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Daniel Pulido
Consultor de Transformación Digital de Grant Thornton
daniel.pulido@cr.gt.com
Durante mucho tiempo, desarrollar sistemas a la medida era costoso y usualmente reservado para empresas con presupuestos elevados y suficiente tiempo para ejecutar proyectos de varios meses. Actualmente, gracias a la inteligencia artificial, el desarrollo de software es mucho más accesible. Tareas como crear pantallas, hacer consultas a bases de datos, configurar pruebas automatizadas o generar documentación pueden hacerse en mucho menos tiempo, lo que permite reemplazar procesos manuales por sistemas adaptados a las necesidades de las empresas.
Esto también cambió el trabajo de los desarrolladores. Los perfiles más experimentados se enfocan en revisar el código generado, tomar decisiones de arquitectura y asegurarse de que el sistema sea seguro y mantenible. Muchas veces la IA puede generar código que parece correcto, pero con soluciones que no son escalables o mantenibles.
El principal riesgo que trae esto es generar código más rápido de lo que se puede revisar, muchas veces causando que se confunda la velocidad con progreso. Generar miles de líneas de código no significa que el proyecto esté más cerca de completarse. Por el contrario, puede aumentar la complejidad, duplicar funcionalidades y crear una deuda técnica que será difícil de mantener a largo plazo.
Por esta razón, es importante el uso responsable de las herramientas como asistentes de programación y no transformarlos en sustitutos del criterio profesional. Es clave mantener prácticas como las revisiones de código, las pruebas automatizadas, la documentación, el control de versiones y la validación de requerimientos. También suele ser conveniente generar cambios pequeños y controlados en lugar de solicitar módulos completos sin supervisión.
La inteligencia artificial está democratizando el desarrollo de software y permite que cada vez más empresas puedan crear soluciones adaptadas a sus procesos. Sin embargo, su verdadero valor no se basa en producir un código más rápido, sino en permitir que los equipos dediquen más tiempo a comprender los problemas, diseñar soluciones y tomar decisiones técnicas responsables.
