La Paz, 29 de nov 2025 (ATB Digital) .- Microsoft ha empezado a integrar inteligencia artificial en sus flujos de trabajo internos de desarrollo con una ambición clara: transformar los procesos de programación para hacerlos más eficientes, menos repetitivos y adaptados a los nuevos tiempos. Satya Nadella, CEO de la compañía, ha afirmado que hasta un 30% del código en algunos proyectos ya está siendo generado por IA. No se trata de una declaración futurista, sino de una realidad tangible que está empezando a tomar forma dentro de la propia estructura de Microsoft.
Este cambio se fundamenta en la identificación de lo que Amanda Silver, vicepresidenta corporativa del equipo CoreAI, define como «developer toil», es decir, el desgaste o fatiga del desarrollador al lidiar con tareas repetitivas o poco creativas. En lugar de reemplazar completamente al humano, la IA actúa como un copiloto, automatizando partes del trabajo tedioso para que los programadores se enfoquen en los retos más complejos o creativos.
Repositorios, lenguajes y diversidad de sistemas
Dentro de Microsoft existen más de 100.000 repositorios de código, que incluyen desde sistemas heredados de hace más de dos décadas hasta proyectos recientes y vanguardistas. Este ecosistema refleja con precisión la diversidad de entornos y tecnologías con las que también lidian sus clientes: diferentes lenguajes de programación, arquitecturas variadas y fases de desarrollo en todos los niveles.
Esa riqueza también representa un reto. No es lo mismo automatizar tareas en un proyecto nuevo basado en tecnologías modernas que intervenir en un código obsoleto, donde los riesgos de error y dependencia son mayores. Aquí, el uso de IA tiene que ser adaptativo y contextual, aprendiendo de los patrones históricos de cada sistema.
IA generativa para acelerar sin romper
Uno de los aspectos más valorados por los desarrolladores dentro de Microsoft es la capacidad de la IA generativa para proponer código en tiempo real, con base en lo que el desarrollador está escribiendo. Al estilo de un corrector automático pero en un nivel mucho más sofisticado, esta tecnología puede anticipar funciones, sugerir fragmentos reutilizables e incluso detectar errores lógicos antes de que ocurran.
Sin embargo, también existe un nivel de escepticismo. Algunos empleados dudan que los agentes autónomos sean capaces de reemplazar procesos humanos sin introducir errores sutiles que luego deben ser corregidos manualmente. Como quien limpia tras un robot aspiradora que dejó el polvo en las esquinas, los desarrolladores siguen teniendo que revisar y ajustar el código sugerido por la IA.
De herramientas internas a productos comerciales
Mucho del aprendizaje que Microsoft está extrayendo de su propia transformación está nutriendo sus productos comerciales, como GitHub Copilot, Azure AI y las capacidades de IA dentro de Visual Studio. La retroalimentación directa de sus equipos internos permite ajustar con mayor precisión las funcionalidades, depurar comportamientos no deseados y entender mejor los puntos de fricción en el uso diario.
La estrategia se parece a una cocina donde los chefs prueban sus propias recetas antes de ofrecerlas al cliente. Esta metodología permite detectar debilidades desde dentro, afinar ingredientes y luego lanzar al mercado soluciones que han sido probadas en condiciones reales.
Automatización sin deshumanización
Uno de los debates que emergen dentro de Microsoft gira en torno al equilibrio entre automatización y control humano. Aunque se están desarrollando agentes de IA que pueden realizar tareas de manera autónoma, el enfoque actual parece ser el de asistencia supervisada. Es decir, dejar que la IA proponga, pero que sea el humano quien tenga la última palabra.
Este modelo busca evitar un efecto dominó de errores encadenados y, al mismo tiempo, mantiene a los desarrolladores en el centro del proceso. El rol del programador no se reduce, sino que se transforma: de ejecutor a estratega, de escriba a editor.
La IA como espejo de la complejidad humana
Uno de los aprendizajes más significativos de esta etapa es que la IA no es más simple que el trabajo humano, sino que requiere una comprensión profunda del contexto. Los algoritmos que generan código deben tener «conciencia» del sistema en el que operan, algo que aún representa una limitación para muchos modelos actuales. Si se le pide a una IA que escriba una función para un sistema complejo sin entender su arquitectura, es como pedirle a un aprendiz que repare un motor sin conocer el modelo del coche.
Por ello, Microsoft está invirtiendo en mejorar la contextualización de sus modelos, integrando información histórica, documentación y patrones de código anteriores para que las sugerencias sean más acertadas.
Fuente: WWWHATSNEW