El cuello de botella del software ya no será escribir código - Una experiencia académica que está permeando cada vez más proyectos corporativos

 

El sábado pasado (22 de agosto de 2026) vi algo que me dejó pensando seriamente sobre el futuro del desarrollo de software.

Junto con el profesor Andrés Felipe Alvarez,en el curso Procesos Modernos de Desarrollo de Software, de la Especialización en Desarrollo de Software de la Universidad EAFIT, retamos a nuestros estudiantes a evolucionar aplicaciones completas utilizando Spec-Driven Development (SDD) e Inteligencia Artificial.

Pero había una condición:

No queríamos ver IA generando código. Queríamos ver ingeniería de software.

Los equipos debían trabajar sobre aplicaciones reales:

Frontend → Backend/API → Base de datos → Pruebas → Git → CI/CD → Producción.

Y además tenían que hacerlo en paralelo.

Cada estudiante, desde su propia máquina, recibía una necesidad y debía recorrer aproximadamente este camino:

Necesidad → Spec → Plan → Tasks → Código → Pruebas → Commit → Integración → Deploy.

Lo que ocurrió fue impactante.

En nuestro ejercicio, observamos reducciones de más del 90% en el tiempo necesario para construir algunas funcionalidades.

En aproximadamente una hora u hora y media, varios estudiantes trabajaron simultáneamente sobre diferentes partes del producto, terminaron historias de usuario, integraron cambios y lograron llevar nuevas capacidades hasta producción.

Y ahí está, para mí, lo realmente importante.

La revolución no es que la IA escriba código más rápido.

Eso ya lo sabemos.

La revolución puede estar en que un equipo completo sea capaz de evolucionar software en paralelo, a gran velocidad, manteniendo especificaciones, trazabilidad, pruebas e integración.

Por supuesto, un salón de clase no es un entorno corporativo.

En una organización real aparecen legacy, regulación, arquitecturas complejas, dependencias, seguridad, compliance, datos sensibles, procesos de aprobación y una larga lista de restricciones.

Y todavía tenemos retos importantes en testing, calidad, seguridad y confiabilidad del código generado por IA.

Pero aun descontando todo eso, hay una señal que me parece difícil ignorar:

la velocidad potencial del ciclo de desarrollo está cambiando radicalmente.

Y si el desarrollo se acelera 5x, 10x o más, el cuello de botella simplemente se moverá.

Tal vez muy pronto el problema principal ya no sea:

“¿Qué tan rápido podemos programarlo?”

sino:

“¿Qué tan rápido podemos especificar correctamente lo que necesitamos, verificarlo, integrarlo y decidir qué vale la pena construir?”

Eso cambia muchas cosas.

Cambia el rol del desarrollador. Cambia el rol del arquitecto. Cambia QA. Cambia DevOps. Cambia Product Management. Y probablemente termine cambiando buena parte del SDLC que conocemos.

Mi invitación para quienes trabajan en tecnología es sencilla:

No se limiten a leer sobre Spec-Driven Development.

Pruébenlo.

Tomen una aplicación pequeña. Definan buenas especificaciones. Usen herramientas como GitHub Spec Kit u OpenSpec. Pongan varios agentes y personas a trabajar sobre Specs independientes. Integren. Prueben. Desplieguen.

Y observen qué ocurre.

Porque después de lo que vimos el viernes, tengo una hipótesis cada vez más fuerte:

la IA no solamente está acelerando la programación. Está empezando a comprimir el ciclo completo de construcción de software, y nos estamos moviendo -desde la construcción- a un escenario Predictivo-Adaptativo, por fin voy a saber cuando estará lista la funcionalidad y adaptaré rápidamente le codigo según la retroalimentación.

Y eso puede tener consecuencias mucho más profundas de las que estamos imaginando.

Saludos,

Jorge Abad.

#SpecDrivenDevelopment #SDD #GenerativeAI #ArtificialIntelligence #SoftwareEngineering #AIEngineering #SoftwareDevelopment #DevOps #Agile #FutureOfSoftware

Publicado originalmente en linkedin: Clic aquí

La muerte del código

Mi Kanban - Un proyecto creado con Spec Driven Development - (Speckit + Github Copilot + Codex)

AI-BDF: un framework para reflexionar sobre cómo construir productos en la era de la IA

 Durante los últimos meses he estado trabajando en un proyecto que resume muchas de las conversaciones, experimentos y aprendizajes que he acumulado alrededor de la transformación del desarrollo de software impulsada por la Inteligencia Artificial.

El resultado es AI-BDF (AI-Native Bet Delivery Framework).

No nació de una investigación aislada ni pretende ser una nueva metodología. Es una síntesis de ideas provenientes de múltiples fuentes: proyectos reales, clases de Ingeniería de Software y Transformación Digital en EAFIT, literatura especializada, observación de organizaciones que adoptan AI Engineering, Spec Driven Development (SDD), Vibe Coding, Product Discovery y experimentación continua.

Mi intención nunca fue crear "el framework definitivo".

Al contrario.

Creo que estamos viviendo uno de los cambios más profundos de la ingeniería de software desde la aparición de Internet. La Inteligencia Artificial está modificando la forma en que descubrimos problemas, tomamos decisiones, diseñamos productos y escribimos software. En un contexto tan dinámico, pensar que existe una metodología definitiva sería una contradicción.

Por eso AI-BDF se plantea como un marco de reflexión.

Propone una forma de organizar el trabajo alrededor de apuestas (Bets), hipótesis, experimentos, validaciones, especificaciones e industrialización, entendiendo que el verdadero cuello de botella ya no es construir software, sino decidir correctamente qué vale la pena construir.

Uno de los principios que más me gusta del framework es que el propio framework debe evolucionar.

No quiero que las organizaciones copien AI-BDF. Me gustaría que lo cuestionen, lo adapten y, ojalá, construyan una versión mejor para su propio contexto. Si sirve como punto de partida para una conversación estratégica o para mejorar un proceso interno, habrá cumplido su propósito.

Por esa razón, el framework se publica bajo licencia Creative Commons CC BY-SA 4.0, permitiendo que cualquiera pueda usarlo, adaptarlo y compartirlo, siempre manteniendo la atribución y la misma licencia en los trabajos derivados.

Si decides explorarlo o utilizar alguna de sus ideas, me encantaría conocer tu experiencia. La mejor forma de seguir mejorando un framework es aprender de quienes lo ponen en práctica.

Puedes explorar el proyecto en:

https://ai-bdf.lecciones-aprendidas.info

También puedes escribirme a:

• jorge.abad@gmail.com
• https://www.linkedin.com/in/jorgeabadl

Toda crítica, comentario o experiencia será bienvenida. Después de todo, si algo he aprendido durante estos años es que los mejores frameworks no nacen de una sola persona, sino de una comunidad que aprende y evoluciona continuamente.

Spec Driven Development y el nuevo cuello de botella: los tokens

IA en Acción en la Banca Moderna Cómo la IA predictiva y generativa están impulsando eficiencia, ingresos y experiencia

Rescatando mi tesis de maestría de 2012 usando IA generativa - "Software EDUP: ingeniería de software para estudiantes antes del boom ágil"

Hola a todos

Volver a mirar mi tesis de 2012 es como volver a escuchar un vinilo de Led Zeppelin.

Hace unos días decidí rescatar y volver a publicar un proyecto que desarrollé como parte de mi tesis de maestría terminada en 2012:

EDUP – Framework de apoyo para proyectos universitarios (clic aquí)

Framework: Software EDUP

Y honestamente… verlo nuevamente me produjo una mezcla rara entre nostalgia, curiosidad técnica y una sonrisa de “wow… cómo ha cambiado todo”.

En ese momento, mi interés estaba centrado en algo muy específico: ayudar a los estudiantes universitarios a construir mejor sus proyectos de software utilizando buenas prácticas de ingeniería de software.

Esto ocurrió incluso antes del gran boom latinoamericano —al menos en Colombia— de Scrum, SAFe, Kanban y toda la explosión de marcos y métodos ágiles que vino después.

La idea detrás de EDUP era construir una especie de framework de acompañamiento: una guía estructurada para ayudar a estudiantes a entender procesos, artefactos, prácticas y formas organizadas de desarrollar software.

Y aquí viene una parte que hoy me parece fascinante.

El sitio original fue construido utilizando Eclipse Process Framework Composer (EPF Composer), una herramienta muy usada en esa época para modelar procesos y publicar metodologías de ingeniería de software.

Pero claro… han pasado más de 10 años.

• Muchas cosas ya no funcionan igual.
• Los applets de Java prácticamente desaparecieron del navegador moderno.
• Algunas tecnologías quedaron congeladas en el tiempo.
• Y el sitio original ya empezaba a sentirse como una cápsula arqueológica digital.

Entonces decidí hacer algo curioso:

Usar IA para revivirlo.

Y aquí viene la parte más increíble de toda esta historia.

La migración completa del sitio fue planeada y ejecutada prácticamente en unos 20 minutos usando Visual Studio Code, GitHub Copilot e IA generativa.

Literalmente construimos prompts para:

• analizar la estructura vieja,

• entender cómo estaba organizado EPF Composer,

• eliminar dependencias obsoletas,

• migrar componentes incompatibles,

• modernizar la publicación,

• y reconstruir el sitio estático para que funcionara nuevamente en navegadores actuales.

Y mientras veía el resultado funcionando otra vez, no pude evitar pensar algo:

la industria cambió radicalmente… pero algunas preguntas siguen siendo las mismas.

• ¿Cómo ayudamos a las personas a construir mejor software?
• ¿Cómo reducimos ambigüedad?
• ¿Cómo respetamos las especificaciones?
• ¿Cómo mantenemos coherencia entre intención y resultado?

Solo que hoy aparecen nuevos enfoques como Spec-Driven Development, agentes inteligentes y generación automática de código, que vuelven a poner las especificaciones y la intención en el centro del proceso.

Y eso me parece hermoso.

Porque mirando hacia atrás, siento que muchas de las preocupaciones de aquella tesis siguen vigentes… solo que ahora tenemos copilotos de IA ayudándonos a construir.

A veces la tecnología avanza tan rápido que parece magia.

Y a veces simplemente estamos persiguiendo las mismas ideas… pero con herramientas mucho más poderosas.

Saludos ágiles,

Jórge Abad

Notas

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