TECNOLOGIA. La inteligencia artificial achica los plazos y costos del desarrollo de software a medida en Argentina

El desarrollo de software en Argentina atraviesa un cambio que hace apenas tres años resultaba difícil de imaginar. La incorporación de la inteligencia artificial como herramienta de trabajo interno en las software factories del país redujo de manera notable los tiempos y los presupuestos necesarios para construir un producto digital propio. Lo que antes demandaba varios meses de desarrollo y una inversión considerable hoy puede resolverse en plazos sensiblemente más cortos, un fenómeno que abrió la puerta a empresas medianas y pymes que hasta hace poco ni siquiera consideraban la posibilidad de tener un software a medida.

"La adopción de herramientas de inteligencia artificial en los equipos de programación cambió por completo la ecuación de tiempos de un proyecto", explica Agustín Nastasia, fundador de Grupo Vansur, software factory con base en Buenos Aires que desarrolla productos digitales para empresas de distintos rubros. Según su experiencia, tareas que antes insumían semanas de trabajo manual -escribir funciones completas, generar tests automatizados, documentar código o migrar dependencias entre versiones- hoy se resuelven en una fracción de ese tiempo.

El nuevo mapa del desarrollo de software

El fenómeno no es exclusivo de Argentina, pero acá tiene un impacto particular por el peso que tiene el sector del software en la economía y en las exportaciones de servicios basados en conocimiento. Distintos relevamientos del sector tecnológico coinciden en que la escritura de código estándar redujo entre un 40% y un 60% el tiempo que insumía hace apenas un par de años, mientras que tareas puntuales como generar pruebas automatizadas, refactorizar componentes o documentar sistemas llegan a resolverse hasta un 70% más rápido. A nivel global, GitHub reportó que más del 90% de los desarrolladores ya incorporó algún asistente de inteligencia artificial a su rutina diaria de trabajo.

Esa aceleración se tradujo en un cambio concreto en los presupuestos. Proyectos que antes exigían equipos numerosos y meses de planificación hoy pueden ejecutarse con estructuras más chicas, siempre que exista experiencia suficiente para dirigir correctamente las herramientas.

Menos meses, menos presupuesto: qué cambió puertas adentro

En la práctica diaria de una software factory, el cambio se nota en cada etapa del proceso. Un producto mínimo viable (MVP) que antes podía llevar entre seis y ocho meses de desarrollo hoy se construye en semanas. Nastasia lo explica así: "La IA no reemplaza el trabajo de un equipo de desarrollo, pero sí elimina buena parte de la carga operativa y repetitiva. Eso libera tiempo para pensar mejor el producto, no solo para escribirlo más rápido"- agrega Agustín Nastasia, quien lleva más de 10 años liderando proyectos exitosos de tecnología en América Latina.

Ese ahorro de tiempo se traduce directamente en costos más accesibles. Y ahí está, según los especialistas del sector, el cambio más significativo para el mercado argentino: empresas medianas y pymes que antes descartaban la idea de tener un desarrollo propio por una cuestión presupuestaria hoy pueden evaluar la construcción de un producto digital a medida como una inversión razonable, no como un lujo reservado para grandes compañías.

Lo que la inteligencia artificial todavía no resuelve

Sin embargo, el abaratamiento de costos no elimina la necesidad de expertise técnico. Las decisiones de arquitectura, la definición de cómo va a escalar un sistema cuando crezca la cantidad de usuarios, y el criterio para evitar que un producto acumule deuda técnica siguen siendo terreno exclusivamente humano. Una herramienta de inteligencia artificial puede escribir código funcional en minutos, pero no puede anticipar cómo va a comportarse ese sistema dentro de dos años, ni identificar los cuellos de botella que van a aparecer cuando el volumen de operaciones se multiplique.

Es en ese punto donde, según coinciden distintos referentes del sector, aparece el riesgo de una falsa sensación de simplicidad: que un desarrollo más rápido y más barato sea, además, un desarrollo bien construido.

"El perfil senior no perdió relevancia, al contrario: se volvió más estratégico", sostiene Nastasia. "Antes, buena parte del valor de un desarrollador senior estaba en la velocidad y la experiencia para escribir código complejo. Hoy esa velocidad la aporta en parte la inteligencia artificial, así que el valor del senior se concentra en las decisiones que ninguna herramienta puede tomar: qué arquitectura elegir, cómo estructurar los datos, qué patrones evitar, cómo anticipar el crecimiento. Es el criterio profesional el que determina si un producto va a escalar correctamente o va a colapsar bajo carga".

Esa mirada coincide con lo que se observa en otros mercados: los equipos de desarrollo más chicos, potenciados por inteligencia artificial, funcionan bien cuando están dirigidos por profesionales con experiencia que saben qué pedirle a la herramienta y, sobre todo, qué no delegarle.

Qué significa esto para las pymes argentinas

El resultado de este nuevo escenario es un punto de entrada más bajo para tener un software propio, pero con las mismas exigencias técnicas de siempre a la hora de construir algo que funcione a largo plazo. Para una pyme que evalúa digitalizar un proceso, automatizar una gestión interna o lanzar una plataforma propia, la ecuación cambió: los plazos son más cortos y la inversión inicial, más accesible. Lo que no cambió es la necesidad de contar con un equipo que entienda no solo cómo escribir código, sino cómo diseñar un producto que crezca sin romperse.