Cómo los profesionales de TI aceleran su trabajo con IA: Los 7 principales casos de uso en 2025

08.07.2025

11.07.2025

Según estudios recientes, el uso de IA en el lugar de trabajo aumentó al 9,2 % en el segundo trimestre de 2025, frente al 5,7 % a finales de 2024. Más del 25 % del código en empresas como Amazon, Microsoft y Google ya se genera con IA. Esto confirma que la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta habitual en IT, especialmente para acelerar el desarrollo, la supervisión y las pruebas.

Contenido

1. Introducción
2. Por qué la IA se volvió indispensable en 2025
3. Top 7 tareas aceleradas por IA
4. Caso práctico: GitHub Copilot en una gran empresa
5. Estadísticas recientes sobre la adopción de IA
6. Ventajas y riesgos del uso de IA
7. Cómo elegir la herramienta de IA adecuada
8. Conclusión

Introducción

En 2025, la IA ha dejado de ser experimental: se ha convertido en parte del trabajo diario de los profesionales de TI. Actualmente, el 9,2 % de los empleados utilizan herramientas de IA, y las grandes empresas confían hasta el 25 % de su código a la inteligencia artificial.

Esto no solo acelera el desarrollo, sino que también ayuda a reducir costos, automatizar pruebas y mejorar la calidad del código.

Por qué la IA se volvió indispensable en 2025

• Crecimiento del código generado por IA: entre el 20–30 % del código es generado automáticamente en Microsoft y Google.
• Reducción de costes de desarrollo: las tarifas de outsourcing han disminuido entre un 9–16 %, especialmente en Europa del Este y Asia del Sur.
• Automatización progresiva: se espera que para 2027, entre el 70–90 % de las tareas estén asistidas por IA.

Top 7 tareas aceleradas por IA

Caso práctico: GitHub Copilot en una gran empresa

Empresa: Shopify

Shopify, con más de un millón de tiendas online, implementó GitHub Copilot a gran escala entre 2024 y 2025. Resultados:

• Reducción de código repetitivo (boilerplate)
• Aceleración del desarrollo entre 20–40 %
  (Informes: 27 % por DigitalDefynd, 33–36 % según otros estudios)
• Menos errores y documentación más ágil

Según el ingeniero Mark Côté:

“La mayoría de los desarrolladores usan Copilot al menos una vez por semana…”
[Fuente: resources.github.com]

Estadísticas recientes sobre la adopción de IA

• 97 millones de personas trabajan actualmente en la industria de la IA
• El mercado está valorado en 391 mil millones de dólares, con un crecimiento proyectado de 5× para 2030
• 83 % de las empresas priorizan la IA, especialmente el 76 % en SaaS
• El ROI de la IA generativa se estima en 3.7× del costo
• 41–50 % del código ya es generado por redes neuronales
• En EE. UU., el 30 % del código es generado por IA; en Google: más del 30 %

Ventajas y riesgos del uso de IA

✅ Ventajas:

• Alta productividad a escala
• Ahorro en presupuesto y costes operativos
• Menos errores y mayor calidad en el código
• Transición del trabajo rutinario a lo estratégico

❌ Riesgos:

• Requiere formación e integración con procesos existentes
• Posibles errores y vulnerabilidades en el código generado
• Sobreestimación de las capacidades de la IA
• Pérdida de habilidades técnicas por automatización excesiva

Cómo elegir la herramienta de IA adecuada

1. Identifica tareas clave: ¿código, CI/CD, pruebas, monitoreo?
2. Realiza una prueba piloto en un flujo de trabajo
3. Evalúa el retorno: velocidad + calidad
4. Forma al equipo: el 48 % de los empleados desean capacitación en IA
5. Haz siempre revisión manual del código generado

Conclusión

La IA ya no es solo una tendencia — es una herramienta clave para acelerar el desarrollo, reducir riesgos y optimizar presupuestos.

Los equipos que tendrán éxito en 2025 serán aquellos que:

• Definen objetivos claros
• Prueban pilotos
• Forman a sus miembros
• Establecen procesos de control sobre la IA

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