El informe DORA 2025 muestra saltos de productividad y un “paradigma de confianza” contradictorio: la IA es ubicua, pero su integración exige cambios organizacionales para convertir eficiencia individual en ventaja empresarial.
La inteligencia artificial dejó de ser una curiosidad en los equipos de ingeniería: según el informe State of AI-assisted Software Development del programa DORA de Google Cloud, la adopción de IA entre profesionales del software alcanzó el 90%, un avance de 14 puntos porcentuales respecto al año anterior. En la práctica, los encuestados informan una mediana de 2 horas diarias de trabajo asistido por IA, lo que marca un cambio estructural en la forma de construir software.
El documento subraya que “AI is no longer a novelty, but a near-universal part of a developer’s toolkit”, una constatación que se traduce en números: >80% de quienes usan IA perciben ganancias de productividad y 59% reporta mejora en la calidad del código. Al mismo tiempo, 65% declara una dependencia sustancial —37% “moderada”, 20% “mucho” y 8% “en gran medida”—, lo que confirma que la IA ya forma parte del flujo de trabajo cotidiano.
Sin embargo, el informe identifica una tensión crítica: la paradoja de la confianza. Solo 24% confía “mucho” en las salidas de la IA (4% “en gran medida” + 20% “mucho”), mientras que 30% confía poco o nada (23% “poco”, 7% “nada”). Esa discrepancia sugiere que, para muchos equipos, la IA funciona como asistente valioso pero todavía no como sustituto de juicio humano.
En el plano organizacional, la adopción masiva ya está correlacionada con mayor throughput —los equipos están liberando más software—, pero persiste el desafío de garantizar que ese software cumpla expectativas antes del despliegue. En palabras del informe, la IA puede actuar como “a mirror and a multiplier”: potencia a los equipos cohesionados y expone las carencias de los fragmentados.
DORA 2025 avanza además en una lectura más humana: define siete arquetipos de equipo (desde “Harmonious high-achievers” hasta “Legacy bottleneck”) y presenta el DORA AI Capabilities Model, un blueprint con siete capacidades técnicas y culturales necesarias para amplificar el impacto de la IA. La lección es clara para ejecutivos: la tecnología por sí sola no garantiza rendimiento sostenido.
¿Qué deben hacer los líderes? Priorizar gobernanza y métricas claras, invertir en formación y en testes automatizados que validen salidas de IA, y rediseñar procesos para integrar la herramienta sin delegar la responsabilidad. Probar, medir y escalar pilotos con objetivos de negocio y criterios de calidad es hoy la ruta prudente para convertir la euforia por la IA en ventaja competitiva real.
Si la adopción llega al 90%, la pregunta para las empresas ya no es si incorporar IA, sino cómo hacerlo bien. El informe DORA 2025 ofrece la hoja de ruta: adoptar capacidades organizacionales que permitan transformar aumentos individuales de productividad en resultados empresariales sostenibles.