Durante décadas, la decisión de construir un software desde cero o adquirir una solución lista ha guiado las estrategias tecnológicas en empresas de los más diversos sectores. La ecuación parecía simple, comprar aceleraba la adopción y reducía costos, construir ofrecía personalización y control. Pero la llegada de la inteligencia artificial generativa, y en especial, del desarrollo asistido por IA (AIAD), modificó todas las variables de esa cuenta. Ya no se trata de decidir entre dos enfoques clásicos, y quizás el dilema tradicional ya ni siquiera exista.
Con la IA generativa optimizando etapas cruciales del ciclo de desarrollo, como la escritura de código, las pruebas automatizadas, la detección de errores y hasta sugerencias de arquitectura, construir software a medida dejó de ser un esfuerzo exclusivo de grandes corporaciones con presupuestos sólidos. Modelos preentrenados, bibliotecas especializadas y plataformas low-code o no-code potenciadas por IA redujeron drásticamente los costos y el tiempo de desarrollo.
En lugar de meses, muchas soluciones hoy se entregan en semanas, y en lugar de equipos internos numerosos, equipos reducidos y altamente especializados pueden entregar aplicaciones personalizadas y escalables con una eficiencia impresionante. El GitHub Copilot, lanzado en 2021, es un ejemplo práctico de IA generativa que ayuda a los desarrolladores, sugiriendo códigos y completando fragmentos automáticamente. Un estudio de GitHub indicó que los desarrolladores que usan Copilot completaron tareas un 55% más rápido en promedio, mientras que los que lo usaron tardaron en promedio 1 hora y 11 minutos en completar la tarea, los que no usaron GitHub Copilot tardaron en promedio 2 horas y 41 minutos.
Ante esta realidad, el antiguo argumento de que comprar software listo era sinónimo de ahorro pierde fuerza. Las soluciones genéricas, aunque tentadoras, a menudo no se adaptan a las particularidades de los procesos internos, no escalan con la misma agilidad y crean una dependencia limitante. A corto plazo, pueden parecer suficientes, pero a mediano y largo plazo, se convierten en obstáculos para la innovación.
Más que eso, la propia noción de que la ventaja competitiva reside en el código en sí comienza a desmoronarse. En un escenario en el que reescribir toda una aplicación se ha vuelto barato y viable, la idea de "proteger el código" como activo estratégico tiene cada vez menos sentido. El valor real está en la arquitectura de la solución, en la fluidez de la integración con los sistemas del negocio, en la gobernanza de los datos y, principalmente, en la capacidad de adaptar rápidamente el software a medida que el mercado o la empresa cambian.
El uso de inteligencia artificial (IA) y automatización reduce hasta un 50% el tiempo de desarrollo, según el 75% de los ejecutivos entrevistados en un informe realizado por OutSystems y KPMG. Pero si el "build" es la nueva norma, surge un segundo dilema: ¿construir internamente o con socios externos especializados? Aquí, el pragmatismo habla más alto. Crear un equipo propio de tecnología requiere inversión continua, gestión de talentos, infraestructura y, sobre todo, tiempo, el activo más escaso en la carrera por la innovación. Para empresas cuyo núcleonegociosno essoftware, esa elección puede ser contraproducente.
Por otro lado, las asociaciones estratégicas con empresas de desarrollo ofrecen ventajas, como acceso inmediato a conocimientos técnicos avanzados, entrega acelerada, flexibilidad en la contratación y reducción de costos operativos. Equipos externalizados con experiencia actúan como extensión de la empresa, con enfoque en resultados, y muchas veces ya cuentan con modelos listos de arquitectura escalable, pipelines de CI/CD integrados y frameworks probados, todo lo cual sería costoso y lento de construir desde cero. También vale la pena mencionar un tercer elemento en esa ecuación: el efecto red de la experiencia acumulada.
Mientras los equipos internos enfrentan una curva de aprendizaje continua, los especialistas externos que trabajan en múltiples proyectos acumulan repertorio técnico y de negocios a un ritmo mucho más acelerado. Esta inteligencia colectiva, aplicada de forma dirigida, a menudo genera soluciones más eficaces e innovadoras. La decisión, por lo tanto, ya no es entre comprar o construir, sino entre atarse a soluciones rígidas o construir algo que realmente satisfaga lo que el negocio necesita.La personalización, antes un lujo, se convirtió en una expectativa, la escalabilidad, en una exigencia, y la IA, en un punto de inflexión.
Al final, la verdadera ventaja competitiva no reside en el software listo, ni en las líneas de código escritas a medida, sino en la agilidad estratégica con la que las empresas integran soluciones tecnológicas a su crecimiento. La era del AIAD nos invita a abandonar dilemas binarios y pensar en el software como un proceso continuo, vivo y estratégico. Y, para ello, no basta con construir, es necesario construir con inteligencia, socios adecuados y visión de futuro.
