Google anunció en su evento en Las Vegas que la automatización basada en inteligencia artificial ya domina la creación del software nuevo dentro de la compañía, un cambio que modifica cómo se construyen servicios usados por miles de millones de personas y plantea nuevas preguntas sobre supervisión, calidad y empleo técnico. La cifra divulgada por la empresa muestra una aceleración notable en los últimos meses y coloca a la firma en la vanguardia de una carrera industrial por producir código asistido por IA.
Un avance meteórico en el desarrollo de código
En palabras del CEO, Sundar Pichai, Google ha pasado de porcentajes modestos de código asistido por IA a una predominancia clara: hoy la mayor parte del código nuevo se genera con ayuda de modelos y luego es revisado por equipos humanos. Esa transición ha ocurrido en poco tiempo y con un ritmo de adopción sostenido.
| Momento | % aproximado de código generado por IA | Contexto |
|---|---|---|
| Octubre 2024 | ~25% | Primera cifra pública que mostró adopción inicial |
| Otoño 2024 | 50% | Rápido crecimiento en proyectos internos |
| Abril 2025 (anuncio reciente) | 75% | Google afirma que tres de cada cuatro líneas nuevas están asistidas por IA |
Cómo y dónde se aplica la inteligencia artificial
Ingenieros en distintos equipos emplean los modelos de la compañía, con prioridad en Gemini, para escribir y refactorizar código. Además, la empresa ha integrado la automatización en piezas críticas de su infraestructura: desde el buscador hasta Gmail, Drive y Meet.
La compañía también ha empezado a incluir metas relacionadas con IA en las evaluaciones de desempeño de varios empleados, lo que acelera la adopción interna y condiciona las prácticas laborales.
Según Pichai, una migración de código compleja realizada por agentes y desarrolladores colaborando con modelos se llevó a cabo aproximadamente seis veces más rápido que si hubiera dependido únicamente de equipos humanos un año atrás.
Implicaciones prácticas
- Velocidad: despliegues y refactorizaciones pueden reducirse significativamente en tiempo.
- Calidad y revisión: aunque la IA escribe el código, la verificación humana sigue siendo parte del flujo de trabajo.
- Riesgos: mayor dependencia tecnológica exige controles más estrictos para evitar errores sistémicos.
- Impacto laboral: roles y criterios de evaluación en ingeniería se están redefiniendo.
Tensiones internas y competencia en el sector
Fuentes cercanas han señalado que algunos equipos de Google DeepMind probaron código de terceros, incluyendo herramientas de Anthropic como Claude, lo que generó fricciones internas sobre dependencias externas y propiedad intelectual.
En el panorama más amplio, otras grandes tecnológicas también reportan avances, aunque en distintos grados: por ejemplo, Microsoft señaló recientemente que entre el 20% y el 30% de su nuevo código procede de IA, una cifra inferior a la que Google expone públicamente.
Analistas y directivos del sector, entre ellos líderes de empresas emergentes de IA, ven este movimiento como una escalada hacia sistemas cada vez más autónomos, con debates crecientes sobre gobernanza y seguridad.
Qué seguir de cerca
La rápida incorporación de IA en la producción de software plantea preguntas que serán relevantes en los próximos meses: auditorías de calidad, controles de seguridad, transparencia en dependencias de modelos externos y cambios en las evaluaciones laborales.
Para usuarios y empresas que dependen de servicios de Google, el punto crítico será observar cómo se mantiene la estabilidad y la privacidad a medida que la automatización se vuelve central en la ingeniería diaria.
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Diego Soler explora las tendencias tecnológicas y las innovaciones digitales. Disfrutará de tutoriales prácticos y consejos directos para comprender mejor la inteligencia artificial, la ciberseguridad y las nuevas tecnologías.
