Informe Mundial sobre Calidad 2025: la brecha entre la adopción de IA y la realidad empresarial

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una necesidad operativa, pero su despliegue real enfrenta obstáculos significativos. Según la 17.ª edición del Informe Mundial sobre Calidad 2025, publicado por OpenText, Capgemini y Sogeti, existe una desconexión crítica: aunque casi el 90% de las organizaciones busca activamente integrar la IA generativa en sus prácticas de ingeniería de calidad, solo el 15% ha logrado una implementación a escala empresarial.

Este estudio revela que el camino desde la experimentación hasta la implementación efectiva es más complejo de lo previsto. Requiere una alineación precisa entre la innovación operativa y la supervisión estratégica que muchas empresas aún no han conseguido.

De la experimentación a la estrategia: una evolución lenta

Tal Levi-Joseph, vicepresidente sénior de gestión de entrega de aplicaciones en OpenText, advierte que mantenerse al margen ya no es una opción: “La ingeniería de calidad está siendo redefinida por la IA. Las organizaciones deben adoptar esta transformación para ofrecer resultados más rápidos y con mayor confianza”.

El informe constata que la IA ha impulsado a las empresas más allá de las pruebas tradicionales, integrando la calidad en todo el ciclo de vida de la entrega de software. Sin embargo, los datos muestran una realidad de contrastes:

• Adopción generalizada: el 89% de las organizaciones está probando o implementando flujos de trabajo con IA generativa (37% en producción y 52% en fase piloto).
• Escala limitada: a pesar del interés, el 43% permanece en fase experimental y un 30% opera solo con casos de uso limitados.
• Recalibración estratégica: el porcentaje de empresas que no han adoptado IA subió levemente al 11% (frente al 4% en 2024), lo que indica que la “fiebre inicial” ha dado paso a una estrategia más cautelosa centrada en el valor real.

Principales barreras en 2025

Mark Buenen, líder global de ingeniería y pruebas de calidad en Capgemini, señala que el desafío actual es “cerrar la brecha de la IA generativa para convertir la inversión en un valor cuantificable”.

A diferencia de 2024, donde los obstáculos eran estratégicos, en 2025 las barreras son técnicas y de seguridad. Los encuestados destacan tres desafíos principales para la ampliación:

• Complejidad de la integración: 64%.
• Riesgos para la privacidad de los datos: 67%.
• Preocupaciones sobre respuestas no confiables: 60%.

Adicionalmente, persiste la brecha de talento: el 50% de las empresas informa que sus equipos carecen de experiencia suficiente en inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning).

Productividad y nuevos modelos de trabajo

Si bien las organizaciones reportan un aumento promedio de la productividad del 19%, un tercio ha visto ganancias mínimas, lo que subraya la necesidad de estrategias de integración más inteligentes. La IA generativa está evolucionando su rol: ha pasado del simple análisis de incidencias a liderar el diseño de casos de prueba y el perfeccionamiento de requisitos.

El informe también destaca el surgimiento de la inteligencia colaborativa, un enfoque híbrido donde la experiencia humana y las capacidades de la IA se combinan. Además, mientras el enfoque shift-left (pruebas tempranas) sigue siendo dominante, el shift-right (pruebas en producción) está ganando terreno como mecanismo de validación continua.

Para liberar todo el potencial de la tecnología, las empresas deben invertir no solo en herramientas, sino en gobernanza, datos y alineación de resultados. Como concluye Levi-Joseph: “La IA amplifica la capacidad, pero no puede sustituirla”.