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Las mejoras técnicas fracasan cuando los equipos no perciben las ganancias de productividad. Los equipos exitosos alinean la productividad real con la percepción de productividad mediante prácticas disciplinadas.
La ingeniería de software tiende a seguir modas por sobre la disciplina. Sin embargo, las organizaciones que logran aumentos sostenibles de productividad adoptan prácticas sistemáticas que generan datos fiables y consolidan el conocimiento institucional. La ventaja competitiva no reside en las herramientas más innovadoras, sino en medir constantemente lo que importa en su contexto específico mientras la competencia sigue las tendencias.
Este articlulo es una mirada al aprendizaje de trabajar un mes codificando con AI.
Hay mucho ruido respecto a los resultados de productividad de las herramientas de generación de código. ¿Cómo podemos difereciar las señales del ruido?
Los asistentes de código de IA prometen mejoras revolucionarias en la productividad, y algunos proveedores afirman mejoras del 50 % o más en el rendimiento de los desarrolladores. Sin embargo, al analizar la capacidad real de un equipo de desarrollo típico, la realidad se vuelve mucho más matizada, y los cálculos del ROI revelan por qué muchos directores de tecnología experimentan una disonancia cognitiva entre las promesas de los proveedores y los resultados reales.
Se proyecta que el mercado de herramientas de generación de código crecerá a 12 mil millones de dólares para fines de 2028. Pero cuál es el impacto real en productividad?
La publicación analiza la evolución del desarrollo de software a través de tres eras: proceso, personas y herramientas. Resalta la complejidad del desarrollo y la necesidad de un enfoque equilibrado que integre la disciplina y los aprendizajes históricos. La combinación de herramientas de IA promete mejorar la producción, pero no sustituye la importancia de las prácticas sólidas.