El segundo semestre de 2025 consolidó un cambio de paradigma en la ingeniería de software. El diferencial dejó de estar en “escribir más código” y pasó a centrarse en “entregar software fiable a mayor velocidad”. Para lograrlo, las organizaciones integran inteligencia artificial (IA), automatización y controles de seguridad desde el diseño.
En la práctica, la IA generativa se normalizó como herramienta diaria en los equipos de desarrollo, pero el mercado se volvió más exigente: ya no basta con tener un asistente de código; hay que gobernar su uso, medir el impacto y mantener la calidad. Este artículo resume las tendencias dominantes de julio a diciembre de 2025 en el mercado español y lo que anticipan para 2026–2028.
El contexto español: demanda sostenida y presión por cumplimiento
España combina un fuerte empuje de digitalización (sector público, banca, industria, utilities y pymes) con un entorno de cumplimiento cada vez más exigente. En proyectos con Administraciones Públicas y sectores regulados, marcos como el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) y la evolución normativa europea elevan el listón: trazabilidad, gestión de vulnerabilidades, seguridad por defecto y evidencias auditables pasan a formar parte del trabajo diario.
Además, la adopción de IA avanza con velocidad desigual: grandes organizaciones aceleran pilotos y escalado, mientras que muchas pymes la incorporan como capacidades embebidas en soluciones SaaS o mediante automatizaciones concretas. Programas de impulso a la digitalización han reforzado esa tendencia hacia soluciones “listas para negocio” y proyectos de integración más que desarrollos a medida puros.
Tendencias clave observadas en julio–diciembre de 2025
1) IA en el ciclo de vida del software: del copiloto al agente
El salto cualitativo del semestre fue el paso de asistentes de programación a enfoques más “agénticos”: herramientas capaces de ejecutar tareas completas con cierto grado de autonomía (por ejemplo, abrir un pull request con cambios y pruebas). En paralelo, la IA se integró más en el flujo real del equipo: revisión de código, generación de tests, documentación y análisis de incidencias.
La principal lección para el mercado español es clara: la IA acelera la producción, pero también puede amplificar errores si se utiliza sin guardrails. Por ello, se reforzaron prácticas como revisión obligatoria, patrones de prompting, plantillas de proyecto, listas de verificación y políticas de seguridad específicas para código generado o modificado con IA.
2) Quality Engineering y pruebas: la “confianza” vuelve a ser ventaja competitiva
A medida que aumenta la velocidad de entrega, la calidad se convierte en el factor que distingue a los equipos sostenibles de aquellos que acumulan deuda técnica. En H2 2025 se reforzó el enfoque en Quality Engineering: pruebas automatizadas más completas, contract testing, validaciones en pipelines y estrategias de despliegue progresivo.
Una consecuencia relevante: se revaloriza la disciplina de testing (y su automatización) no como fase final, sino como parte del diseño. La IA empezó a utilizarse para proponer casos de prueba, generar datos sintéticos o acelerar la actualización de tests tras refactorizaciones, pero con controles para evitar falsos positivos y pruebas poco robustas.
3) Platform Engineering e Internal Developer Platforms: industrializar para escalar
La complejidad tecnológica (microservicios, Kubernetes, múltiples clouds, seguridad, observabilidad, CI/CD) llevó a muchas organizaciones españolas a priorizar Platform Engineering. El objetivo es claro: ofrecer a los equipos una plataforma interna con “caminos dorados” (golden paths) para construir, desplegar y operar con rapidez y coherencia.
En España, estas plataformas incorporan desde el inicio requisitos de ENS, identidad y registro de actividad. También incluyen gestión de secretos, hardening y capacidades avanzadas de observabilidad. El resultado esperado es doble: mejor experiencia del desarrollador (DevEx) y más fiabilidad operativa, con menos dependencias de conocimiento tribal.
4) DevSecOps y cadena de suministro: SBOM, políticas y evidencias
El semestre reforzó el giro hacia la seguridad de la cadena de suministro del software: inventario de componentes, vulnerabilidades, licencias, firma de artefactos y control de procedencia. El objetivo es integrar seguridad y cumplimiento como controles automatizados dentro del pipeline (policy-as-code).
Esto es especialmente relevante en España por el peso del sector público y regulado. Las organizaciones demandan cada vez más evidencias: qué dependencias se usan, qué vulnerabilidades existen, cuándo se corrigen y cómo se verifica el despliegue. Los proveedores que “empaquetan” esas evidencias como parte estándar de su entrega ganan competitividad.
5) Modernización del legacy: la gran bolsa de valor (y donde la IA empieza a ser útil)
En 2025 creció la presión por modernizar sistemas heredados (monolitos, integraciones históricas, mainframe o entornos on-premise complejos) por tres motivos: coste operativo, escasez de talento especializado y riesgo de ciberseguridad.
En este terreno, la IA aporta valor sobre todo en tareas de apoyo: documentación de código existente, extracción de reglas de negocio, clasificación de deuda técnica, propuestas de refactorización y generación/actualización de tests. Esto favorece un modelo de modernización industrial: assessment inicial, priorización por valor y riesgo, automatización de pruebas, migraciones incrementales y despliegues controlados.
6) Soberanía del dato y “cloud de confianza”: arquitectura y gobierno del dato en el centro
Más allá del “cloud-first”, en H2 2025 se reforzó la conversación sobre soberanía del dato y confianza: dónde reside el dato, quién lo gobierna, cómo se controla el acceso y cómo se demuestra el cumplimiento. Esto impacta directamente en el diseño de software: arquitecturas orientadas a datos, integración por APIs, trazabilidad y modelos de identidad robustos.
Para muchas organizaciones españolas, el reto no es solo migrar aplicaciones, sino hacer que el dato sea interoperable, auditable y reutilizable con garantías, lo que impulsa prácticas de data governance y data engineering integradas con el desarrollo.
Qué cambia en los equipos y en el talento
El semestre consolidó una evolución del rol del desarrollador: menos foco en “teclear” y más en diseño, validación, seguridad y operación. Surgen o se fortalecen perfiles como Platform Engineer, SRE/Observability, Security Engineer y especialistas en gobernanza de IA.
En paralelo, las organizaciones se estructuran en torno a productos y plataformas. Los equipos de producto asumen responsabilidad end-to-end, mientras que los equipos de plataforma proporcionan capacidades reutilizables. La IA se integra como herramienta transversal, pero la rendición de cuentas sigue siendo humana: calidad, seguridad y cumplimiento no se delegan.
Hacia dónde va el mercado español (2026–2028)
Las señales del H2 2025 apuntan a cinco direcciones probables para los próximos 24–36 meses:
- Agentes en el flujo de trabajo: más automatización por tareas completas (incidencia, cambio, pruebas, despliegue), con supervisión y políticas.
- Plataformas internas como estándar: quien tenga Internal Developer Platform madura entregará más rápido, con menos fricción y mejor trazabilidad.
- Compliance engineering: ENS y marcos europeos empujarán evidencias automatizadas (seguridad, supply chain, auditoría) integradas en CI/CD.
- Modernización acelerada: proyectos de migración y refactor crecerán, apoyados por automatización y asistencia de IA, para reducir deuda técnica y riesgo.
- Digitalización de pymes con soluciones componibles: más integración y personalización sobre SaaS, menos desarrollo “desde cero” salvo en diferenciadores clave.
Conclusión
En España, el último semestre de 2025 se confirmó que la IA es ya parte del desarrollo de software, pero el mercado premia a quien la integra con disciplina. La ventaja competitiva no es “usar IA”, sino convertir velocidad en entrega fiable: plataforma interna, pruebas sólidas, observabilidad, seguridad y cumplimiento desde el diseño.
Mirando a 2026–2028, crecerán los modelos de fábrica industrializada (platform engineering + DevSecOps + QA), el uso de agentes con guardrails y la modernización del legacy. En definitiva, el software será cada vez más rápido de producir y, al mismo tiempo, más exigente de gobernar. La diferencia competitiva estará en la capacidad de industrializar, medir y asegurar cada entrega.
Fuentes consultadas
- Stack Overflow Developer Survey 2025 (sección IA): https://survey.stackoverflow.co/2025/ai
- Agentes integrados en GitHub (ejemplo de tendencia agéntica): https://www.techradar.com/pro/github-integrates-claude-and-codex-ai-coding-agents-directly-into-github
- AESIA (Agencia Española de Supervisión de la IA): https://aesia.digital.gob.es/es
- Banco de España - análisis y publicaciones sobre adopción de IA y capacidades digitales (selección): https://www.bde.es/
- ENS - Real Decreto 311/2022: https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-2022-7191
- CCN-CERT - Guías CCN-STIC (selección): https://www.ccn-cert.cni.es/es/guias.html
- INCIBE - NIS2 (FAQ y contexto): https://www.incibe.es/incibe-cert/sectores-estrategicos/FAQNIS2
- España Digital 2026 (hoja de ruta): https://espanadigital.gob.es/
