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. Después de un período de fuerte entusiasmo inicial, las empresas comienzan a afrontar el desafío práctico de integrar la IA en el ciclo real de desarrollo, prueba y operación de sistemas, especialmente en entornos críticos y regulados. Según un estudio de Corporación Internacional de Datos (IDC), encargado por Microsoft, el 68% de las empresas del mundo ya utilizan 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 Banco Bradesco han estado utilizando plataformas integradas de IA para automatizar procesos y ganar eficiencia operativa, mientras que fintechs como Nubank se destacan internacionalmente por la aplicación estratégica de tecnología en productos y operaciones digitales. Este avance aumenta la complejidad de los sistemas y refuerza la necesidad de madurez técnica, gobernanza e integración de la IA en los flujos de ingeniería de software existentes.
A Marcelo Marchi, CEO de Vericode, empresa especializada en calidad de software, automatización de pruebas y observabilidad, la adopción del concepto “IA primero", el desafío práctico de integrar la inteligencia artificial en procesos reales de ingeniería de software requiere más que la incorporación de nuevas herramientas. "La inteligencia artificial sólo genera valor cuando se integra en el flujo de ingeniería, con gobernanza y previsibilidad", afirma. Según él, las iniciativas aisladas tienden a perder eficacia cuando no están conectadas a procesos, controles y prácticas consolidados.
La investigación global “Future of Cyber”, de Deloitte, señala que, en Brasil, la inteligencia artificial/computación cognitiva ocupa la 6.ª posición en el ranking de inversiones en ciberseguridad, mientras que la IA generativa aparece en el 13.º lugar. Los datos reflejan los esfuerzos de las organizaciones para estructurar controles, modelar inventarios, registros de uso y políticas de acceso, especialmente dado el crecimiento de la automatización y la expansión de los riesgos regulatorios y operativos en sectores como el financiero.
Como resultado, las plataformas que aplican la IA de forma integrada a la ingeniería de software ganan relevancia. A Marcelo Marchi, soluciones orientadas a la automatización de pruebas, validación de API y generación de evidencia técnica permiten incorporar la inteligencia artificial de forma paulatina y controlada al 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 sólo en una promesa tecnológica”, destaca.
