Waterloo, Ontario.- 2 de enero de 2025 – OpenText, líder mundial en gestión segura de la información para IA, en colaboración con Capgemini, una empresa de transformación tecnológica y empresarial basada en IA, y Sogeti (parte del Grupo Capgemini), anunciaron la 17ª edición del Informe Mundial sobre Calidad 2025: Adaptándose a los Mundos Emergentes. El informe revela que, aunque casi el 90% de las organizaciones ahora buscan activamente la IA generativa (Gen AI) en sus prácticas de ingeniería de calidad (QE), solo el 15% ha logrado una implementación a escala empresarial.
El informe constata una brecha cada vez mayor entre el interés de las organizaciones por la IA generativa y la preparación real para adoptarla eficazmente dentro de la QE. El camino de la experimentación a la implementación es más complejo de lo previsto, y requiere una alineación entre la innovación operativa y la supervisión estratégica.
“La ingeniería de calidad está siendo redefinida por la IA. Mantenerse al margen ya no es una opción: las organizaciones deben adoptar la transformación impulsada por la IA para mantenerse competitivas y ofrecer resultados más rápidos y con mayor confianza”, afirma Tal Levi-Joseph, Vicepresidente Senior de Gestión de Entrega de Aplicaciones en OpenText. “La IA ha hecho que las organizaciones vayan más allá de las pruebas tradicionales para integrar la calidad en todo el ciclo de vida de la entrega de software”.
“Al comparar los datos interanuales de los Informes Mundiales de Calidad, la IA generativa en la ingeniería de calidad ha pasado de la experimentación inicial a la integración estratégica. Si bien el progreso técnico es claro, muchas organizaciones siguen teniendo dificultades para alinear la ingeniería de calidad habilitada por la IA generativa con los objetivos de negocio. En 2025, estamos viendo un mayor enfoque en la gobernanza, el ROI y el impacto interfuncional. El desafío por delante es cerrar la brecha de la IA generativa para convertir la inversión en un valor cuantificable”, afirma Mark Buenen, Líder Global de Ingeniería y Pruebas de Calidad en Capgemini.
Hallazgos clave del informe:
- Adopción generalizada: El 89% de las organizaciones encuestadas están probando o implementando flujos de trabajo aumentados con IA generativa, con un 37% en fase de producción y un 52% en fase piloto.
- Impulso y recalibración: La tasa de organizaciones que no han adoptado la IA generativa aumentó al 11%, frente al 4% en 2024, pero sigue siendo considerablemente inferior al 31% de 2023, lo que indica que la apuesta inicial ha dado paso a una estrategia más fundamentada y compleja centrada en la preparación y el valor real.
- Escala limitada: Solo el 15% de los encuestados ha logrado una implementación a nivel de toda la empresa, mientras que el 43% permanece en la fase experimental y el 30% opera dentro de casos de uso limitados.
- Evolución de los casos de uso: La IA generativa está pasando del análisis de resultados (como el análisis y la notificación de incidencias) al modelo de insumos, y ahora el diseño de casos de prueba y el perfeccionamiento de los requisitos lideran su adopción.
- Ganancias operativas con salvedades: Las organizaciones reportan un aumento promedio de la productividad del 19%, pero un tercio ha visto ganancias mínimas, lo que destaca la necesidad de estrategias de integración más inteligentes.
- Surgimiento de nuevas barreras: En 2025, los principales desafíos experimentados por los encuestados incluyen la complejidad de la integración (64%), los riesgos de privacidad de datos (67%) y las preocupaciones sobre respuestas no confiables (60%). Esto supone un cambio con respecto a 2024, cuando los principales obstáculos eran de naturaleza más estratégica: falta de validación (50%), insuficiencia de habilidades en IA (42%) y una organización de QE indefinida (41%).
- Persistencia de la brecha de habilidades: El 50% informa que sus organizaciones carecen de experiencia en IA/ML, lo que no ha cambiado desde 2024.
- Desalineación estratégica: Muchas organizaciones tratan la IA generativa como una mejora táctica en lugar de un habilitador estratégico, lo que resulta en una ejecución fragmentada e iniciativas con financiación insuficiente.
“Para que las organizaciones liberen todo el potencial de la IA generativa en la ingeniería de calidad, deben invertir en habilidades, gobernanza, datos y alineación de resultados. La IA amplifica la capacidad, pero no puede sustituirla”, afirma Levi-Joseph. “Como revela el informe, las organizaciones que tienen éxito son aquellas que fortalecen sus fundamentos de ingeniería de calidad y utilizan la IA para aumentar las capacidades centrales, como el diseño, el desarrollo y las pruebas”.
El informe también hace hincapié en el surgimiento de la inteligencia colaborativa, en la que la experiencia humana y las capacidades de la IA se combinan para impulsar resultados de calidad. Este enfoque híbrido está demostrando ser esencial a medida que las organizaciones navegan por la tensión entre la innovación y la responsabilidad. El informe también mostró que, si bien el enfoque “shift-left” sigue siendo el dominante en la ingeniería de calidad, el enfoque “shift-right” está ganando terreno.
