de software ecológica es una disciplina centrada en el desarrollo de software sostenible que sea eficiente en cuanto a emisiones de carbono, y que tenga estas en cuenta. Este enfoque cambia el habitual, que es tratar el impacto medioambiental del software como algo a hacer después de desarrollarlo, ya cuando se utiliza, por otro centrado en incorporar prácticas ecológicas desde las primeras etapas de su diseño, y hacerlo en todas las fases de su ciclo de vida, desde su planificación hasta la fase de producción.
(muycomputerpro.com)
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