Hoy en día, hablar de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se ha vuelto casi algo rutinario. Para quienes llevamos años en el desarrollo de software, este “santo grial” ha aparecido en diferentes formas a lo largo del tiempo: lenguajes de dominio específico, herramientas de modelado que prometen generar código automáticamente y predicciones de cambios de paradigma que relegarían a los desarrolladores a ser diseñadores, analistas o gerentes de proyecto. Si bien esas visiones no se han materializado del todo, sí hemos visto una evolución constante: han surgido nuevos roles y el ecosistema de desarrollo se ha vuelto cada vez más sofisticado.
No cabe duda de que la IA —especialmente la generativa— ya está teniendo un impacto significativo y seguirá planteando preguntas esenciales sobre el rediseño de flujos de trabajo, la transformación de roles y la aparición de nuevos modelos de negocio en toda la industria.
¿Qué es la IA Generativa Aplicada a la Programación?
En el contexto del desarrollo de software, la IA generativa se refiere a sistemas capaces de crear contenido de forma autónoma, incluyendo código fuente, documentación técnica, scripts de pruebas automatizadas, ejemplos de uso y más.
En Switch, adoptamos GitHub Copilot a finales de 2024, aunque herramientas como Amazon CodeWhisperer, Tabnine u OpenAI también son opciones viables. Todas estas reflejan cómo se están incorporando estas capacidades generativas en los flujos de trabajo de los desarrolladores.
Estas herramientas funcionan entrenándose con grandes volúmenes de código abierto, documentación y patrones de diseño, lo que permite a los modelos aprender la “gramática” de los lenguajes de programación, frameworks y estilos de codificación. Como resultado, los desarrolladores pueden recibir sugerencias contextuales mientras programan, generar funciones completas a partir de comentarios en lenguaje natural o incluso traducir algoritmos entre distintos lenguajes. Algunas de estas capacidades ya forman parte de nuestro trabajo diario, mientras que otras —como la generación de código desde lenguaje natural— aún están evolucionando. Sin embargo, su uso mejora notablemente la calidad del desarrollo, simplifica la creación de datos de prueba mockeados y permite revisiones de código más sofisticadas.
Este cambio también está dando lugar a lo que se conoce como “vibe coding” —una tendencia en la que los desarrolladores y las herramientas de IA “improvisan juntos” en el código, utilizando indicaciones en lenguaje natural y retroalimentación iterativa para co-crear soluciones. Como describe WebProNews, “code vibing” permite a los equipos aprovechar la IA no solo como generadora de resultados, sino como un espacio creativo que acelera la ideación y la resolución de problemas (WebProNews, 2025).
Casos de Uso Reales en Switch
Ya hemos empezado a implementar usos prácticos de IA generativa en varios de nuestros proyectos. Si bien todavía no es una práctica completamente estandarizada en toda la organización, estamos probando distintas aplicaciones y ajustando nuestro proceso constantemente. Algunos ejemplos clave:
- Autocompletado y Generación de Funciones: Los IDE potenciados con IA generativa brindan sugerencias más inteligentes y contextuales que el autocompletado tradicional. Para problemas de complejidad simple o media, es un gran impulsor de productividad. Para lógicas más complejas, la supervisión humana sigue siendo esencial.
- Creación de Pruebas Unitarias e Integración: La IA nos ayuda a generar esqueletos de pruebas a partir de funciones o descripciones existentes, mejorando la cobertura, la calidad y ahorrando tiempo.
- Documentación Automática: Muchos desarrolladores encuentran tedioso documentar. Utilizamos IA generativa para automatizar la creación de comentarios y archivos README, reduciendo el trabajo repetitivo y fomentando la mantenibilidad.
- Refactorización y Detección de Errores: Tanto líderes técnicos como desarrolladores usan la IA para limpiar y estandarizar código, sugerir mejoras, detectar bugs y reforzar la seguridad, manteniendo el software robusto y alineado a estándares.
- Generación de Datos de Prueba: Generamos datos mockeados realistas para apoyar pruebas funcionales, de carga o rendimiento, sin exponer información sensible.
- Onboarding de Desarrolladores: Los nuevos ingresos suelen enfrentar una curva de aprendizaje empinada. La IA ayuda a los perfiles junior a entender rápidamente bloques de código y la lógica de los sistemas, reduciendo tiempos de incorporación y aumentando la productividad.
- Infrastructure as Code (IaC): Estamos explorando cómo la IA puede apoyar IaC mediante asistencia en scripts de Terraform y configuraciones en la nube —acelerando la entrega y reduciendo errores humanos.
¿Hacia Dónde Va la IA Generativa en el Desarrollo de Software?
La IA está integrándose cada vez más como una capa natural a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de software. Algunas empresas incluso especulan que los agentes inteligentes podrían reemplazar por completo los modelos liderados por humanos, aunque somos escépticos de que eso ocurra pronto. Aun así, la integración ya está en marcha.
Una dirección prometedora es la programación conversacional, donde los desarrolladores describen requisitos en lenguaje natural y la IA los traduce en arquitectura, módulos o pruebas. Pero va aún más allá: como describe Forrester en Forbes, y como mencionamos antes, la siguiente evolución es el “vibe coding”. Esto significa que la IA no solo responde a instrucciones estáticas, sino que entiende la intención, el contexto y el resultado deseado de lo que se construye. Es un colaborador ambiental, consciente de los objetivos, que intuye lo que se busca lograr —y ayuda a llegar allí más rápido.
Prevemos que la IA evolucionará de ser simples “autocompletadores” a supervisores inteligentes, capaces de entender el contexto completo de un proyecto, sugerir decisiones de diseño, alertar sobre deuda técnica y mantener la calidad general. Además, surgirán modelos entrenados específicamente para industrias como finanzas, retail o logística, que ofrecerán soluciones alineadas a estándares regulatorios y listas para desplegarse rápidamente. En Switch ya estamos prototipando estas capacidades en verticales clave.
El impacto de la IA también crecerá más allá del desarrollo, abarcando prácticas como la seguridad continua: generación de políticas, escaneo de vulnerabilidades y monitoreo en tiempo real para reforzar la cultura DevSecOps de punta a punta.
Gobernanza y Confianza: Clave para Escalar
A medida que estas herramientas maduren, la velocidad por sí sola no bastará. El artículo de Forbes destaca que el verdadero diferenciador será la confianza y la gobernanza: marcos para trazabilidad de auditorías, validación de calidad, seguridad y cumplimiento deberán evolucionar junto con la generación de código. Ya lo estamos viendo mientras la IA expande su rol hacia la seguridad continua, la creación de políticas, el escaneo de vulnerabilidades y la supervisión en producción.
Conclusiones
¿Se avecina la “extinción” de los desarrolladores? Poco probable, al menos en el corto o mediano plazo. Aún quedan demasiadas piezas por encajar. La creatividad, la intuición y la visión no se reemplazarán de la noche a la mañana.
Lo que sí es seguro es que la IA se está convirtiendo en un aliado poderoso: impulsa la productividad, automatiza tareas tediosas y libera a los desarrolladores para abordar desafíos más complejos y de alto valor. En Switch, estamos abrazando este cambio —porque no podemos darnos el lujo de ignorarlo.
La línea entre lo humano y lo artificial se vuelve cada vez más difusa. Depende de nosotros usar esta evolución de forma estratégica, tanto para nuestros clientes como para nosotros mismos.
El futuro es ahora. La mesa está servida. Hagan sus apuestas.
¿Quieres saber cómo podemos ayudarte a aprovechar la IA generativa en tus proyectos? Escríbenos y conversemos.
Autor: Carlos Leonczuk – Chief Operating Officer (COO) – Switch Software
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