Dentro del informe aplicado de inteligencia artificial de Georgian: Vibe Coding se convierte en tendencia mientras las brechas de talento frenan el progreso de la IA

Georgian Partners, en colaboración con NewtonX y un consorcio global de 11 socios, ha lanzado su Informe de referencia de IA aplicada, que ofrece una visión general robusta de cómo la IA está transformando el software B2B y las empresas de todo el mundo. Esta segunda ola ampliada se basa en una encuesta anónima de 612 ejecutivos, divididos equitativamente entre líderes de I+D y marketing, en 10 países y 15 industrias, que representan a empresas con ingresos anuales que van desde $5 millones hasta más de $200 millones.

Lo que distingue a este informe es su alcance global y respaldo estratégico. Los socios del consorcio incluyen el Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, el Vector Institute, y Startup Nation Central y Grove Ventures, con sede en Tel Aviv, entre otros. Su participación ayudó a ampliar la participación y garantizar estándares internacionales y sectoriales diversos.

Más que una simple medición de la adopción, el informe capta las barreras estructurales, los casos de uso emergentes de IA como Vibe Coding, y la curva de madurez en constante evolución de la integración de IA. Con hallazgos basados en aportes validados y de nivel ejecutivo, el informe ofrece a las empresas un marco práctico para evaluar su posición y qué los está frenando.

La IA se convierte en una prioridad estratégica

La inteligencia artificial ya no es considerada opcional. El informe encuentra que el 83% de las empresas B2B y de empresa ahora clasifican a la IA entre sus cinco prioridades estratégicas principales. De hecho, tres de las cinco prioridades empresariales más seleccionadas están relacionadas con la IA, lo que muestra cómo se ha integrado en las agendas corporativas.

Las principales motivaciones para la adopción de IA siguen siendo:

• Mejorar la productividad interna
• Crear una ventaja competitiva
• Mejorar la eficiencia del costo y el crecimiento de los ingresos

Sin embargo, lo que ha cambiado es que la diferenciación competitiva ahora supera a los ahorros de costos y los ingresos como la segunda motivación más importante. Esto marca un cambio de mentalidad: la IA no es solo una herramienta para la automatización, sino un arma para el liderazgo del mercado.

Vibe Coding se convierte en tendencia

Un hallazgo destacado del informe es el rápido ascenso de Vibe Coding, un término que se refiere a la generación y depuración de código automatizadas utilizando modelos de IA. Vibe Coding se ha convertido en el caso de uso de I+D número 3 informado en producción, utilizado por el 37% de las empresas, mientras que otro 40% están pilotándolo activamente.

Esta tendencia no se trata solo de mejorar la productividad de los desarrolladores. También es una respuesta directa a un desafío de la industria: la escasez de talento técnico de IA, que se ha convertido en la principal barrera para escalar la IA. El 45% de los líderes de I+D citaron esta brecha de talento como su principal preocupación, superando incluso el alto costo del desarrollo de modelos.

Vibe Coding está ayudando a llenar esta brecha al permitir que los equipos de ingeniería más delgados aceleren los plazos de entrega, depuren más rápido y produzcan código más limpio y documentado con menos sobrecarga. Los encuestados informaron reducciones medibles en el esfuerzo manual en flujos de trabajo de QA, infraestructura y despliegue.

Ganancias de productividad de IA y sus límites

El uso de IA en las canalizaciones de desarrollo muestra beneficios claros. Según el informe, el 70% de los encuestados de I+D informan una velocidad de desarrollo más rápida, el 63% ve una mejor calidad y documentación del código, y más de la mitad han aumentado la frecuencia de despliegue.

Sin embargo, no todos los métricas han mejorado. Áreas como tiempo medio de restauración, ciclo de tiempo y tasa de falla de cambio siguen siendo puntos débiles. Esto sugiere que, si bien la IA está acelerando la parte delantera del desarrollo, la estabilidad y la resistencia siguen dependiendo de los humanos por ahora.

Mejoras de infraestructura que impulsan la pila de IA

Estos avances están respaldados por un cambio dramático en la inversión en infraestructura. Los equipos impulsados por IA están adoptando nuevas herramientas para pasar de la experimentación a la producción:

• Plataformas de observabilidad de LLM han sido integradas por el 53% de las empresas
• Herramientas de orquestación de datos como Dagster y Airflow ahora son utilizadas por el 51%
• Bases de datos vectoriales, trabajos cron y motores de flujo de trabajo duraderos se están desplegando para respaldar la escalabilidad y la confiabilidad

Mientras tanto, las empresas están obteniendo más datos que nunca para alimentar sus modelos. El uso de datos propios aumentó 12 puntos porcentuales hasta el 94%, mientras que el uso de datos públicos aumentó al 80%. Los datos sintéticos y oscuros, que antes eran fuentes periféricas, ahora están siendo utilizados por más de la mitad y un cuarto de las empresas, respectivamente.

Adopción de LLM se diversifica

OpenAI sigue siendo el principal proveedor de modelos de lenguaje grande, con el 85% de los encuestados que utilizan sus modelos en producción. Sin embargo, el panorama está evolucionando rápidamente:

• Google Gemini experimentó un aumento de 17 puntos, ahora utilizado por el 41%
• Anthropic Claude subió al 31%
• La familia Llama 3 de Meta está ganando tracción con una adopción del 28%
• Modelos de razonamiento específicos como el o1-mini de OpenAI (35%) y DeepSeek (18%) también están entrando en producción

Este cambio refleja un movimiento hacia pilas de IA multi-modelo, donde las organizaciones emparejan modelos con casos de uso en lugar de depender de un solo ecosistema de proveedor.

Ganancias de madurez de IA son desiguales

Georgian segmenta a las empresas utilizando su modelo de madurez de IA de arrastre, caminata y carrera. Si bien más organizaciones están progresando desde los niveles principiante a intermedio, el nivel superior de madurez sigue siendo esquivo:

• Los “caminantes” disminuyeron al 40%, desde el 49%
• Los “corredores” aumentaron al 31%, lo que indica un creciente impulso
• Los “corredores de élite” siguen estancados en el 11%, lo que sugiere un techo en la escalabilidad

Las empresas que alcanzan la etapa de “corredor de élite” tienden a ser aquellas que conectan proyectos de IA directamente con resultados de ingresos o costos, una capacidad que sigue siendo subdesarrollada en gran parte de la industria.

El ROI sigue siendo esquivo

Uno de los desafíos más persistentes identificados en el informe es la falta de medición clara del ROI. Más de la mitad de los equipos de I+D admiten que no están conectando proyectos de IA a KPI concretos. Solo el 25% vincula directamente las iniciativas de IA a nuevos ingresos, y solo el 24% informa un impacto positivo en los costos de adquisición de clientes.

Sin embargo, la optimismo persiste. Más del 50% de los encuestados dicen que la IA ha mejorado la satisfacción del cliente y el valor a largo plazo. Pero la sensación general es que la justificación financiera de la IA sigue siendo difusa, particularmente en el nivel de madurez intermedia.

La gestión de costos mejora

Si bien el talento sigue siendo el mayor obstáculo, los costos están volviéndose lentamente más manejables. El informe muestra:

• Un cambio de 9 puntos hacia costos de almacenamiento de datos estables o reducidos
• Costos en declive en mantenimiento de software, mano de obra y operaciones
• Menos dependencia de medidas de reducción de costos como restricciones de proyectos

Además, el 68% de las empresas ahora confían en soluciones de IA de terceros para gestionar el costo y la complejidad, especialmente a medida que la IA se integra en el software de marketing y las plataformas internas.

Mirando hacia adelante

Las implicaciones de estos datos de referencia van mucho más allá de los tableros y las salas de juntas. A medida que la IA se convierte en central para la forma en que se construye, se despliega y se mantiene el software, la industria está entrando en una nueva fase, una en la que la productividad ya no se trata solo de personas, sino de cómo los equipos pueden aumentarse inteligentemente con socios de máquina.

Vibe Coding representa un punto de inflexión. No es solo una herramienta de productividad; se está convirtiendo en una capa fundamental del desarrollo de software moderno. Para las empresas que enfrentan brechas de talento persistentes, ofrece una forma de desbloquear el rendimiento, reducir el tiempo de comercialización y mejorar la calidad del código sin escalar la cantidad de personal al mismo ritmo. Y para aquellos que están más avanzados en la curva de madurez, crea la columna vertebral para flujos de trabajo de ingeniería nativos de IA, que pueden escalar con observabilidad, confiabilidad y un impacto comercial medible.

El mensaje más amplio es claro: las empresas que tienen éxito no solo utilizarán la IA, sino que la operacionalizarán, la integrarán y evolucionarán con ella. En esta nueva era, la automatización no se trata de reemplazar a los desarrolladores, sino de amplificarlos.

Aquellos que tratan a Vibe Coding y su infraestructura de apoyo como inversiones estratégicas, y no como experimentos, definirán la próxima ola de innovación empresarial.