Lo que el reciente Magic Quadrant de Gartner revela sobre el futuro de la ingeniería de software
Benjamin Burke
Softtek fue recientemente reconocido como Challenger en el Magic Quadrant de Gartner para Custom Software Development Services, Worldwide (diciembre 2025). Nos enorgullece este reconocimiento, pero la historia más importante está en lo que el reporte señala sobre hacia dónde se dirige la ingeniería de software empresarial.
A partir de los criterios de evaluación de Gartner y sus hallazgos generales, emerge una idea clara: la próxima era de la ingeniería de software no estará definida por herramientas o capacidades aisladas, sino por cómo operan los sistemas de entrega de extremo a extremo. A continuación, los cambios más relevantes a los que los compradores deben prestar atención.
La entrega AI-native está pasando de herramientas a modelos operativos
Durante los últimos años, la mayoría de las conversaciones sobre IA en ingeniería empresarial se han centrado en herramientas, especialmente en asistentes de código. Los criterios de Gartner sugieren que esa etapa está llegando a su fin.
Sí, los asistentes de codificación con IA serán masivos: para 2028, Gartner proyecta una adopción del 75% entre ingenieros de software empresariales, con equipos que aplican IA a lo largo del SDLC logrando mejoras de productividad del 25–30%.
Pero, con base en los criterios de evaluación del reporte, el posicionamiento de proveedores y sus hallazgos más amplios, también se vislumbra un cambio mayor: el futuro de los servicios de ingeniería de software ya no depende de qué tan inteligente sea tu IDE o de las herramientas que agregues.
Los proveedores de ingeniería más maduros ahora están orquestando la IA a lo largo de capacidades como:
- Descomposición de requerimientos asistida por IA
- Generación y validación automatizada de pruebas
- Análisis de seguridad y arquitectura
- Recuperación de conocimiento desde bases de código y documentación
- Orquestación de releases y análisis operativo
Para los compradores, esto crea una prueba sencilla:
Si un proveedor habla de IA principalmente en términos de herramientas de desarrollo, probablemente aún esté en fase de experimentación. Los beneficios serán locales, no sistémicos.
Si describe la IA a lo largo de todo el sistema de ingeniería —gobernanza, flujos de trabajo, métricas y modelos de entrega— la conversación es más madura.
“Full-stack engineering” ya no es un diferenciador
Otro cambio más silencioso es que capacidades que antes diferenciaban a los proveedores ahora apenas cuentan como diferenciadores.
Al analizar los criterios de evaluación del reporte y el posicionamiento de los proveedores, los entornos modernos de ingeniería empresarial ya asumen elementos como:
- Arquitectura cloud-native
- Pipelines de DevOps y automatización
- Ingeniería de calidad integrada y pruebas continuas
- Seguridad incorporada en la entrega
- Diseño API-first e integración sencilla
- Modelos de entrega globales
Por lo tanto, si un proveedor aún posiciona DevSecOps, cloud-native o quality engineering como adicionales opcionales, es una señal de alerta. Estos elementos deben estar integrados desde el inicio y medirse de forma continua.
Para CIOs y CTOs evaluando socios, una pregunta útil es:
“¿Qué capacidades consideran básicas y cuáles consideran diferenciadoras?”
La respuesta dice mucho sobre la madurez real de su modelo de entrega.
La verdadera diferenciación se está moviendo “hacia arriba en el stack”
Entre Leaders, Challengers y muchos Niche Players, se observan los mismos ingredientes base:
- Experimentación con IA
- Ingeniería en la nube
- Pipelines de DevOps
- Entrega global
Esta convergencia indica que la competencia técnica básica ya no es suficiente para destacar.
El enfoque de evaluación de Gartner apunta hacia otro lugar: hacia niveles más altos del stack, en cómo se diseñan y operan los sistemas de ingeniería.
En el reporte, esto se refleja en que los proveedores son evaluados menos por capacidades individuales y más por cómo estandarizan, escalan y orquestan la entrega.
Por ejemplo:
- Plataformas propietarias de ingeniería que estandarizan la entrega
- Aceleradores y activos reutilizables que generan resultados repetibles en el SDLC
- Plataformas internas para desarrolladores que reducen la carga cognitiva
- Flujos de trabajo orquestados con IA que conectan desarrollo, pruebas y operaciones
- Modelos de gobernanza que escalan calidad y cumplimiento
Este cambio refleja una transformación más profunda en cómo las empresas construyen software. Las organizaciones están enfocándose menos en funcionalidades y releases, y más en construir plataformas, flujos de trabajo y capacidades reutilizables y escalables.
Y una vez que haces ese cambio, la repetibilidad se convierte en la verdadera ventaja competitiva.
El modelo de talento se está expandiendo, lo que hace más importantes los “guardrails”
Gartner proyecta que para 2028, hasta el 40% de los equipos de software podrían provenir de perfiles técnicos no tradicionales, habilitados por GenAI y herramientas de desarrollo de mayor nivel. El posicionamiento de proveedores sugiere que este cambio ya está en marcha.
Roles híbridos y asistidos por IA ya están sumándose a los desarrolladores tradicionales.
La fuerza laboral futura podría incluir más:
- Especialistas de dominio
- Tecnólogos de negocio
- Citizen developers
- Contribuidores asistidos por IA
- Prompt engineers
Esto solo funciona si el entorno de ingeniería cuenta con controles sólidos. Es decir:
- Arquitecturas claras
- Componentes reutilizables
- Automatización de calidad
- Controles a nivel de plataforma
- Experiencia de desarrollador bien diseñada
Sin estos elementos, ampliar quién participa en el desarrollo solo multiplica el riesgo. Demasiadas manos en el proceso.
Las mejores organizaciones de ingeniería —y sus socios— ya se están preparando para este cambio.
Lo que este Magic Quadrant significa para los compradores
Ver dónde se posicionan los proveedores es útil, pero el verdadero valor está en lo que el reporte indica sobre cómo se define un socio moderno de ingeniería.
Algunas implicaciones prácticas:
- Tratar la IA como una cuestión de modelo operativo. Si la estrategia se basa en herramientas, aún estás en fase piloto.
- Dejar de tolerar calidad y seguridad como “capas adicionales”. Deben estar integradas en el sistema de entrega.
- Preguntar cómo el proveedor industrializa la entrega. Plataformas, aceleradores y flujos estandarizados importan más que el talento aislado.
- Prepararse para una definición más amplia de “ingeniero”. Las organizaciones exitosas combinarán talento humano con sistemas escalables y seguros.
Y una última pregunta clave:
“¿Qué hace que su sistema de ingeniería sea repetible, no solo exitoso una vez?”
Porque en la era AI-native, la repetibilidad es donde realmente está la ventaja.
La visión de un Challenger sobre hacia dónde va el mercado
Donde los proveedores realmente comienzan a diferenciarse es en la identidad que construyen alrededor de la entrega: cómo se estructura el trabajo, cómo se viven las prácticas de ingeniería en el día a día y cómo se utiliza la tecnología para generar resultados repetibles. En otras palabras, qué tan bien funciona todo como sistema.
No existe una única “identidad correcta” de entrega, siempre que esté basada en lo esencial: sistemas reales de entrega (no solo herramientas o credenciales), la capacidad de adaptarse al cliente y un modelo que evolucione con las nuevas demandas.
En Softtek, hacemos que los servicios de ingeniería de software sean Simple, Smart and Reliable. Cuéntanos en qué estás trabajando y te mostraremos cómo se ve esto en la práctica.
