La generación de IA en la ingeniería de software ha ido mucho más allá del autocompletado. La frontera emergente es la codificación agente: sistemas de inteligencia artificial capaces de planificar cambios, ejecutarlos en múltiples pasos e iterar en función de la retroalimentación. Sin embargo, a pesar del entusiasmo en torno a los “agentes de IA que codifican”, la mayoría de las implementaciones empresariales tienen un rendimiento inferior. El factor limitante ya no es el modelo. Es contexto: La estructura, la historia y la intención que rodean el código que se está cambiando. En otras palabras, las empresas se enfrentan ahora a un problema de diseño de sistemas: todavía no han diseñado el entorno en el que operan estos agentes.
El paso de la asistencia a la agencia
El año pasado se vio una rápida evolución de herramientas de codificación de asistencia a flujos de trabajo agentes. La investigación ha comenzado a formalizar lo que significa el comportamiento de agencia en la práctica: la capacidad de razonar a lo largo del diseño, las pruebas, la ejecución y la validación en lugar de generar fragmentos aislados. Trabajo como remuestreo de acción dinámica muestra que permitir que los agentes se ramifiquen, reconsideren y revisen sus propias decisiones mejora significativamente los resultados en bases de código grandes e interdependientes. A nivel de plataforma, proveedores como GitHub ahora están creando entornos de orquestación de agentes dedicados, como Agente copiloto y sede del agentepara respaldar la colaboración de múltiples agentes dentro de canales empresariales reales.
Pero los primeros resultados de campo son una advertencia. Cuando las organizaciones introducen herramientas agentes sin abordar el flujo de trabajo y el entorno, la productividad puede disminuir. Un estudio de control aleatorio de este año mostró que los desarrolladores que utilizaron la asistencia de IA en flujos de trabajo sin cambios completaron las tareas más lentamente, en gran parte debido a la verificación, el retrabajo y la confusión en torno a la intención. La lección es sencilla: la autonomía sin orquestación rara vez produce eficiencia.
Por qué la ingeniería de contexto es el verdadero desbloqueo
En cada despliegue fallido que he observado, el fracaso se debió al contexto. Cuando los agentes carecen de una comprensión estructurada de una base de código, específicamente de sus módulos relevantes, gráfico de dependencia, arnés de prueba, convenciones arquitectónicas e historial de cambios. A menudo generan resultados que parecen correctos pero que están desconectados de la realidad. Demasiada información abruma al agente; muy poco lo obliga a adivinar. El objetivo no es alimentar al modelo con más tokens. El objetivo es determinar qué debe ser visible para el agente, cuándo y de qué forma.
Los equipos que ven avances significativos tratan el contexto como una superficie de ingeniería. Crean herramientas para capturar, compactar y versionar la memoria de trabajo del agente: lo que persiste en los turnos, lo que se descarta, lo que se resume y lo que está vinculado en lugar de integrado. Diseñan pasos de deliberación en lugar de sesiones de estímulo. Hacen de la especificación un artefacto de primera clase, algo revisable, comprobable y de propiedad, no un historial de chat transitorio. Este cambio se alinea con una tendencia más amplia que algunos investigadores describen como “las especificaciones se convierten en la nueva fuente de verdad”.
El flujo de trabajo debe cambiar junto con las herramientas
Pero el contexto por sí solo no es suficiente. Las empresas deben rediseñar los flujos de trabajo en torno a estos agentes. Como Informe McKinsey 2025 “Un año de IA agente” Como se señaló, las ganancias de productividad no surgen de la incorporación de IA a los procesos existentes, sino de repensar el proceso en sí. Cuando los equipos simplemente colocan a un agente en un flujo de trabajo inalterado, se genera fricción: los ingenieros dedican más tiempo a verificar el código escrito por IA del que habrían dedicado a escribirlo ellos mismos. Los agentes solo pueden amplificar lo que ya está estructurado: bases de código modulares bien probadas con propiedad y documentación claras. Sin esos fundamentos, la autonomía se convierte en caos.
La seguridad y la gobernanza también exigen un cambio de mentalidad. El código generado por IA introduce nuevas formas de riesgo: dependencias no examinadas, violaciones sutiles de licencia y módulos no documentados que escapan a la revisión por pares. Los equipos maduros están comenzando a integrar la actividad de agentes directamente en sus canales de CI/CD, tratando a los agentes como contribuyentes autónomos cuyo trabajo debe pasar el mismo análisis estático, registro de auditoría y puertas de aprobación que cualquier desarrollador humano. La propia documentación de GitHub destaca esta trayectoria, posicionando a los agentes Copilot no como reemplazos de ingenieros sino como participantes orquestados en flujos de trabajo seguros y revisables. El objetivo no es permitir que una IA “escriba todo”, sino garantizar que cuando actúe, lo haga dentro de barreras de seguridad definidas.
En qué deberían centrarse ahora los responsables de la toma de decisiones empresariales
Para los líderes técnicos, el camino a seguir comienza con la preparación y no con la exageración. Los monolitos con pruebas escasas rara vez producen ganancias netas; Los agentes prosperan donde las pruebas tienen autoridad y pueden impulsar un refinamiento iterativo. Este es exactamente el bucle antrópico pide agentes codificadores. Pilotos en dominios de alcance limitado (generación de pruebas, modernización heredada, refactores aislados); Trate cada implementación como un experimento con métricas explícitas (tasa de escape de defectos, tiempo del ciclo de relaciones públicas, tasa de fallas de cambios, hallazgos de seguridad quemados). A medida que aumenta su uso, trate a los agentes como infraestructura de datos: cada plan, instantánea de contexto, registro de acciones y ejecución de prueba son datos que se componen en una memoria de búsqueda de intenciones de ingeniería y una ventaja competitiva duradera.
En el fondo, la codificación agente es menos un problema de herramientas que un problema de datos. Cada instantánea del contexto, iteración de prueba y revisión de código se convierte en una forma de datos estructurados que deben almacenarse, indexarse y reutilizarse. A medida que estos agentes proliferan, las empresas se encontrarán administrando una capa de datos completamente nueva: una que captura no sólo lo que se creó, sino también cómo se razonó. Este cambio convierte los registros de ingeniería en un gráfico de conocimiento de intención, toma de decisiones y validación. Con el tiempo, las organizaciones que puedan buscar y reproducir esta memoria contextual superarán a aquellas que todavía tratan el código como texto estático.
El próximo año probablemente determinará si la codificación agente se convierte en una piedra angular del desarrollo empresarial o en otra promesa inflada. La diferencia dependerá de la ingeniería contextual: la inteligencia con la que los equipos diseñan el sustrato informativo en el que confían sus agentes. Los ganadores serán aquellos que vean la autonomía no como magia, sino como una extensión del diseño disciplinado de sistemas: flujos de trabajo claros, retroalimentación mensurable y gobernanza rigurosa.
En pocas palabras
Las plataformas están convergiendo en la orquestación y las barreras de seguridad, y la investigación sigue mejorando el control del contexto en el momento de la inferencia. Los ganadores durante los próximos 12 a 24 meses no serán los equipos con el modelo más llamativo; ellos serán los que diseñen el contexto como un activo y traten el flujo de trabajo como el producto. Haga eso y la autonomía se agravará. Sáltelo y la cola de revisión lo hará.
Contexto + agente = apalancamiento. Sáltate la primera mitad y el resto se derrumba.
Dhyey Mavani está acelerando la IA generativa en LinkedIn.
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