Desde Entelgy observamos que la inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en un componente estructural de los modelos tecnológicos de negocio. Hoy, su impacto ya no se limita a la analítica avanzada o la automatización de tareas: afecta de forma directa a cómo las empresas desarrollan software, gestionan su infraestructura en la nube y garantizan el cumplimiento normativo en un nuevo marco regulatorio europeo.
La adopción de IA generativa —con modelos que asisten a desarrolladores, analizan código, generan contenido y toman decisiones— está acelerando los ciclos de entrega digital, reduciendo costes operativos y planteando nuevas exigencias en cuanto a gobernanza, ética y uso responsable. Por eso, más allá del despliegue técnico, las organizaciones necesitan una estrategia clara y sostenible para integrar estas capacidades con visión de negocio.
¿Cómo está transformando la inteligencia artificial el desarrollo de software?
Uno de los cambios más tangibles que ya estamos acompañando desde Entelgy es el uso de inteligencia artificial para aumentar la productividad y eficiencia del desarrollo de software. Este enfoque no se limita al uso de asistentes de codificación, sino que impacta en todas las fases del ciclo de vida de una aplicación.
Los entornos modernos de desarrollo ya integran herramientas basadas en IA que:
- Asisten en la generación de código, reduciendo errores y acelerando el trabajo diario del programador.
- Documentan automáticamente funciones, clases y APIs, mejorando la mantenibilidad del software.
- Detectan vulnerabilidades de seguridad o dependencias obsoletas en tiempo real.
- Apoyan la revisión de código (code review) y testing automático, acelerando el control de calidad.
El resultado es directo: mayor velocidad de entrega, mejor calidad de producto y menos tiempo invertido en tareas repetitivas o técnicas. Pero este avance también tiene una implicación estratégica: los equipos deben reorganizarse, redefinir sus roles y adaptarse a una lógica de desarrollo híbrido entre humanos e inteligencia artificial.
En Entelgy trabajamos con clientes que ya están rediseñando sus fábricas de software en esta dirección, incluyendo procesos de adopción progresiva de copilotos, formación en ingeniería de prompts y gobierno del ciclo de desarrollo con IA.
¿Qué papel juega FinOps en la adopción eficiente de soluciones de IA en la nube?
La adopción de inteligencia artificial suele venir acompañada de un crecimiento significativo del consumo de recursos cloud. Modelos de IA generativa, procesamiento masivo de datos, entrenamiento o inferencia requieren entornos escalables, pero también controlables.
Aquí entra en juego el enfoque FinOps (Finance + DevOps), que permite a las organizaciones alinear sus decisiones tecnológicas con objetivos económicos concretos. Desde Entelgy vemos que uno de los principales riesgos de los proyectos de IA en la nube es la falta de visibilidad y optimización de costes, que puede escalar rápidamente si no se controla.
Aplicar FinOps en entornos con IA implica:
- Monitorizar el consumo por modelo, servicio o equipo, en tiempo real.
- Evaluar el coste de inferencia y almacenamiento de datos según el tipo de carga y su frecuencia.
- Automatizar recomendaciones de ahorro (por ejemplo, apagado de entornos de pruebas, elección de instancias más eficientes).
- Alinearse con objetivos de sostenibilidad (GreenOps) reduciendo el uso energético innecesario.
Además, la adopción de plataformas de IA gestionadas (como Vertex AI, Azure OpenAI o SageMaker) exige un control adicional sobre sus implicaciones presupuestarias. Por eso, desde Entelgy ayudamos a integrar FinOps desde el diseño de la arquitectura, para garantizar que el ahorro prometido por la IA no se vea anulado por una mala planificación cloud.
¿Qué implicaciones normativas tiene la integración de IA en procesos de negocio?
La expansión de la inteligencia artificial ha llevado a las autoridades —especialmente en Europa— a desarrollar marcos regulatorios que afectarán directamente a las empresas en 2024 y 2025. El más importante es el AI Act, que establece niveles de riesgo para los sistemas de IA según su uso (bajo, limitado, alto o prohibido), y exigencias en términos de transparencia, explicabilidad, supervisión humana y trazabilidad.
Cualquier organización que utilice IA en procesos internos o productos orientados al cliente deberá:
- Clasificar sus sistemas de IA según el nivel de riesgo legal.
- Implementar mecanismos de gobernanza y control, incluyendo auditorías internas.
- Garantizar la explicabilidad y documentación del modelo, especialmente en sectores como banca, salud o administración pública.
- Establecer un modelo de responsabilidad y supervisión humana, incluso cuando la IA actúe de forma automatizada.
Además, el Reglamento Europeo de Protección de Datos (RGPD) sigue aplicando plenamente, lo que implica que los datos usados para entrenar o inferir con IA deben cumplir los principios de licitud, minimización y finalidad clara.
Desde Entelgy ayudamos a nuestros clientes a construir un marco de adopción de IA que sea seguro, auditable y alineado con la regulación vigente, trabajando con áreas de legal, compliance, tecnología y negocio. No se trata solo de cumplir, sino de construir confianza desde el diseño, lo que será un diferenciador competitivo clave en los próximos años.
¿Cómo deben prepararse las organizaciones para adoptar IA con visión estratégica?
La integración de inteligencia artificial en el modelo operativo de una empresa requiere más que inversión tecnológica. Implica una transformación estructural en varios niveles:
- Visión de negocio clara: identificar dónde la IA aporta valor real, qué procesos se deben priorizar y cómo medir el impacto.
- Capacitación de los equipos: formar a los profesionales en uso productivo y ético de la IA, desde desarrolladores hasta responsables de negocio.
- Gobernanza y arquitectura tecnológica preparada: asegurar la escalabilidad, seguridad y control de los sistemas basados en IA.
- Modelo de costes controlado (FinOps): gestionar el consumo cloud asociado a la IA con eficiencia y previsibilidad.
- Cumplimiento regulatorio y ética digital: garantizar que la adopción de IA sea legal, explicable y responsable desde el primer momento.
Desde Entelgy trabajamos junto a empresas que entienden que la inteligencia artificial no es un fin en sí mismo, sino una herramienta para generar eficiencia, acelerar innovación y mejorar la toma de decisiones. Lo hacemos combinando capacidades de ingeniería, arquitectura cloud, FinOps y asesoría normativa.
Conclusión: la inteligencia artificial exige una estrategia integrada
La inteligencia artificial ya está transformando el desarrollo de software, el control del gasto en la nube y el marco normativo bajo el que operan las empresas. No se trata solo de una evolución tecnológica, sino de una reconfiguración completa de los modelos digitales.
Las organizaciones que logren integrar la IA con visión de negocio, eficiencia económica y responsabilidad legal estarán en mejor posición para competir, adaptarse y liderar. En Entelgy, ponemos nuestra experiencia al servicio de esa transformación, con soluciones reales para una adopción estratégica, sostenible y segura de la inteligencia artificial.
