La Inteligencia Artificial abarata el software, pero esperar puede salir más caro para las empresas

La industria del desarrollo de software atraviesa una transformación profunda impulsada por la inteligencia artificial y su capacidad para generar código de manera automatizada. En este contexto, muchas empresas están adoptando una postura que podría definirse como “parálisis por expectativa deflacionaria”: postergan proyectos tecnológicos con la expectativa de que, en poco tiempo, el desarrollo será más barato gracias a los avances de la IA.

Sin embargo, esta lógica suele ignorar un factor clave: el costo de no actuar. Mientras una organización espera, continúa sosteniendo procesos manuales, pierde oportunidades de capturar datos y retrasa aprendizajes operativos que pueden convertirse en ventajas competitivas.

Por eso, la discusión sobre la inversión tecnológica debería centrarse menos en el precio del desarrollo y más en el costo de oportunidad de no implementar soluciones. Aunque el costo marginal de producir software disminuye, la brecha entre quienes ejecutan y quienes esperan se amplía. Las organizaciones que avanzan hoy acumulan experiencia, optimizan procesos y generan información valiosa que no puede recuperarse simplemente ahorrando en presupuesto de programación.

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Muchas empresas están adoptando una postura que podría definirse como parálisis por expectativa deflacionaria.

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El fin de la facturación por horas

La irrupción de herramientas de asistencia para programación también está poniendo en cuestión uno de los modelos más tradicionales del sector: la facturación por horas hombre. Este esquema suele confundir esfuerzo con valor generado. Si una tarea que antes requería tres semanas puede resolverse en tres días gracias a la inteligencia artificial, el proveedor eficiente termina cobrando menos, a pesar de entregar el mismo resultado.

Esta contradicción evidencia la necesidad de evolucionar hacia modelos centrados en resultados e impacto. El verdadero valor ya no reside en la cantidad de horas invertidas, sino en la capacidad de resolver problemas, eliminar ineficiencias y generar beneficios concretos para el negocio.

Una alternativa es el modelo de valor compartido, donde los honorarios se vinculan directamente a los resultados obtenidos, como aumentos de ventas o ahorros operativos. Bajo este enfoque, proveedor y cliente comparten riesgos e incentivos.

Si el software no genera los beneficios esperados, parte de la compensación no se ejecuta. No obstante, para que este sistema funcione es necesario contar con métricas claras y capacidad para medir el impacto real de la tecnología. En muchos casos, especialmente en mercados como el argentino, el primer desafío consiste precisamente en construir esos mecanismos de medición antes de iniciar un proyecto.

Software en evolución permanente

Otro cambio relevante es la aparición de contratos de evolución continua o modelos de suscripción de desarrollo. En lugar de adquirir un producto estático que eventualmente queda obsoleto, las empresas incorporan un activo vivo que recibe actualizaciones constantes y evoluciona junto con la tecnología. Este enfoque reduce la necesidad de realizar grandes reingenierías cada pocos años y garantiza que las herramientas mantengan su vigencia.

Sin embargo, su adopción encuentra obstáculos en contextos económicos volátiles, donde muchas organizaciones muestran resistencia a asumir compromisos financieros de largo plazo. Por eso, una estrategia efectiva suele consistir en comenzar con proyectos de alcance limitado que demuestren resultados concretos. Una vez validado el valor generado, la transición hacia un esquema de evolución continua se vuelve una consecuencia natural.

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Si el software no genera los beneficios esperados, parte de la compensación no se ejecuta.

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Del código a la arquitectura de valor

La inteligencia artificial también está modificando la propuesta de valor de las empresas de desarrollo. La generación de código se está convirtiendo en una commodity, cada vez más accesible y con costos decrecientes. En consecuencia, competir únicamente por producir software resulta cada vez más difícil.

El diferencial ya no está en escribir más líneas de código, sino en comprender los problemas de negocio y diseñar soluciones adecuadas. La arquitectura tecnológica, la capacidad de diagnóstico y la visión estratégica se convierten en los activos más valiosos. Muchas veces, el problema real de una organización no coincide con lo que figura en el requerimiento inicial.

Identificar esa necesidad de fondo requiere experiencia, criterio y conocimiento del negocio. Lejos de reducir la importancia del pensamiento estratégico, la inteligencia artificial lo vuelve más valioso, porque permite automatizar la ejecución pero no reemplazar completamente la capacidad de decidir qué construir y qué evitar para no generar complejidad innecesaria.

El riesgo de esperar demasiado

En este escenario, el principal riesgo para las empresas no es adoptar una tecnología imperfecta, sino quedar inmóviles esperando una solución ideal. Mientras algunas organizaciones demoran decisiones buscando menores costos o herramientas más avanzadas, competidores de países como México, Brasil o Colombia ya están implementando soluciones, acumulando experiencia y fortaleciendo sus capacidades internas.

Argentina conserva ventajas importantes en talento e innovación. Sin embargo, la inacción puede comprometer su competitividad regional y su capacidad para atraer inversiones. La velocidad de ejecución y la capacidad de aplicar criterio sobre la tecnología disponible suelen generar más valor que la búsqueda permanente de una perfección futura.

En definitiva, la inteligencia artificial está redefiniendo las reglas del desarrollo de software, pero también está dejando una lección clara para las organizaciones: la tecnología disponible hoy, correctamente aplicada, suele generar más resultados que la tecnología perfecta de mañana que nunca llega a implementarse. Como sintetizó Marc Benioff, fundador de Salesforce, “Faster is better than perfect”.

* Marcelo De Luca, Co-Founder y CEO de The App Master