AI todos: cómo AI están hiperpersonalizando el software empresarial

Durante mucho tiempo, la tecnología ha intentado ser accesible más allá de quienes saben programar. Este proceso ha evolucionado poco a poco, pasando de lenguajes de programación de bajo nivel muy difíciles de entender, como el ensamblador, a otros de «alto nivel» mucho más parecidos al lenguaje natural, como Python. Ahora estamos rompiendo esa barrera para, quizá, alcanzar un proceso de programación totalmente basado en el «lenguaje natural». Herramientas como Cursor AI tienen una capitalización bursátil de 100 millones de dólares, y el término «vibe coding» se está popularizando cada vez más.

Por supuesto, esto se sitúa en el extremo del espectro del bombo publicitario, y no creo que vaya a sustituir por completo a Data de software o Data con experiencia. Pero esa no es la cuestión: no necesitamos sustituir esos puestos. Al fin y al cabo, muchas necesidades empresariales no son tan complejas; a menudo, una buena hoja de cálculo de Excel bien estructurada puede hacer el trabajo. Ahí es donde reside el valor: hemos dotado a los equipos empresariales de la capacidad de crear prototipos de productos con extrema rapidez, ya sea una nueva función en su proceso de CRM o un formulario para capturar valor en algún punto de la cadena de suministro.

Los equipos empresariales podrán crear su propio software «hiperpersonalizado» que vaya más allá de las actuales hojas de cálculo de Excel, aliviando la enorme sobrecarga de demanda que soportan los equipos de TI y de desarrollo tecnológico y, probablemente, aportando unos requisitos mucho más validados y sintetizados, lo que facilitará enormemente el trabajo de los ingenieros. ¿Cuál es el reto? Desde una perspectiva empresarial, ¿cómo puede una Compañia esta descentralización sin limitar las ventajas que aportan estos AI y, al mismo tiempo, establecer una buena gobernanza?

La historia de la informática puede considerarse como una marcha constante hacia la accesibilidad. Los primeros programadores trabajaban directamente con código máquina binario, un proceso laborioso que exigía profundos conocimientos técnicos y una precisión extrema. El lenguaje ensamblador proporcionó la primera capa de abstracción, seguida de lenguajes procedimentales como FORTRAN y COBOL, que acercaron los conceptos de programación a los patrones de pensamiento humanos.

Los lenguajes orientados a objetos, como Java y Python, simplificaron aún más el desarrollo al organizar el código en objetos conceptuales que reflejan entidades del mundo real. En la última década surgieron las plataformas «low-code» y «no-code», que introdujeron interfaces de programación visual. Herramientas como Microsoft Power Apps, Bubble y Zapier permitieron a los usuarios empresariales crear aplicaciones básicas a través de interfaces gráficas sin necesidad de escribir código tradicional.

La integración de los grandes modelos de lenguaje en el desarrollo supone un salto cualitativo con respecto a estas plataformas. A diferencia de sus predecesores, los asistentes AI , como GitHub Copilot, Cursor AI y Claude, comprenden el contexto, pueden generar funcionalidades complejas a partir de descripciones en lenguaje natural y aprenden de los patrones de interacción.

El «vibe coding» refleja este cambio de paradigma: la capacidad de comunicar una intención en lugar de instrucciones explícitas. Un director de marketing podría limitarse a decir: «Necesito un panel de control que muestre el rendimiento de las campañas en todos los canales y que permita filtrar por intervalo de fechas y grupo demográfico objetivo», y recibiría a cambio un código funcional.

Este enfoque salva la brecha entre el pensamiento empresarial y la implementación técnica de formas sin precedentes. El usuario empresarial no necesita comprender variables, funciones ni data , sino únicamente el problema empresarial que está tratando de resolver.

Superar el cuello de botella informático

Durante décadas, las empresas se han enfrentado al mismo reto fundamental: la demanda tecnológica supera sistemáticamente la capacidad de desarrollo. Según un estudio de McKinsey, más del 85 % de las organizaciones reciben más solicitudes de desarrollo de software de las que pueden atender, y los retrasos habituales en los proyectos no críticos oscilan entre los 6 y los 12 meses.

Este cuello de botella genera múltiples problemas empresariales:

• Oportunidades perdidas: Las condiciones del mercado cambian mientras los proyectos esperan su turno
• TI en la sombra: Los departamentos, frustrados, implementan soluciones no autorizadas
• Soluciones provisionales ineficaces: Los empleados crean procesos manuales para compensar
• Ventaja estratégica desperdiciada: La información Data sigue sin aprovecharse

AI abordan estos retos permitiendo a los equipos empresariales resolver muchas de sus propias necesidades tecnológicas. En lugar de tener que esperar a que les atienda el departamento de TI, un equipo de ventas podría crear su propia herramienta de visualización del proceso de ventas, o un equipo de marketing podría desarrollar un sistema de seguimiento del rendimiento de las campañas.

La economía del desarrollo democratizado

Los argumentos económicos a favor de AI son convincentes. El desarrollo tradicional de software empresarial sigue un patrón predecible que suele prolongarse durante meses y cuesta entre miles y millones de dólares, dependiendo de la complejidad. El coste más insidioso es la falta de alineación: el producto final a menudo no satisface las necesidades reales de la empresa porque los requisitos se han perdido en el proceso.

AI acortan este ciclo de forma drástica. Los equipos empresariales pueden realizar iteraciones rápidamente, probando soluciones en cuestión de horas en lugar de meses. Este enfoque:

• Reduce los costes de desarrollo entre un 70 % y un 90 % en el caso de aplicaciones sencillas
• Reduce el tiempo de implementación de meses a días u horas
• Mejora la coordinación entre las necesidades empresariales y las soluciones técnicas
• Permite realizar iteraciones rápidas basadas en comentarios del mundo real

Un aspecto fundamental de AI en entornos empresariales es su doble capacidad para la automatización y la necesidad de una supervisión adecuada. Estos dos elementos definen el modo en que AI operan en el contexto de las organizaciones.

Automatización inteligente

AI destacan por su capacidad para automatizar tareas y flujos de trabajo repetitivos que antes requerían intervención humana. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, que siguen reglas rígidas, AI pueden:

• Adaptarse a las variaciones en data de entrada data el contexto
• Tomar decisiones basadas en una comprensión probabilística de los escenarios
• Aprende de las interacciones pasadas para mejorar el rendimiento
• Gestionar entradas en lenguaje natural sin necesidad de una sintaxis precisa

Esta capacidad de automatización inteligente permite a los usuarios empresariales delegar tareas cada vez más complejas a AI . Por ejemplo, un agente podría automatizar no solo data , sino también el análisis inicial, la detección de anomalías y la toma de decisiones rutinarias, lo que liberaría a los humanos para que se centren en las excepciones y en las consideraciones estratégicas.

Requisitos de supervisión

A pesar de sus capacidades, AI requieren una supervisión humana adecuada, lo cual es un factor fundamental a tener en cuenta para su implementación en las empresas. Entre los modelos de supervisión eficaces se incluyen:

• Intervención humana: Para procesos críticos en los que cada AI requiere verificación humana antes de su ejecución
• Intervención humana: Para procesos rutinarios en los que AI de forma autónoma, pero los humanos supervisan el rendimiento y pueden intervenir
• Control humano en bucle: Para procesos de bajo riesgo en los que los seres humanos revisan periódicamente el rendimiento global

El modelo de supervisión adecuado depende de la tolerancia al riesgo, los requisitos normativos y el grado de madurez del AI . Las organizaciones deben sopesar cuidadosamente las ventajas de la automatización frente a la necesidad de supervisión para evitar errores, sesgos o desajustes con respecto a los objetivos empresariales.

El software empresarial ha seguido tradicionalmente un enfoque de «talla única». Los principales sistemas, como las plataformas de CRM, ERP y HRIS, ofrecen opciones de configuración, pero, en última instancia, imponen flujos de trabajo estandarizados en diversas funciones empresariales. Esta estandarización genera eficiencia a costa de la optimización de los procesos para contextos específicos.

La hiperpersonalización invierte este paradigma. En lugar de obligar a los procesos empresariales a adaptarse a las limitaciones del software, las aplicaciones hiperpersonalizadas se adaptan a las necesidades específicas de determinados departamentos, puestos o incluso personas.

Considera estos ejemplos habituales en los que AI permiten una hiperpersonalización:

• Un analista de la cadena de suministro que está desarrollando una herramienta dinámica de previsión de inventario que integra data meteorológicos, historiales de ventas y plazos de entrega de los proveedores
• Un equipo de atención al cliente que está creando una base de conocimientos con funciones de búsqueda semántica para agilizar la resolución de incidencias
• Profesionales de recursos humanos que desarrollan una aplicación de incorporación de empleados que personaliza la formación en función del puesto y la experiencia
• Los representantes de ventas crean paneles de visualización personalizados para realizar un seguimiento de sus indicadores de rendimiento específicos

Estos ejemplos tienen algo en común: son herramientas empresariales valiosas que, aunque no justifican una priorización formal por parte del departamento de TI, mejoran significativamente la eficiencia de los departamentos. Como señaló un director de sistemas de información: «No estamos sustituyendo nuestro sistema ERP por código AI, sino que estamos capacitando a nuestros usuarios empresariales para que resuelvan los problemas de última hora que siempre quedan relegados al final de nuestra lista de prioridades».

El valor de este enfoque radica en que las soluciones son creadas por las personas que mejor conocen los problemas del negocio. El software empresarial tradicional tiene dificultades para alcanzar este nivel de personalización, ya que los costes de desarrollo aumentan de forma lineal con la complejidad de la personalización. AI cambian radicalmente esta ecuación al hacer que el software personalizado sea económicamente viable.

El principal reto para las empresas es encontrar el equilibrio entre la democratización y unos controles adecuados. Los marcos demasiado restrictivos empujarán a los usuarios de nuevo hacia la «TI en la sombra», mientras que los enfoques demasiado permisivos corren el riesgo de provocar el caos en la organización.

Las organizaciones exitosas suelen implementar modelos de gobernanza por niveles con controles progresivos basados en las características de las aplicaciones:

Nivel 1: Entorno de pruebas: Aplicaciones de bajo riesgo con data limitado data y ámbito de usuarios restringido. Entre ellas pueden figurar herramientas de productividad personal, paneles de control sencillos que utilizan data previamente aprobadas o aplicaciones prototipo para la validación de conceptos.

Nivel 2: Soluciones departamentales: Aplicaciones que prestan funciones empresariales específicas con un nivel moderado data . La gobernanza incluye revisión por pares, evaluación de seguridad simplificada y requisitos básicos de documentación.

Nivel 3: Aplicaciones empresariales: Soluciones críticas para el negocio que contienen data confidenciales data que tienen un amplio impacto en la organización. Estas aplicaciones requieren una revisión de seguridad formal, pruebas de rendimiento, documentación y planificación de la transición para garantizar un soporte a largo plazo.

Este enfoque por niveles garantiza una supervisión adecuada, al tiempo que mantiene la rapidez y la flexibilidad que hacen que el desarrollo AI resulte tan valioso.

A la hora de seleccionar plataformas para el desarrollo AI, las organizaciones deben tener cuidado con la dependencia de un único proveedor. Muchas plataformas ofrecen entornos propietarios que pueden dificultar la migración de aplicaciones o la integración con otros sistemas. Las organizaciones deben dar prioridad a las soluciones que utilicen estándares abiertos, ofrezcan data y proporcionen vías de salida claras. El mercado de estas herramientas está evolucionando rápidamente, y mantener la flexibilidad para adaptarse a nuevas opciones es fundamental para el éxito a largo plazo.

La nueva división del trabajo técnico

A medida que madura el desarrollo AI, estamos asistiendo a una transformación fundamental de las funciones tecnológicas en las empresas. En lugar de una división binaria entre personal «técnico» y «no técnico», las organizaciones están desarrollando un amplio abanico de capacidades de creación tecnológica:

Creadores de negocios: Expertos en su campo que utilizan AI para crear soluciones que respondan a necesidades empresariales específicas. Estas personas conocen a fondo sus procesos empresariales, pero pueden tener conocimientos técnicos limitados. Con AI , pueden crear paneles de control, flujos de trabajo automatizados y aplicaciones básicas que antes requerían la intervención de un desarrollador.

Desarrolladores ciudadanos: Usuarios empresariales con un mayor interés técnico que actúan como puente entre los departamentos y el departamento de TI. Estas personas suelen adquirir un conocimiento más profundo de los principios del diseño de software y son capaces de crear soluciones más complejas. A menudo se convierten en promotores y mentores internos, ayudando a sus compañeros a aprovechar AI de forma eficaz.

Asesores técnicos: Profesionales de TI que pasan de escribir todo el código a facilitar y orientar el desarrollo impulsado por el negocio. Establecen marcos de gobernanza, crean componentes reutilizables y ofrecen asesoramiento sobre arquitectura y seguridad. En lugar de ser un obstáculo, se convierten en multiplicadores que amplían la capacidad de desarrollo de la organización.

Ingenieros profesionales: Desarrolladores especializados que se centran en sistemas complejos, infraestructuras y aplicaciones críticas para el negocio. En lugar de dedicar tiempo a aplicaciones departamentales más sencillas, abordan problemas técnicamente complejos que requieren una gran experiencia.

Esta evolución refleja lo que ocurrió con data . Hace veinte años, la mayor parte data lo realizaban analistas especializados; hoy en día, data es una competencia habitual en todas las áreas de la empresa, y los especialistas se centran en los retos analíticos más complejos.

El futuro del desarrollo profesional

Contrariamente a lo que algunos pronosticaban, es poco probable que el desarrollo AI reduzca la demanda de ingenieros de software profesionales. Por el contrario, hará que estos se centren en actividades de mayor valor añadido:

Ingeniería de plataformas: Creación y mantenimiento de la infraestructura que permite el desarrollo AI. Esto incluye la creación data seguros, el establecimiento de sistemas de supervisión y el desarrollo de marcos de pruebas que den soporte a los usuarios empresariales.

Desarrollo de sistemas complejos: Centrados en aplicaciones críticas que requieren una gran experiencia técnica, un alto rendimiento o una arquitectura sofisticada. Estos sistemas constituyen la base sobre la que se pueden desarrollar las aplicaciones creadas por las empresas.

Asesoramiento técnico: Actuamos como consultores para ayudar a los equipos empresariales en las decisiones de arquitectura, los retos de integración y las cuestiones de seguridad. Esta función de asesoramiento aprovecha los conocimientos de ingeniería y, al mismo tiempo, capacita a los usuarios empresariales para que pongan en práctica sus propias soluciones.

Elevación de aplicaciones: Identificar las aplicaciones departamentales exitosas que deberían «ascender» a nivel empresarial y, a continuación, mejorarlas para que cumplan con los estándares de la organización en materia de seguridad, escalabilidad y facilidad de mantenimiento.

Esta transformación genera oportunidades tanto para los profesionales del ámbito empresarial como para los técnicos. Los equipos empresariales ganan autonomía para resolver sus propios problemas, mientras que los equipos técnicos se centran en retos que requieren sus habilidades especializadas. El resultado es una asignación más eficiente del talento y una generación más rápida de valor empresarial en general.

Para los profesionales a título individual, este cambio exige una adaptación. Los usuarios empresariales deberán adquirir conocimientos básicos sobre el pensamiento de diseño de software, data y la concienciación sobre la seguridad. Los profesionales técnicos deberán reforzar sus habilidades de asesoramiento, formación y diseño de arquitecturas. Las organizaciones que inviertan en estas capacidades obtendrán importantes ventajas competitivas en materia de agilidad e innovación.

La democratización del desarrollo de software mediante AI representa uno de los cambios más significativos en la tecnología empresarial de la última década. Las organizaciones que adopten este cambio de forma reflexiva obtendrán enormes ventajas en cuanto a agilidad, personalización e innovación.

Para gestionar con éxito esta transición es necesario encontrar un equilibrio entre imperativos aparentemente contradictorios: dotar de autonomía a los usuarios empresariales sin dejar de mantener una gobernanza adecuada, fomentar la innovación sin descuidar la seguridad y apoyar la descentralización sin permitir la fragmentación.

Para los líderes empresariales, el mensaje es claro: el desarrollo AI no consiste en sustituir al equipo tecnológico, sino en ampliar el número de personas que participan en la creación de tecnología. Mediante una implementación bien planificada de estas capacidades, las empresas pueden alcanzar el objetivo tan ansiado de contar con un software verdaderamente personalizado que se adapte a sus necesidades específicas, en lugar de obligarlas a adaptarse a él.

El futuro del software empresarial no reside en sistemas universales ni en plataformas altamente configurables, sino en un ecosistema de aplicaciones diseñadas específicamente y AI, creadas por las mismas personas que las utilizan. Las organizaciones que apuesten por este futuro contarán con una nueva y potente herramienta para la innovación, la eficiencia y la ventaja competitiva.