De asistente a líder de agentes: qué cambió en la ingeniería de software
El mercado global de plataformas y servicios de ingeniería de software con IA facturó US$34.000 millones en 2025 y la proyección para 2026 es de US$40.790 millones, camino a US$206.870 millones en 2034, según estimaciones de la consultora india Fortune Business Insights. Para un founder, la lectura es directa: la categoría dejó de ser un experimento de laboratorio y se convirtió en una línea de presupuesto corporativo.
El cambio de fondo no es que la IA escriba código. Es que el ingeniero dejó de ser quien teclea y pasó a ser quien dirige. Evertec, Itaú y Cisco ya operan así, con plataformas propias y soluciones de mercado, y sus números internos muestran qué se gana y qué se pierde en la transición.
Evertec: R$30 millones para que los agentes hagan el trabajo repetitivo
La multinacional de tecnología para el sector financiero Evertec —que compró la brasileña Sinqia en 2023 por R$2.500 millones— invirtió R$30 millones para convertir agentes de IA en ingenieros de software. Sus agentes propietarios participan en varias etapas del ciclo: desde la creación de interfaces hasta la modernización de sistemas legados.
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👥 Probar 7 días"Hoy, esos agentes ya consiguen hacer solos buena parte del trabajo más repetitivo dentro del desarrollo de software, como escribir código a partir de una especificación, crear pruebas, revisar partes del trabajo de otros sistemas y hasta corregir problemas más complejos", explica Thiago Saldanha, director de IA de Evertec Brasil.
Los resultados que reporta la compañía son concretos: el tiempo necesario para migrar plataformas tecnológicas antiguas a nuevos sistemas se redujo a la mitad, y las tareas de pruebas y documentación ganaron 60% de celeridad —lo que antes tomaba 10 horas hoy toma cerca de 6.
El punto que más debería interesar a un founder es la respuesta de Saldanha sobre el empleo: "Nuestra lectura no es de reducción de equipo, sino de reposicionamiento de las personas para entregar más valor". El ingeniero deja de gastar tiempo en tareas operativas y pasa a definir qué hay que hacer, orientar a los agentes y revisar críticamente lo entregado.
Itaú: Devin pasó del piloto al 95% del equipo
En Itaú, el agente Devin —desarrollado por la startup estadounidense Cognition— empezó con un piloto en el que participó el 75% del equipo de ingeniería. Hoy más del 95% lo usa en su trabajo diario, según Carlos Eduardo Mazzei, director de tecnología del banco.
Los números que reporta la institución: avances de entre 15% y 25% en el ciclo de creación de nuevas soluciones, con hasta 30% de ganancia de productividad general en las entregas. Además, aproximadamente 80% de las vulnerabilidades de código del banco ya se tratan directamente con IA, lo que redujo de forma significativa los incidentes críticos y las fallas técnicas en producción.
"Prácticamente nadie escribe código en el día a día; lo hace el agente solo. Él (el ingeniero) pasó a ser un líder de agentes, que direcciona técnicamente el desarrollo", dice Mazzei. El perfil de contratación ya cambió: saber usar herramientas de IA dejó de ser un plus y se volvió un requisito.
Cisco: de 8 años de análisis de seguridad a 8 semanas
Cisco incorporó Codex, la plataforma de programación de OpenAI, a sus flujos de ingeniería a escala empresarial. Según la propia compañía, más de 95% de los nuevos recursos de IA analizados se escribieron con ayuda de Codex, y reporta un aumento de 10 a 15 veces en la velocidad para resolver determinados defectos. La optimización de registros de compilación y gráficos de dependencia en más de 15 repositorios interconectados genera una economía superior a 1.500 horas de ingeniería por mes.
El caso más llamativo es de seguridad: análisis que habrían requerido 8 años de investigación y desarrollo se completaron en 8 semanas. Con eso, la empresa pasó a lanzar releases de fortalecimiento (hardening) cada 15 días. Fernando Zamai, líder de ciberseguridad de Cisco Brasil, detalla que también usan modelos avanzados como Mythos/Claude de Anthropic y GPT de OpenAI para barrer y probar proactivamente el código de sus productos.
¿Cuánto de esto se traduce en resultados de negocio?
Aquí está la advertencia que ningún founder debería ignorar. Según el informe The State of AI 2026 de QuantumBlack, AI by McKinsey, difundido por Europa Press, la adopción de IA alcanza al 89% de las organizaciones y 80% de los empleados dice haber ganado productividad individual. Pero solo 37% de las compañías reporta un impacto positivo en su EBIT, un porcentaje idéntico al del año anterior.
El dato que conecta con esta nota: los agentes de codificación ya están presentes en 31% de las grandes organizaciones, y 32% de los encuestados afirma que su empresa dejó de comprar al menos un producto o función de software comercial porque pudo desarrollarlo internamente con sus propios agentes. La eficiencia individual no se convierte sola en rentabilidad; eso exige rediseñar procesos.
¿Qué significa esto para tu startup?
La brecha entre productividad individual y resultado financiero es la oportunidad real. Estas son dos acciones concretas para no quedarte en el lado equivocado de esa estadística.
- Mide el ciclo completo, no la línea de código. Itaú y Evertec no reportan "horas ahorradas escribiendo código", reportan mejoras en el tiempo de ciclo de entrega, en la migración de sistemas legados y en la tasa de vulnerabilidades. Define dos o tres métricas de extremo a extremo (tiempo de despliegue, incidentes en producción, costo por release) antes de comprar cualquier herramienta. Si no puedes medir el antes, no podrás defender el después ante tu board ni ante tus inversores.
- Reasigna el rol antes de recortar la plantilla. Las tres empresas de esta nota insisten en lo mismo: el ingeniero pasa a definir, orientar y revisar. Eso implica invertir en formación en revisión crítica de código generado y en diseño de especificaciones. McKinsey lo confirma: 74% de las empresas de alto rendimiento rediseñó por completo sus procesos de trabajo, frente a 25% del resto del mercado.
- Vigila el costo por token. El informe de McKinsey señala que el costo del procesamiento de datos y tokens frena al 20% de las empresas, con mayor presión en tecnología (25%) y en instituciones financieras (24%). En un equipo pequeño, ese gasto puede comerse el ahorro de productividad si no lo monitoreas desde el primer mes.
El contexto de inversión: Cognition y la apuesta de los fondos
El proveedor de referencia de esta ola es Cognition, la empresa detrás de Devin. En septiembre de 2026 anunció una ronda Serie E de más de US$2.000 millones a una valoración de US$48.000 millones, liderada por Andreessen Horowitz, Accel, Founders Fund, General Catalyst y Avenir, según TechCrunch. La operación llegó apenas cuatro meses después de una ronda previa de más de US$1.000 millones a US$26.000 millones de valoración, reportada por PYMNTS.
El crecimiento que sostiene esa valuación es de ingresos: la compañía dijo que su facturación anualizada pasó de US$492 millones a cerca de US$900 millones desde mayo, de acuerdo con TechCrunch. Entre sus clientes corporativos figuran Mercedes-Benz, NASA, Goldman Sachs y Citi. Robinhood Ventures también entró con US$10 millones, según CryptoBriefing, lo que muestra que los fondos están apostando a varios competidores a la vez —Codex de OpenAI, Claude Code de Anthropic, GitHub Copilot y Cursor— en lugar de a un único ganador.
Conclusión
La transformación ya no es una promesa: Evertec puso R$30 millones sobre la mesa, Itaú tiene a más del 95% de su equipo de ingeniería trabajando con agentes y Cisco comprimió análisis de seguridad de 8 años a 8 semanas. El patrón común no es la herramienta, sino el rediseño del rol: el ingeniero se convierte en líder de agentes.
Para una startup hispanohablante con equipo reducido, la ventaja competitiva está en moverse rápido sin inflar el gasto. Empieza por una sola función —pruebas, documentación o revisión de vulnerabilidades—, mide el ciclo completo durante 60 días y solo entonces escala. La tecnología ya está disponible y es la misma que usan los grandes; lo que marca la diferencia es cómo reorganizas a tu equipo alrededor de ella.
Fuentes
- Estadão: Empresas investem milhões para transformar agentes de IA em engenheiros de software (fuente original)
- TechCrunch: Cognition hits $48B valuation
- PYMNTS: Cognition Secures $48 Billion Valuation as Demand for AI Coding Surges
- CryptoBriefing: Robinhood Ventures invests $10M in AI coding startup Cognition
- Europa Press: El 80% de empleados gana productividad con IA, pero solo el 37% de empresas mejora resultados, según McKinsey
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