# La encuesta DORA de 2025 reporta que el 90% de quienes responden usa IA en el trabajo, y encuentra que la adopción de IA sigue teniendo una relación negativa con la estabilidad de la entrega de software

Página: https://flyvolo.ai/es/changes/ev-20251022-devops-engineer-1
Fecha: 2025-09-23 · Etapa: Adopción por quien trabaja
¿Puede este registro mover un juicio sobre una tarea? solo junto con otro registro independiente
Ocupación: https://flyvolo.ai/es/careers/devops-engineer

## Alcance

Una encuesta a profesionales, así que ese 90% es uso declarado por uno mismo y no uso medido, y el «80% cree que aumentó su productividad» que la acompaña es una creencia y hay que leerlo como tal: este sitio tiene un ensayo aleatorizado en el que desarrolladores con experiencia fueron un 19% más lentos mientras creían que eran un 20% más rápidos, así que lo que uno cree sobre su propia velocidad no es evidencia sobre su velocidad. Lo que no es declaración sobre el propio rendimiento es la correlación que los investigadores calculan entre quienes responden, y esa es la parte útil: la adopción se relaciona positivamente con el rendimiento del proceso y del producto, y negativamente con la estabilidad de la entrega. El mecanismo que dan los autores es concreto: sin pruebas automatizadas sólidas, control de versiones maduro y ciclos de realimentación rápidos, un mayor volumen de cambios produce inestabilidad, y los equipos con arquitecturas poco acopladas ven ganancias mientras que los muy acoplados ven pocas o ninguna. Quien publica esto es Google Cloud, que vende las herramientas por las que pregunta.

## Fuente

- Google Cloud, announcing the 2025 DORA report (the DORA research programme's own publication) — https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report (fuente primaria)

## Qué significa esto

La frase más útil de este informe no es la cifra de adopción, es el mecanismo: los equipos con pruebas automatizadas sólidas, control de versiones maduro y ciclos de realimentación rápidos ganan, y los equipos sin eso reciben inestabilidad del volumen extra de cambios. Ese es el hallazgo del árbitro automático llegando de forma independiente desde otra dirección: las herramientas ayudan justamente donde algo que no es una persona puede decir que el cambio estaba mal.

## Lo que todavía no demuestra

Ese 90% es uso declarado por uno mismo y la cifra del 80% de productividad es una creencia, no una medición: este sitio tiene un ensayo aleatorizado en el que desarrolladores con experiencia fueron un 19% más lentos mientras creían que eran un 20% más rápidos, así que una encuesta que pregunta a la gente cómo le afectó la IA a su productividad está midiendo percepción. Las correlaciones entre quienes responden son más firmes que las autoevaluaciones, pero son correlaciones y el informe no afirma otra cosa. Quien publica esto es Google Cloud, que vende las herramientas por las que pregunta.

## Cómo comprobarlo por tu cuenta

Comprueba si tu propio equipo tiene las tres cosas que nombra el informe: pruebas automatizadas, control de versiones maduro, realimentación rápida. Si tiene las tres, es probable que más IA te ayude; si no las tiene, el informe predice lo contrario, y esa es una afirmación comprobable sobre tu propia tubería.


Más: https://flyvolo.ai/llms.txt