La velocidad a la que evolucionan las prácticas de desarrollo de software impulsadas por la IA ha transformado la conversación sobre calidad. Un año después del debate sobre la posible trampa de velocidad, las cuestiones se han vuelto más profundas: confianza, gobernanza y alineación organizacional forman ahora el núcleo del reto.

Cuando el código generado por IA se vuelve rutinario y los ecosistemas se vuelven más complejos, ya no basta con seguir el ritmo de entrega. Es necesario decidir quién posee la calidad, qué nivel de riesgo es aceptable y qué confianza se necesita en un entorno habilitado por IA.

La IA está plenamente integrada a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software, acelerando la entrega a una velocidad sin precedentes. Pero la historia real ya no es solo la rapidez. Las organizaciones deben tomar decisiones más explícitas sobre dónde termina la calidad y dónde comienza el riesgo aceptable, y reconciliar trade-offs entre pruebas, confianza y responsabilidad.

La IA acelera la entrega de software, pero las estrategias de calidad quedan rezagadas

Es indiscutible que la IA ha transformado la calidad del software en el último año. La codificación asistida por IA, las pruebas automatizadas y los flujos de trabajo cada vez más autónomos ya no son experimentales; se están convirtiendo en prácticas estándar.

Ya casi siete de cada diez organizaciones han implementado herramientas de IA en al menos parte de sus flujos de entrega de software, y casi la mitad las ha integrado por completo en sus entornos de desarrollo.

El impacto en la productividad es innegable. Los equipos de desarrollo pueden generar código más rápido, automatizar tareas repetitivas y acelerar ciclos de entrega que antes tomaban semanas para reducirse a días o incluso horas. Pero la capacidad de crear software ha avanzado mucho más rápido que la capacidad de las organizaciones para validarlo.

Como resultado, el 60% de los equipos liberan código sin pruebas. No es un fallo fortuito, como mostró nuestra investigación de 2025, sino que obedecen a la presión de entregar más rápido y a que el volumen de código supera lo que muchos equipos pueden probar razonablemente. En otras palabras, estas son decisiones empresariales conscientes. Las organizaciones ni siquiera intentan probarlo todo; deciden qué pueden permitirse no probar.

A medida que la entrega de software se acelera, la calidad ya no se trata solo de eliminar defectos, sino de determinar qué riesgos son aceptables. Pero eso exige una gobernanza más fuerte, una rendición de cuentas más clara y una comprensión compartida de lo que constituye una versión aceptable.

La definición de calidad está cambiando

En un mundo impulsado por IA, las organizaciones nunca podrán probar cada línea de código generado por IA. Si bien la IA ha eliminado muchos cuellos de botella asociados con la escritura de código, no ha creado más tiempo para validarlo. Los modelos de calidad tradicionales fueron diseñados para una era en la que la velocidad de desarrollo dictaba en gran medida la velocidad de pruebas. Esa suposición ya no se sostiene.

La respuesta no es bajar la barra de calidad, sino replantear qué significa calidad realmente. En lugar de intentar conservar enfoques antiguos pidiendo a los equipos que prueben todo, las organizaciones deben redefinir qué significa la calidad de software.

El éxito, cada vez más, dependerá de entender dónde la calidad es más crucial. ¿Qué aplicaciones son críticas para el negocio? ¿Qué recorridos de clientes implican mayor riesgo comercial o regulatorio? ¿Qué cambios requieren pruebas exhaustivas y cuáles pueden validarse mediante enfoques basados en riesgo?

En otras palabras, la calidad del software está pasando de ser una actividad centrada en la prueba a convertirse en una cuestión de inteligencia: el foco se desplaza de la cantidad de pruebas hacia la confianza en las decisiones de liberación, basada en qué riesgos pueden identificar y gestionar las organizaciones.

Por qué la gobernanza, la visibilidad y la validación continua se están convirtiendo en las nuevas bases de la calidad del software

A medida que las organizaciones adoptan modelos de calidad basados en el riesgo, surge una brecha crítica: ¿cómo se gobiernan esos riesgos en tiempo real?

En la entrega tradicional, la gobernanza se aplicaba en etapas fijas. En entornos acelerados por IA, ese modelo falla. El código se genera de forma continua, las canalizaciones avanzan más rápido que los ciclos de revisión humana y la frecuencia de entrega supera lo que la gobernanza de etapas puede soportar.

Esto requiere tres cambios estructurales.

Primero, la visibilidad se vuelve fundamental. Sin una visión en tiempo real de lo que genera la IA, qué se está probando y dónde emergen lagunas de cobertura, las decisiones de riesgo se toman sin una visión completa del sistema.

La visibilidad es el prerrequisito de la confianza, permitiendo a los líderes entender no solo si el software funciona, sino si está siendo validado adecuadamente a medida que evoluciona.

Segundo, la gobernanza debe acercarse a la creación del código. En lugar de ser un punto de control final antes de la liberación, la gobernanza debe integrarse más temprano en el ciclo de vida, donde se introduce el riesgo. Esto significa incorporar señales de calidad, requisitos de cumplimiento y umbrales de riesgo en el propio proceso de desarrollo, en lugar de evaluarlos retrospectivamente.

Tercero, la validación continua reemplaza a las fases de pruebas discretas. A medida que la IA aumenta tanto la velocidad como el volumen de producción de código, las organizaciones pasan de ciclos de pruebas episódicas a una validación constante. En lugar de preguntar si el software ha sido probado, la pregunta relevante es si se está validando continuamente de acuerdo con el apetito de riesgo de la organización a medida que cambia.

En entornos impulsados por IA, la confianza en la calidad del software depende menos de aprobaciones puntuales y más de la capacidad de observar, medir y validar la calidad a medida que se crea.

Las organizaciones toman decisiones deliberadas sobre el riesgo

La calidad del software siempre ha implicado equilibrar prioridades en juego, pero la IA hace que esos compromisos sean más explícitos, con lo que se define como “lo suficientemente bueno” en la intersección entre restricciones de ingeniería y presión empresarial.

El desafío es que las organizaciones no siempre están de acuerdo en qué representa eso. Casi la mitad reporta una alineación parcial entre directivos y equipos de software sobre cómo se ve un software de alta calidad, lo que sugiere que la preparación para la liberación es cada vez más interpretativa y menos gobernada por estándares consistentes.

Esto también explica un hallazgo clave en nuestros datos: si bien más del noventa por ciento de los ejecutivos de nivel C confían en sus estrategias de prueba, casi un tercio de los líderes de aseguramiento de calidad (QA) y DevOps siguen sin estar seguros de que esas estrategias abordan adecuadamente los riesgos más críticos del software.

Este gap refleja perspectivas fundamentalmente distintas. Los ejecutivos se concentran en resultados estratégicos y velocidad de negocio, mientras que los equipos de ingeniería viven las realidades operativas de validar sistemas de software cada vez más complejos.

Cerrar esa brecha será cada vez más importante a medida que la IA acelere la entrega de software. La confianza no puede existir si distintas partes de la organización operan bajo definiciones diferentes de calidad o de riesgo aceptable.

La calidad del software se ha convertido en una decisión de negocio

Durante años, la calidad del software se consideró una responsabilidad técnica: una disciplina enfocada en detectar defectos antes de que llegaran a los clientes. Eso ya no es suficiente.

Cuando el software sostiene experiencias de cliente, cumplimiento regulatorio y operaciones críticas del negocio, las decisiones sobre calidad se vuelven decisiones de negocio. Desplegar software con brechas conocidas ya no es un compromiso técnico; es una valoración de riesgos organizacional.

Las consecuencias van más allá de los equipos de desarrollo. Una calidad deficiente puede aumentar la deuda técnica, introducir vulnerabilidades de seguridad, generar desafíos de cumplimiento y erosionar la confianza de los clientes. Muchas organizaciones ya atribuyen cientos de miles (si no millones) de libras al impacto downstream de fallos y retrabajos de software.

Al mismo tiempo, la gobernanza ha tenido dificultades para madurar al ritmo de la adopción de IA. Aunque muchos confían en la IA para tomar decisiones de liberación, significativamente menos creen estar preparados para hacerlo a escala. Esa disparidad entre adopción y supervisión es probable que se convierta en uno de los desafíos definitorios de la próxima fase de la entrega de software habilitada por IA.

En última instancia, la calidad del software ya no puede delegarse únicamente a los equipos de ingeniería. Requiere alineación de liderazgo, responsabilidad compartida y gobernanza que siga el ritmo de un desarrollo cada vez más autónomo.

Conclusión

La IA ha acelerado la entrega de software hasta el punto en que los enfoques existentes de pruebas y gobernanza están quedándose cortos. Las organizaciones que tengan más probabilidades de tener éxito serán aquellas que tomen decisiones deliberadas y bien gobernadas sobre el riesgo, e integren la confianza en el ciclo de vida de entrega de software en lugar de tratarla como un punto de control final.

La calidad del software ya no puede ser solo una disciplina de ingeniería. En la era de la IA, se convierte en una responsabilidad de liderazgo.

Este artículo se ha producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra plataforma para destacar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica.

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