El avance de la inteligencia artificial (IA) en la ingeniería de software ha entrado en una nueva fase, marcada por la transición del discurso experimental a la adopción estructurada en los procesos corporativos. Tras un período de gran entusiasmo inicial, las empresas comienzan a enfrentar el desafío práctico de integrar la IA en el ciclo real de desarrollo, pruebas y operación de sistemas, especialmente en entornos críticos y regulados. Según un estudio de International Data Corporation (IDC), encargado por Microsoft, el 68% de las empresas en el mundo ya utiliza inteligencia artificial generativa en sus operaciones, lo que indica la consolidación de la tecnología en el entorno corporativo.
En Brasil, este movimiento se observa principalmente en el sector financiero. Instituciones como el Banco Bradesco vienen utilizando plataformas integradas de IA para la automatización de procesos y la mejora de la eficiencia operativa, mientras que fintechs como Nubank se destacan internacionalmente por la aplicación estratégica de la tecnología en productos y operaciones digitales. Este avance amplía la complejidad de los sistemas y refuerza la necesidad de madurez técnica, gobernanza e integración de la IA en los flujos ya existentes de ingeniería de software.
Para Marcelo Marchi, CEO de Vericode, empresa especializada en calidad de software, automatización de pruebas y observabilidad, la adopción del concepto “AI First“, el desafío práctico de integrar inteligencia artificial en los procesos reales de ingeniería de software, exige más que la incorporación de nuevas herramientas. “La inteligencia artificial solo genera valor cuando está integrada en el flujo de ingeniería, con gobernanza y previsibilidad”, afirma. Según él, las iniciativas aisladas tienden a perder efectividad cuando no están conectadas a procesos, controles y prácticas consolidadas.
La investigación global “Future of Cyber”, de Deloitte, señala que, en Brasil, la inteligencia artificial/computación cognitiva ocupa el 6º puesto en el ranking de inversiones en ciberseguridad, mientras que la IA generativa aparece en la 13ª posición. El dato refleja el esfuerzo de las organizaciones por estructurar controles, inventarios de modelos, registros de uso y políticas de acceso, especialmente ante el crecimiento de la automatización y la ampliación de riesgos regulatorios y operacionales en sectores como el financiero.
Con ello, las plataformas que aplican IA de forma integrada a la ingeniería de software ganan relevancia. Para Marcelo Marchi, soluciones orientadas a la automatización de pruebas, validación de APIs y generación de evidencias técnicas permiten que la inteligencia artificial se incorpore de manera gradual y controlada en el día a día de los equipos. “Este camino favorece la escalabilidad, la seguridad y la previsibilidad, transformando la IA en un elemento estructural de la ingeniería de software, y no solo en una promesa tecnológica”, destaca.
