El World Quality Report 2025, elaborado por OpenText junto con Capgemini y Sogeti, señala que casi el 90% de las organizaciones ya emplea IA generativa en sus procesos de ingeniería de calidad. Sin embargo, solo el 15% ha logrado llevar estas herramientas a toda la empresa, lo que refleja una adopción todavía limitada. El informe destaca que la expansión se frena por la complejidad de la integración, los riesgos para la privacidad y la falta de competencias técnicas, factores que siguen condicionando la evolución de esta tecnología.
Avances en la adopción de la IA
Según el informe, la mayoría de las organizaciones se mueve entre proyectos piloto y primeras implementaciones. El 37% ya opera en producción, mientras que un 52% sigue en fase piloto. El documento subraya que la IA generativa está pasando de tareas centradas en el análisis de resultados a actividades más amplias, como el diseño de casos de prueba o el refinamiento de requisitos, que hoy lideran su uso en ingeniería de calidad.
Los autores del informe apuntan que la IA está cambiando la forma en que se garantiza la calidad del software. Las empresas buscan integrar estos sistemas en todas las etapas del ciclo de vida, con el objetivo de obtener procesos más consistentes y una reducción del tiempo necesario para desarrollar y comprobar aplicaciones.
Obstáculos técnicos y organizativos
La edición de 2025 muestra que las principales barreras han cambiado respecto a años anteriores. La privacidad de los datos aparece como el desafío más señalado, con un 67% de organizaciones preocupadas por este aspecto. A ello se suma la complejidad de integrar la IA en los sistemas existentes, citada por un 64%, y las dudas sobre respuestas no confiables, que afectan al 60%.
El informe también recoge que la mitad de las organizaciones carece de experiencia suficiente en IA y aprendizaje automático, una cifra que permanece estable desde 2024. Esta falta de capacidades provoca que muchos proyectos se limiten a pruebas experimentales o se desarrollen en áreas muy concretas. La consecuencia es una adopción parcial que dificulta alcanzar beneficios amplios.
Según las conclusiones del estudio, otro problema frecuente es la desalineación estratégica. Muchas empresas consideran la IA generativa solo como un apoyo táctico y no como una herramienta para rediseñar procesos. Esto provoca iniciativas aisladas, presupuestos limitados y una falta de continuidad que complica la expansión de esta tecnología.
Tendencias en la ingeniería de calidad
El informe señala un incremento de la productividad media del 19% entre las compañías que ya emplean IA generativa, aunque un tercio de ellas observa mejoras muy reducidas. Este dato apunta a la necesidad de implantar estrategias de integración más sólidas para aprovechar el potencial de la IA.
En la edición de este año también se destaca el avance de la inteligencia colaborativa, un enfoque que combina la experiencia humana con las capacidades de la IA. El modelo busca equilibrar innovación y responsabilidad, especialmente en procesos donde las decisiones automatizadas requieren supervisión para evitar errores.
El documento confirma que el enfoque “shift left” continúa liderando la ingeniería de calidad, pero el enfoque “shift right” gana presencia en algunas organizaciones. Ambos modelos se emplean para mejorar la detección de incidencias y reforzar la estabilidad del software en diferentes fases del ciclo de vida.
Un sector en transformación
La 17.ª edición del World Quality Report se basa en encuestas a más de 2.000 ejecutivos de 22 países y 10 sectores. El estudio recoge opiniones, casos y prácticas de organizaciones internacionales para ofrecer una visión amplia de cómo evoluciona la calidad del software.
Las conclusiones apuntan a un sector en cambio, en el que la IA avanza con fuerza pero aún necesita mejor gobernanza, más formación interna y una mayor claridad estratégica. Solo con estos elementos, señala el informe, será posible que las empresas conviertan la experimentación en valor medible y superen la brecha actual entre interés y adopción real.
