El informe de Spacelift sobre la brecha de preparación para la IA revela una creciente división entre la adopción de la IA y la gobernanza de la infraestructura

La inteligencia artificial está transformando rápidamente el desarrollo de software, pero un nuevo informe de Spacelift sugiere que muchas organizaciones están luchando para mantener sus prácticas de infraestructura alineadas con la velocidad de la adopción de la IA. En La brecha de preparación para la IA, parte de la investigación del Estado de la automatización de la infraestructura de 2026 de la empresa, Spacelift encuestó a 406 responsables de la toma de decisiones de TI y líderes de ingeniería de plataformas para examinar cómo la IA está redefiniendo la gestión de la infraestructura, la gobernanza y la automatización. Los hallazgos revelan una desconexión cada vez mayor entre la adopción rápida del desarrollo asistido por la IA y los sistemas que las organizaciones tienen en lugar para gobernar y gestionar los cambios resultantes.

La IA está acelerando el desarrollo más rápido de lo que los equipos de infraestructura pueden responder

El informe destaca lo que Spacelift llama la “brecha de infraestructura de la IA”. Mientras que la codificación asistida por la IA se ha vuelto común, los equipos de infraestructura responsables de implementar, gobernar y mantener ese código están luchando por mantener el ritmo. Según la encuesta, el 89% de las organizaciones informan que la velocidad de los desarrolladores ha aumentado debido a la IA, mientras que el 82% dice que entre una cuarta parte y casi tres cuartas partes de su código ahora es asistido por la IA. Sin embargo, a pesar de estos avances, solo el 25% de las organizaciones considera a la IA una prioridad estratégica principal.

Las consecuencias ya están siendo visibles. Más de seis de cada diez encuestados dicen que el desarrollo de aplicaciones está avanzando por delante de la infraestructura en términos de adopción de la IA, lo que crea presión sobre los equipos de DevOps y plataformas para absorber un volumen creciente de cambios generados por la IA. A medida que el código generado por la IA fluye cada vez más hacia los entornos de producción, los equipos de infraestructura se encuentran con niveles más altos de complejidad operativa y riesgo.

Cuatro niveles de preparación para la IA

Para comprender mejor cómo las organizaciones están gestionando esta transición, Spacelift introdujo un Índice de madurez de la IA que clasifica a los encuestados en cuatro grupos: Expuestos, Fragmentados, Superando y Pioneros. La clasificación se basa en factores como la integración de la IA, la madurez de la gobernanza, la automatización de la infraestructura, la exposición al riesgo y la preparación de la plataforma.

Casi una cuarta parte de las organizaciones caen en la categoría de Expuestos, lo que significa que están utilizando activamente la IA pero carecen de los marcos de gobernanza necesarios para gestionarla de manera segura. Otra cuarta parte son consideradas Fragmentadas, donde la adopción de la IA existe pero es inconsistente en todo el equipo. El 25% son clasificados como Superando, abrazando la IA de manera agresiva pero permitiendo que la gobernanza se quede atrás. Solo el 19% califican como Pioneros, habiendo establecido prácticas de gobernanza y automatización antes de acelerar la adopción de la IA.

Una de las conclusiones más notables del informe es que el tamaño de la organización no es un factor determinante. Las grandes empresas y las empresas más pequeñas pueden aparecer en cualquier categoría. La distinción se reduce a la conducta, la disciplina de la gobernanza y las prácticas operativas, en lugar del presupuesto o la cantidad de empleados.

El problema de la confianza en la gobernanza

La investigación descubrió una contradicción sorprendente en la forma en que las organizaciones ven la gobernanza de la IA. Mientras que el 86% de los encuestados expresaron confianza en la capacidad de su organización para gobernar la IA, solo el 30% informó tener una política formal de gobernanza de la IA en lugar.

Esta brecha entre la confianza y la realidad operativa forma lo que el informe describe como el “paradigma de la gobernanza de la IA”. Muchas organizaciones creen que están gestionando de manera efectiva los riesgos relacionados con la IA, a pesar de carecer de las políticas, controles y mecanismos de supervisión asociados con programas de gobernanza maduros. La discrepancia es particularmente pronunciada entre las organizaciones clasificadas como Expuestas, donde solo una pequeña fracción tiene políticas formales de gobernanza a pesar de la confianza generalizada en sus capacidades.

Los hallazgos sugieren que la gobernanza sigue siendo uno de los aspectos menos maduros de la adopción de la IA en las empresas. Mientras que las empresas están ansiosas por implementar herramientas y flujos de trabajo de la IA, menos han establecido los controles necesarios para garantizar que esos sistemas operen de manera segura y consistente a gran escala.

Los equipos de infraestructura ya están viendo incidentes impulsados por la IA

El informe argumenta que las consecuencias de una gobernanza débil ya no son teóricas. El 93% de las organizaciones encuestadas informaron haber experimentado al menos un incidente de infraestructura relacionado con la IA durante el año anterior.

Entre los problemas más comunes se encontraban la rework resultante de los cambios generados por la IA, las configuraciones de seguridad incorrectas que llegaban a los entornos de producción, las violaciones de la normativa, el desplazamiento de la infraestructura vinculado a las modificaciones generadas por la IA y los incidentes que involucraban sistemas agenticos. Cada categoría afectó a aproximadamente una tercera parte de los encuestados.

La diferencia entre los líderes en gobernanza y los que van a la zaga es significativa. Las organizaciones clasificadas como Expuestas informaron tasas dramáticamente más altas de incidentes relacionados con la IA, mientras que las organizaciones Pioneras fueron mucho menos propensas a encontrar tales problemas. Según el informe, la gobernanza y los sistemas de validación automatizados ayudan a detectar problemas antes de que lleguen a la producción, reduciendo las interrupciones operativas y limitando la necesidad de esfuerzos de remediación costosos.

La “codificación por vibración” está llegando a la infraestructura

El informe también explora la creciente influencia de la llamada “codificación por vibración“, donde los desarrolladores confían mucho en el código generado por la IA con una revisión o supervisión limitada. Si bien el concepto se ha discutido principalmente en el contexto del desarrollo de software, los datos de Spacelift sugieren que se está extendiendo rápidamente a la gestión de la infraestructura.

Casi el 80% de los encuestados informaron que utilizan la IA para generar configuraciones de infraestructura como código, políticas de gobernanza o artefactos de infraestructura relacionados. Más preocupante, una parte sustancial de los equipos de infraestructura indicó que aprobarían el código de infraestructura generado por la IA con poca o ninguna revisión.

A diferencia de los errores de la aplicación, los errores de la infraestructura pueden tener consecuencias operativas amplias, que afectan la seguridad, la normativa, la red y los recursos en la nube. Como resultado, el informe argumenta que los cambios de infraestructura generados por la IA requieren mecanismos de gobernanza capaces de validar y hacer cumplir los controles antes de que se implementen esos cambios.

El próximo desafío: la IA agéntica

Si las organizaciones están luchando con el desarrollo asistido por la IA hoy en día, el informe sugiere que la IA agéntica puede amplificar esos desafíos. El 89% de los encuestados dice que planea adoptar la IA agéntica para las operaciones de infraestructura, y casi una cuarta parte espera hacerlo en un plazo de seis meses.

Los sistemas agénticos difieren de las herramientas de IA tradicionales porque pueden tomar y ejecutar decisiones de manera autónoma. En los entornos de infraestructura, eso podría significar la provisión de recursos, la modificación de configuraciones o la respuesta a incidentes sin aprobación humana directa. Si bien estas capacidades prometen ganancias de eficiencia significativas, también aumentan la importancia de la gobernanza, ya que puede que no haya un revisor humano entre una decisión de la IA y la implementación en producción.

El informe señala que los adoptantes tempranos ya están informando incidentes que involucran sistemas agénticos, lo que sugiere que los marcos de gobernanza deberán evolucionar junto con estas tecnologías cada vez más autónomas.

La ingeniería de plataformas emerge como una posible solución

Uno de los hallazgos más fuertes del informe se centra en la ingeniería de plataformas. Las organizaciones que han adoptado la ingeniería de plataformas parecen significativamente más preparadas para los entornos de infraestructura impulsados por la IA que aquellas que confían en enfoques tradicionales.

Más del 80% de los encuestados están considerando un cambio hacia la ingeniería de plataformas, y las organizaciones Pioneras son mucho más propensas a haber realizado ya la transición. Según el informe, la ingeniería de plataformas crea caminos de autoservicio gobernados que permiten a los desarrolladores moverse rápidamente sin saltarse los controles de cumplimiento, seguridad y operativos.

En lugar de hacer que la gobernanza compita con la velocidad, la ingeniería de plataformas intenta integrar la gobernanza directamente en los flujos de trabajo, lo que hace que las acciones cumplidoras sean más fáciles que las no cumplidoras. Los datos sugieren que las organizaciones que tienen éxito con la adopción de la IA están siguiendo cada vez más este modelo.

Medir las cosas equivocadas

El informe también argumenta que las organizaciones pueden estar centradas en métricas obsoletas. Muchos equipos de infraestructura siguen rastreando la productividad, la frecuencia de implementación y los incidentes de seguridad, pero relativamente pocos monitorean indicadores específicos de la IA, como el volumen de código de infraestructura generado por la IA que ingresa a los pipelines o las tasas de error asociadas con los cambios generados por la IA.

Sin visibilidad en estos indicadores específicos de la IA, las organizaciones pueden luchar por determinar si los controles de gobernanza están funcionando realmente. A medida que la infraestructura generada por la IA se vuelve más común, medir solo los resultados operativos tradicionales puede no proporcionar suficiente información sobre los riesgos emergentes.

La preparación para la IA se está convirtiendo en un desafío de infraestructura

Los hallazgos sugieren que la preparación para la IA ya no es solo una cuestión de adopción de modelos o productividad de los desarrolladores. Cada vez más, se está convirtiendo en un desafío de infraestructura centrado en la gobernanza, la automatización, la ingeniería de plataformas y la disciplina operativa. Las organizaciones que invirtieron en estas capacidades antes de que llegara la IA parecen adaptarse con más éxito, mientras que otras están descubriendo que la IA está exponiendo debilidades que ya existían bajo la superficie.

A medida que las empresas continúan avanzando hacia operaciones asistidas por la IA y eventualmente agénticas, la brecha entre la adopción y la gobernanza puede convertirse en uno de los desafíos tecnológicos definitorios de la próxima década. El informe de Spacelift sobre la brecha de preparación para la IA sugiere que muchas organizaciones ya han cruzado el umbral hacia la infraestructura impulsada por la IA, pero muchas menos han construido los cimientos de gobernanza necesarios para gestionarla de manera efectiva.