Periodistas Unidos. Ciudad de México a 02 de septiembre de 2026.- En la teoría económica, la Paradoja de Jevons establece que el aumento en la eficiencia del uso de un recurso incrementa —en lugar de reducir— su consumo total. En el sector tecnológico, este principio comienza a definir la nueva economía del desarrollo de software: a medida que la inteligencia artificial (IA) reduce los costos y tiempos de programación, las organizaciones no recortan sus inversiones, sino que amplían el espectro de procesos a digitalizar.
Analistas de la consultora tecnológica global Stefanini Group señalan que la aceleración en tareas repetitivas —como la generación de código, documentación y pruebas automatizadas— está transformando la viabilidad financiera de proyectos en la mediana y gran empresa. Soluciones de gestión interna, automatización de inventarios o herramientas específicas para fuerza de ventas, antes descartadas por restricciones presupuestarias, entran ahora en las hojas de ruta operativas.
Aumento de productividad y retención del talento técnico
Frente a las proyecciones de sustitución laboral masiva, los indicadores de adopción reflejan un modelo de colaboración entre el desarrollador y las herramientas algorítmicas. Según el Stack Overflow Developer Survey 2025, el 84% de los profesionales de la programación utiliza o planea implementar herramientas de IA en su flujo de trabajo —un incremento respecto al 76% registrado en 2024—, y el 64% de los encuestados afirma que esta tecnología no representa una amenaza para su estabilidad laboral.
La necesidad de supervisión humana constante respalda esta percepción. El mismo estudio indica que el 46% de los ingenieros desconfía de la precisión de los resultados generados autónomamente por la IA, frente a un 33% que expresa confianza plena. La productividad empresarial, por tanto, depende de la validación técnica y del contexto de negocio aportado por los equipos de ingeniería.
Al respecto, Fabio Caversan, CTO Global de Stefanini Group, sostiene que la capacidad adicional obtenida por la automatización permite destinar recursos a la modernización de sistemas legados y a la creación de nuevas líneas de servicio digital.
“El aumento de la productividad no significa necesariamente una reducción de la demanda de talento. Si podemos desarrollar software en menos tiempo y con una mejor relación entre costo y valor, también ampliamos el número de problemas que resulta viable resolver con tecnología. La inteligencia artificial puede permitirnos hacer más proyectos, no simplemente hacer los mismos proyectos con menos personas”, explica el directivo.
Transición hacia la IA agéntica y la robótica especializada
La evolución del sector se desplaza de los modelos generativos tradicionales hacia sistemas agénticos capaces de ejecutar secuencias complejas de tareas interconectadas. Aunque el 52% de los desarrolladores aún no opera con agentes autónomos de forma cotidiana, siete de cada diez profesionales que los integran reportan reducciones significativas en los tiempos de ejecución.
En el ámbito industrial y logístico, la convergencia entre agentes virtuales y hardware especializado —robots dedicados, drones y sensores de Internet de las Cosas (IoT)— perfila una nueva fase donde el software interactúa directamente con el entorno físico. Datos de la firma de análisis Gartner proyectan que para 2028, al menos el 15% de las decisiones operativas diarias en empresas de manufactura serán tomadas y ejecutadas de forma conjunta entre personal humano y agentes de IA, redefiniendo la competencia organizacional hacia la orquestación de sistemas híbridos.
“Inteligencia artificial también es software. Para generar valor real, necesita estar integrada a procesos, reglas y arquitecturas capaces de garantizar que la tecnología funcione de manera segura y consistente”, concluye Caversan.