Adopción de IA: qué frena a los devs y cómo resolverlo

TL;DR: Adopción de IA en Devs LATAM

Adopción de IA en Desarrolladores LATAM

¿Por qué los desarrolladores LATAM no usan herramientas de IA? Los desarrolladores latinoamericanos sí usan IA (GitHub Copilot, Cursor) pero no lo reportan públicamente por factor cultural: perciben que usar IA reduce su legitimidad profesional, a diferencia de Silicon Valley donde es práctica estándar.

¿Cuánto mejora la productividad la IA en desarrollo de software? Las herramientas de IA aumentan la productividad de desarrolladores entre 26-55%. Los desarrolladores junior mejoran 27-39%, mientras que los senior solo 8-13%, confirmando la resistencia por orgullo profesional.

¿Cuál es la diferencia cultural entre LATAM y Silicon Valley en adopción de IA? LATAM: ser "buen dev" significa resolver problemas desde cero sin ayuda externa. Silicon Valley: la excelencia se mide por entregar resultados eficientemente usando las mejores herramientas disponibles.

¿Cómo pueden las empresas aumentar la adopción de IA en equipos de desarrollo?

1. Tech leads compartiendo casos de uso públicamente.

2. Cambiar la narrativa de "ayuda artificial" a "optimización de workflow".

3. Medir con KPIs: 80% utilización de licencias y tiempos de completación.

4. Tiempo de adopción completa: 11 semanas.

¿Qué métricas usar para medir la adopción de IA en desarrolladores?

• Tasa de aceptación de sugerencias IA >80%.

• Usuarios activos diarios de licencias asignadas.

• Tiempo de completación de tareas.

• Framework SPACE (Satisfaction, Performance, Activity, Communication, Efficiency).

  
  

¿Por Qué los Desarrolladores LATAM No Adoptan la IA Abiertamente?

¿No te pasa que…? No, olvídalo. En éste artículo iba a escribir sobre cómo hacer que el equipo de desarrolladores adopten la IA para automatizar tareas repetitivas y cómo responder a las 5 objeciones más comunes, pero pasaron cosas…

Mientras investigaba sobre el tema y buscaba distintos reportes para traerte data fehaciente, algó me quedó resonando de una call que tuve con nuestra CEO. Estuvo reunida con varias HR de México y contó que todas compartían el mismo pain: “Pagamos por Cursor y no lo quieren usar”. Pero ella fue un paso más y en medio de la videollamada, comentó: “Es muy raro, en SF todos usan AI para aumentar la productividad, ahorran tiempo súper valioso, y en LATAM no lo hacen”.

¿No lo hacen o no lo dicen? Ése fue el punto de inflexión en la búsqueda de “algo” que me permitiera sacar conclusiones, más allá de toda la investigación que realizamos. Mi primera reacción fue preguntarle a distintas AI los motivos por los que un dev de LATAM no utiliza la AI tanto como sus pares de San Francisco. Después hice una pequeña encuesta con todo el equipo de Atlas con tres preguntas básicas:

¿Usas IA para tus actividades? Si la usas, ¿por qué? ¿Por qué no? Mientras esperaba las respuestas, también indagué en X, pero esta vez daba 4 respuestas y que me dejaran comentarios. Las respuestas fueron asombrosas.

El Factor Cultural Detrás de la Resistencia a la IA

A medida que iba leyendo los resultados de mis encuestas con lupa y bisturí, volvió a mi cabeza la frase de Karen, la CEO de Atlas: “¿Cómo los devs de LATAM se niegan a usarla y en SF, sí?”. Decidí hacer una consulta con el modelo de ChatGPT que tengo entrenado para argumentar absolutamente todo y en base a mis respuestas ir encontrando coincidencias y diferencias.

“En base a distintos polls que hice tengo una teoría y quisiera ver tu punto de vista. Me llama muchísimo la atención que los devs de LATAM no estén adoptando la IA para codear, sin embargo, en SF que es el faro a seguir en desarrollo, lo usan muchísimo. Suponiendo que la herramienta de IA la pagara la compañía para la que trabajan, podría igualmente ser válido que es un factor socioeconómico? Me explico mejor: El sentir (o admitir) que si codean con ayuda (como Cursor o Copilot), sienten que no son "lo suficientemente devs" (tema de orgullo/cultural), y que temen ser reemplazados por la IA y por lo tanto perder su trabajo (factor económico). Por eso hay muchos que usan la IA pero no lo dicen. Algo así como los que nos hicimos un bypass gástrico o usan Ozempic para adelgazar, pero para no mostrarse como failure (nuevamente, un tema de orgullo? mérito?), sólo admiten hacer una dieta…”(sic)

No me conformé con la validación de ChatGPT, sino que también fui a Grok y a mi nuevo amigo, Claude.Ai. Así que más allá de validarlo, pude realizar un contraste entre Silicon Valley y LATAM.

El factor cultural del mérito profesional

• LATAM: El valor del desarrollador se mide por su capacidad de resolver problemas "desde cero". Usar herramientas como GitHub Copilot o Cursor puede percibirse como falta de competencia técnica real. Existe un estigma alrededor de las "ayudas externas" (como admitir que usaste medicamentos para bajar de peso).

• Silicon Valley: El mérito se mide por la capacidad de entregar resultados en forma rápida y eficiente. Usar IA es señal de estar al día con la tecnología. NO usar las herramientas más avanzadas disponibles te hace ver como dinosaurio o incompetente.

Inseguridad laboral real

• LATAM: La realidad económica de la zona hace que los desarrolladores sean cautelosos. Admitir uso de IA puede generar temor de parecer "reemplazable" (sugiere que su trabajo es automatizable).

• Silicon Valley: El mercado laboral es tan competitivo que NO usar IA te hace menos productivo que tus colegas. La inseguridad viene de quedarse atrás tecnológicamente, no de adoptar nuevas herramientas.

Diferencias en el ecosistema empresarial

• LATAM: Empresas conservadoras, muchos proyectos de mantenimiento o sistemas legacy. La presión por innovar es menor y se valora más la estabilidad que la experimentación.

• Silicon Valley: La experimentación con nuevas herramientas es la norma. Las empresas empujan activamente a sus equipos a adoptar tecnologías que aumenten la productividad. Quedarse con herramientas viejas es visto como falta de visión.

El uso "en las sombras"

• LATAM: Muchos desarrolladores usan IA en privado pero no lo comunican. Modo "don't ask, don't tell". Crea una desconexión entre la realidad y lo que se reporta.

• Silicon Valley: El uso de IA se comparte abiertamente, se documenta, se discute en meetings. Es parte de la cultura de transparencia tecnológica y compartir las mejores prácticas.

La paradoja cultural 

• LATAM: Ser "autodidacta" y "resolver todo solo" es badge of honor. 

• Silicon Valley: Ser "eficiente" y "usar las mejores herramientas disponibles" es el badge of honor. 

Misma profesión, valores completamente opuestos sobre qué constituye excelencia técnica.

Ahora, si llegaste hasta acá pensando 'muy interesante tu teoría, pero ¿tienes algo concreto?', tengo buenas noticias. Los números no sólo validan el insight cultural, sino que te dan el framework exacto para actuar. Los datos, además de confirmar la teoría, nos dieron la hoja de ruta exacta para solucionarlo.

Los Datos Confirman la Teoría

Los estudios que comprueban impacto real de herramientas IA en productividad de desarrolladores

La investigación de GitHub con más de 2.000 desarrolladores profesionales muestra que los equipos que adoptan GitHub Copilot reportan completar tareas hasta 55% más rápido, mientras que un estudio del MIT con tres empresas tecnológicas (Microsoft, Accenture y una Fortune 100) encontró aumentos de productividad del 26% en promedio.

Lo más revelador: Los desarrolladores junior y recién contratados mostraron ganancias de productividad del 27% al 39%, mientras que los seniors sólo del 8% al 13% (MIT)

KPIs para medir adopción de IA en desarrolladores LATAM

Métricas de adopción probadas:

• Tasa de aceptación de sugerencias IA + usuarios activos diarios (GitHub recomienda >80% de licencias asignadas y activas).

• Tiempo de completación de tareas (Accenture reportó mejoras significativas en métricas de throughput).

• Índice de satisfacción del desarrollador usando framework SPACE (Satisfaction, Performance, Activity, Communication, Efficiency) - (OECD.org).

  
  

¿Cómo Impulsar la Adopción de IA en Desarrollo de Software en LATAM?

Estrategias probadas para la adopción de herramientas IA en programación

Fase 1: Legitimización (semanas 1-4)

• Tech leads compartiendo casos de uso públicamente.

• Sesiones donde desarrolladores demuestran valor real (43% encontraron GitHub Copilot "extremadamente fácil de usar"). 

• Cambio de narrativa: de "ayuda artificial" a "optimización de workflow".

Fase 2: Adopción progresiva (semanas 5-12)

• Microsoft indica que toma 11 semanas para que los usuarios perciban las mejoras de satisfacción y productividad (Measuring Impact of GitHub Copilot - GitHub Resources).

• Métricas mensuales de engagement usando APIs de GitHub Copilot.

• Training en mejores prácticas de prompting para IA.

Consideración importante: El 70% de equipos que reportan ganancias "considerables" de productividad también reportan mejor calidad de código, desmitificando el temor de que la velocidad comprometa la calidad.

Transformar la Adopción de IA en Devs LATAM: Un Cambio Cultural Urgente

Ahora tienes las métricas y el proceso. Pero si paras ahí, vas a fallar. ¿Por qué? Porque detrás de cada KPI hay una persona que siente que usar IA lo hace ver como "menos dev". Detrás de cada dashboard hay alguien con miedo de parecer reemplazable. Y eso no se cambia con frameworks, se cambia transformando la narrativa cultural.

La pregunta ya no es por qué no usan IA, sino: ¿qué puedes hacer desde People para que usar IA sea sinónimo de excelencia, no de incompetencia? Porque si en LATAM ser "buen dev" todavía significa resolver todo sólo, tal vez es hora de hackear también esa idea. Y si muchos la usan pero no lo dicen, ¿qué cultura estamos sosteniendo al premiar el silencio y castigar la eficiencia visible?

Palabras Finales

Las herramientas que acabas de ver funcionan, pero sólo cuando las combinas con una conversación honesta, liderazgo que acompañe y espacios donde usar IA no sea sinónimo de trampa, sino de evolución. La brecha con SF se amplía cada vez más y si no actuamos pronto, seremos los nuevos dinosaurios… 

¿Te animas a ser quien empiece esa transformación?