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La industria de tecnologías de la información (TI) ha demostrado una notable capacidad para replicar y mejorar modelos económicos exitosos, acelerando su desarrollo a través de tres tendencias clave: digitalización, cambios en paradigmas organizativos y productivos, y el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA). Este artículo analiza la influencia de estas tendencias en la ingeniería de software y se centra particularmente en el impacto de la IA, que ha transformado la productividad, los modelos de trabajo y las competencias requeridas en los equipos de desarrollo. El uso de herramientas de IA ha marcado el comienzo de la “Ingeniería de Software Aumentada por IA”, un concepto emergente que redefine el ciclo de vida del desarrollo de software. Sin embargo, la implementación de estas herramientas enfrenta desafíos, desde la resistencia organizacional hasta preocupaciones sobre seguridad de datos. Este estudio incluye 27 equipos de ingeniería de software de varias regiones de Europa y ofrece un análisis detallado de las mejores prácticas para integrar herramientas de IA en los procesos de desarrollo. Basándose en la teoría de difusión de innovaciones de Everett Rogers, el artículo identifica las etapas actuales y futuras de adopción de IA en la ingeniería de software, desde los primeros adoptantes hasta la mayoría temprana. El estudio concluye con un conjunto de recomendaciones tácticas y estratégicas para empresas TI que buscan alcanzar competitividad global mediante la incorporación de tecnologías de IA en sus procesos de producción de software.
The information technology (IT) industry has demonstrated a remarkable ability to replicate and improve successful economic models, accelerating its development through three key trends: digitalization, changes in organizational and production paradigms, and the use of artificial intelligence (AI) tools. This article analyses the influence of these trends on software engineering and focuses particularly on the impact of AI, which has transformed productivity, working models and the skills required in development teams. The use of AI tools has ushered in “AI-Augmented Software Engineering”, an emerging concept that redefines the software development lifecycle. However, the implementation of these tools faces challenges, from organizational resistance to data security concerns. This study covers 27 software engineering teams from various regions in Europe, offering an in-depth analysis of best practices for integrating AI tools into development processes. Drawing on Everett Rogers’ theory of diffusion of innovations, the paper identifies the current and future stages of AI adoption in software engineering, from early adopters to the early majority. The study concludes with a set of tactical and strategic recommendations for IT companies seeking to achieve global competitiveness by incorporating AI technologies into their software production processes.
