De Software Tradicional a un SDLC Nativo en IA: Cómo la GenAI redefine la ingeniería

Por Alder López, Líder de Innovación e Investigación en GenAI aplicada al SDLC en EPAM NEORIS México

Iniciamos 2026 con una realidad que ya está firmemente establecida: el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) ya no es un proceso exclusivamente humano. Las organizaciones que aún operan bajo modelos tradicionales ahora compiten con compañías que integran agentes inteligentes, modelos especializados y arquitecturas cognitivas como parte central de cómo construyen software.

Según Gartner®, “para 2028, el 75% de los ingenieros de software empresariales utilizarán asistentes de código con IA, frente a menos del 10% a principios de 2023”. Sin embargo, la ventaja competitiva no residirá en el uso de estas herramientas en sí, sino en cómo la IA se integra estructuralmente en el modelo operativo de entrega de software.

De optimizar procesos a rediseñar la ingeniería

Durante décadas, el SDLC evolucionó del modelo waterfall al ágil y posteriormente a DevOps, siempre bajo el mismo paradigma: humanos escribiendo software. La GenAI rompe esta lógica, permitiendo que el desarrollo de software se convierta en un proceso cognitivo, colaborativo y parcialmente autónomo.

En este nuevo entorno, los ingenieros evolucionan hacia arquitectos, validadores y orquestadores de sistemas inteligentes. Esta transición define quién puede escalar con velocidad, calidad y costos sostenibles en un entorno donde el software impacta directamente el desempeño del negocio.

El nacimiento de la “Empresa Agentiva”

Muchas compañías ya han experimentado con LLMs para generar documentación, traducir código o automatizar pruebas, operando aún bajo un modelo asistido. En contraste, un SDLC verdaderamente nativo en IA se construye sobre flujos continuos de colaboración entre humanos y agentes, donde todas las etapas están respaldadas por modelos de lenguaje y modelos especializados entrenados con datos reales del ciclo de vida. La ingeniería deja de ser un proceso manual y evoluciona hacia un sistema de razonamiento distribuido.

Este cambio impulsa el surgimiento de la “Empresa Agentiva”, organizaciones que integran la IA en flujos de trabajo, toma de decisiones y modelos de gobernanza. En EPAM NEORIS, se observa que las compañías líderes avanzan hacia arquitecturas que combinan las siguientes características:

• Modelos especializados y orquestadores de agentes.
• Estrategias de recuperación de memoria de largo plazo e integración nativa con DevOps y DevSecOps.
• Evolución de la ingeniería de calidad mediante enfoques como Agentic QA, que permiten a los agentes de prueba razonar sobre riesgos, defectos históricos y contexto arquitectónico.

Muchas organizaciones siguen confundiendo la GenAI con “formular buenas indicaciones”. El verdadero valor reside en la gobernanza del modelo, la seguridad, la ingeniería de contexto, la observabilidad, las métricas y la arquitectura cognitiva. No se trata de formular mejores preguntas, sino de diseñar sistemas que razonen.

La hoja de ruta hacia 2030

La ventana de oportunidad es limitada. En los próximos tres a cinco años, las organizaciones que adopten un SDLC nativo en IA podrán reducir el time-to-market, mejorar la calidad, integrar la seguridad desde el inicio y escalar sin aumentar proporcionalmente los costos. Aquellas que decidan esperar enfrentarán una brecha cada vez más difícil de cerrar.

En EPAM NEORIS, este enfoque ya se está implementando mediante iniciativas de AI-Run SDLC, con impacto medible en productividad, calidad y velocidad de entrega. De cara a 2030, el diferenciador ya no será quién desarrolla más rápido, sino quién cuenta con mejores agentes, modelos más especializados y arquitecturas cognitivas más robustas. La GenAI no es solo una herramienta: es una nueva forma de hacer ingeniería de software.