Retos del sector del desarrollo de software en 2026 y cómo pueden superarlos las empresas

19 de mayo de 2026 10 minutos de lectura

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Principales conclusiones

La escasez de talentos es estructural, especialmente para los puestos directivos, la IA y la seguridad.
La IA aumenta la productividad, pero introduce riesgos reales para la seguridad y la gobernanza.
Las ciberamenazas crecen más rápido de lo que la mayoría de los equipos pueden defenderse.
La deuda técnica consume tiempo, presupuesto y capacidad de innovación.
Los equipos ganadores equilibran la velocidad con la gobernanza, la seguridad y la arquitectura a largo plazo.

El mundo del desarrollo de software nunca se ha quedado quieto. Pero, ¿y en 2026? Parece que las cosas han cambiado de una forma que ya no se puede ignorar.

La IA no es un experimento aislado en un laboratorio de I+D. Está literalmente en todas partes. Está literalmente en todas partes. La escasez de talento no es sólo un titular que la gente debate en LinkedIn, sino algo con lo que los equipos se topan cuando intentan contratar y simplemente no pueden. Las amenazas a la ciberseguridad tampoco son riesgos abstractos. Son reales, frecuentes y a menudo costosas. ¿Y esa deuda técnica que muchas empresas seguían dejando de lado? Empieza a aparecer en el balance.

Trabajo en desarrollo de software, por lo que veo cómo se desarrolla esta situación día a día. Este artículo es una mirada directa a la situación actual, lo que está haciendo la vida más difícil para los equipos en este momento, y lo que realmente ayuda cuando estás en el medio de ella.

El mercado del desarrollo de software: Panorama actual

Empecemos por el panorama general y veamos estadísticas de desarrollo de software. El mercado mundial de desarrollo de software alcanzó aproximadamente $823 mil millones en 2025 y va camino de superar los $921.000 millones en 2026, con previsiones que apuntan a $2,4 billones en 2035. Una tasa de crecimiento anual compuesto de alrededor de 11,6%. No es un crecimiento lento. Es estructural.

Cloud es el modelo de suministro dominante, con más de 71% de ingresos en 2025, con una tasa de crecimiento anual constante de 12%, a medida que las organizaciones abandonan la infraestructura local. Norteamérica posee aproximadamente 44% de la cuota de mercado mundial, pero Asia-Pacífico es la región de mayor crecimiento, encabezada por India, China y los países del sudeste asiático.

La plantilla de promotores también ha aumentado. Ahora hay alrededor de 28,7 millones de promotores en todo el mundo, frente a los 25,5 millones de 2020. Se prevé que la demanda de promotores crezca 17,9% de 2023 a 2033, más de 300.000 puestos de trabajo. Y, sin embargo, cubrir esos puestos es cada vez más difícil, no más fácil. Más información en breve.

Otra cosa que merece la pena destacar: las herramientas de bajo código y sin código ya no son un nicho. El mercado mundial de bajo código está creciendo de alrededor del $45.000 millones en 2026, con una TACC del 22,3%., y en 2026, 80% de usuarios de bajo código fuera de los departamentos tradicionales. Esto está cambiando la concepción de las organizaciones sobre quién “hace” el desarrollo de software.

Principales retos de la industria del desarrollo de software en 2026

La escasez de talento es estructural

Esta cuestión encabeza casi todas las encuestas del sector en estos momentos, y los datos lo corroboran. La escasez de talentos es #1 reto de desarrollo de software, 50% de las organizaciones afirman tener dificultades para contratar y retener personal técnico cualificado, y 80% afirman que esta escasez está afectando activamente a sus operaciones. 59% de las empresas afirman que las carencias de personal cualificado frenan la innovación.

Los puestos más difíciles de cubrir son los ingenieros de IA (citado por 39% de organizaciones) e ingenieros de ciberseguridad (38%). Los ingenieros Cloud y los analistas de datos no se quedan atrás. Para 2026, solo Estados Unidos se enfrenta a un déficit previsto de alrededor de 1,2 millones de ingenieros informáticos.

Esto es lo que lo hace especialmente delicado: la escasez es de antigüedad y profundidad. El mercado está polarizado y hay un exceso de oferta de desarrolladores junior y generalistas, y una auténtica escasez de ingenieros senior capaces de construir y mantener sistemas complejos en producción. Los campamentos de entrenamiento y las oleadas de contrataciones no lo arreglarán. La brecha es estructural.

La IA también está modificando las competencias que realmente se demandan. En 2026, 91% de las organizaciones están dando prioridad a la contratación de personal cualificado en IA, y 48% afirman que la adopción de la IA ha creado nuevas funciones, mientras que sólo 18% informan de despidos relacionados con ella. La IA crea empleo en el sector tecnológico, no lo destruye, aunque está generando una demanda de competencias que aún no existen a gran escala.

La adopción de la IA avanza más rápido que la gobernanza

No hay duda de que la IA ha cambiado la forma de crear software. En 2025, 80% de los líderes tecnológicos utilizaban IA en el desarrollo de software, y 77% señalaron la expansión de la IA como una de las principales prioridades para 2026. GitHub Copilot usuarios completan 126% proyectos más a la semana. El aumento de la productividad es real.

Pero hay un problema oculto bajo esas cifras: el código que produce la IA no es intrínsecamente seguro. Informe de Veracode sobre la seguridad del código GenAI 2025 probó más de 100 LLM en cuatro lenguajes de programación y descubrió que el código generado por IA contenía 2,74 veces más vulnerabilidades que el código escrito por humanos, con una tasa de fallos de seguridad de 45% en pruebas de referencia estándar. Según un estudio más reciente una de cada cinco infracciones está causada por código generado por inteligencia artificial.

Lo que empeora las cosas: Menos de la mitad de los desarrolladores revisan el código generado por IA antes de enviarlo.. La velocidad se convierte en el enemigo de la seguridad cuando no existe gobernanza. El informe 2025 Cost of a Data Breach Report de IBM reveló que 63% de las organizaciones afectadas carecían por completo de marcos de gobernanza de la IA.

Luego está el reto de integrar realmente la IA en entornos de producción maduros. Pasar de la experimentación con IA (que la mayoría de las empresas hicieron en 2023-2024) a la IA en producción es un problema totalmente distinto: requiere experiencia en MLOps, supervisión de modelos, integración de LLM en sistemas heredados y un nuevo tipo de disciplina de ingeniería que la mayoría de los equipos aún están construyendo.

La mitad de los participantes en la Encuesta de Talento 2026 IT de Reveal citaron la ética y el uso responsable de la IA como principales retos, mientras que 48% señalaron los riesgos para la seguridad y la privacidad derivados de la adopción de la IA.. No se trata sólo de un problema técnico. Es un problema de gobernanza, y la mayoría de las organizaciones están atrasadas al respecto.

Las amenazas a la ciberseguridad crecen más rápido que las defensas

La seguridad se ha clasificado sistemáticamente como la principal preocupación entre los líderes tecnológicos en 2026, y no es difícil ver por qué. El campo de la ciberseguridad se enfrenta el déficit de talento se acerca a los 4 millones de profesionales, Solo en Estados Unidos se calcula que faltan 700 000. Al mismo tiempo, la superficie de ataque se amplía rápidamente: la IA, la nube, el IoT y los entornos de trabajo remotos crean nuevos puntos de entrada.

90% de los equipos de ciberseguridad informan de carencias de habilidades, particularmente en defensa de IA y seguridad en la nube.. Y las amenazas son cada vez más sofisticadas. En 2026, los ataques de inyección puntual alcanzaron tasas de éxito del 50-84% en despliegues LLM comunes, con 73% de sistemas de IA expuestos a vulnerabilidades de inyección puntual en auditorías de seguridad.

Las cadenas de suministro de software son especialmente preocupantes. El rápido ritmo de adopción de la IA aumenta significativamente la complejidad de la cadena de suministro: un solo componente en peligro puede afectar a miles de aplicaciones. La presión normativa también se está intensificando: la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, los requisitos actualizados de divulgación de la SEC y los nuevos marcos del NIST están elevando el listón de cumplimiento, en particular para las empresas que operan a nivel transfronterizo.

La deuda técnica y los sistemas heredados están acabando con la productividad

Esta cuestión no ocupa los mismos titulares que la IA o la ciberseguridad, pero podría estar costando más. La empresa global media malgasta más de $370 millones al año debido a su incapacidad para modernizar eficientemente los sistemas heredados, según Investigación 2025 de Pegasystems entre más de 500 responsables de la toma de decisiones IT. La cifra de Estados Unidos es aún más sorprendente: la deuda técnica acumulada ha alcanzado los $1,52 billones.

Más de tres de cada cinco líderes IT afirman que la pila de datos de su organización está experimentando un impacto negativo de moderado a grave debido a la deuda técnica.. Según Gartner, en 2026, 80% de la deuda técnica será de naturaleza arquitectónica, es decir, estará incorporada en los cimientos de los sistemas y no sólo encima.

No se trata sólo de código antiguo. Los sistemas heredados bloquean la adopción de la IA (no es fácil implantar las modernas canalizaciones de ML en sistemas construidos en la década de 1990), ralentizan los ciclos de lanzamiento y agotan el tiempo de ingeniería. Más de tres cuartas partes de los responsables de IT afirman que sus equipos dedican entre 5 y 25 horas semanales a actualizar y parchear sistemas heredados.. Es tiempo que no se emplea en construir cosas nuevas.

El desarrollador medio dedica aproximadamente 13,5 horas a la semana -aproximadamente un tercio de su tiempo- a ocuparse de la deuda técnica en lugar de desarrollar nuevas funciones. Esta cifra debería resultar alarmante para cualquier responsable de ingeniería.

Escalabilidad y optimización de costes bajo presión

La adopción de Cloud resolvió muchos de los viejos quebraderos de cabeza de la infraestructura, pero creó otros nuevos. A medida que las cargas de trabajo escalan, los costes de la nube pueden dispararse rápidamente, y muchas organizaciones están descubriendo que su arquitectura de nube se diseñó para una era de carga diferente. El reto no es solo “¿escalará esto?”, sino “¿cuánto nos costará cuando lo haga?”.”

En 2026, las organizaciones que crean productos basados en IA se enfrentan a un problema adicional: los costes de cálculo para el entrenamiento y la inferencia son considerables, y la gestión eficiente de la infraestructura de GPU requiere conocimientos que la mayoría de los equipos aún están desarrollando.

Al mismo tiempo, la presión empresarial para acelerar las entregas no va a desaparecer. La adopción de Agile y DevOps se ha convertido en la norma (la mayoría de las organizaciones prefieren marcos de trabajo ágiles), pero la complejidad de las pilas de software modernas significa que “moverse rápido” aún debe equilibrarse con “no romper cosas”. Especialmente cuando esas cosas incluyen datos de clientes y sistemas regulados.

El cumplimiento de la normativa es cada vez más complejo

El desarrollo de software no se produce en el vacío. A medida que el software se integra cada vez más en todos los ámbitos de la economía, los marcos normativos se ponen al día. La Ley de IA de la UE, las actualizaciones del GDPR, los requisitos de la HIPAA, el cumplimiento de SOC 2 y las normativas específicas del sector están creando obligaciones de cumplimiento que afectan directamente al proceso de desarrollo.

La gobernanza de la IA es un frente especialmente nuevo. Las organizaciones que utilizan IA en el desarrollo necesitan registros de auditoría, documentación de explicabilidad y políticas de gobernanza de datos que la mayoría no tenía en cuenta hace dos años. Y no hacerlo bien supone un grave riesgo, especialmente para las empresas que trabajan con clientes corporativos o en sectores regulados.

¿Te enfrentas a alguno de estos problemas ahora mismo?

Busquemos juntos la forma más rápida de acortar distancias.

Cómo pueden afrontar las empresas estos retos

Replantearse la captación de talento

La contratación tradicional ya no es suficiente. Las empresas que mejor sortean la escasez de talento son las que han creado diversos ecosistemas de talento, combinando equipos internos con asociaciones estratégicas externas.

IT Staff Augmentation es un enfoque que ha ganado adeptos: en lugar de esperar meses para contratar a un ingeniero senior de IA o a un arquitecto de la nube, se contratan expertos especializados durante todo el proyecto. No se trata de una solución provisional: para competencias específicas en áreas de gran demanda, suele ser la opción más inteligente. Obtendrá acceso a habilidades que son realmente difíciles de encontrar y no tendrá que crear áreas de práctica completas desde cero.

También merece la pena invertir seriamente en el perfeccionamiento de los equipos existentes en herramientas de IA, desarrollo nativo en la nube y prácticas de seguridad. Las empresas que triunfen en los próximos cinco años no serán necesariamente las que contraten a más ingenieros de IA, sino las que creen capacidades internas para utilizar la IA de forma responsable y eficaz.

Establezca la gobernanza de la IA antes de escalar

Si su organización utiliza asistentes de codificación de IA (y casi seguro que lo hace), necesita gobernanza en torno a cómo se revisa y valida ese código. Esto no tiene por qué ser burocrático. Significa establecer políticas claras sobre la revisión del código, utilizar herramientas de análisis de seguridad específicamente calibradas para el código generado por IA y asegurarse de que los desarrolladores entienden que el resultado de la IA es un punto de partida, no un producto acabado.

La gobernanza de la IA a nivel de desarrollo también implica el seguimiento de la procedencia, que es muy importante cuando se trata de marcos de cumplimiento o de diligencia debida empresarial.

Abordar estratégicamente la deuda técnica

No toda la deuda técnica es igual. Dé prioridad a la deuda que bloquea activamente su capacidad de distribuir, ampliar o adoptar nuevas capacidades. Un sistema heredado que se ejecuta silenciosamente en segundo plano y no causa problemas de integración no es su primera prioridad. Un monolito que hace imposible añadir funciones de IA o pasar a una infraestructura en la nube sí lo es.

Considere la posibilidad de incluir la modernización en su hoja de ruta de productos como un elemento de primera clase, en lugar de tratarla como una sobrecarga de mantenimiento. Desarrollo de custom software con una estrategia de modernización deliberada da sus frutos con el tiempo, tanto en la reducción de los costes de mantenimiento como en el aumento de la velocidad de los equipos.

Integrar la seguridad en el proceso

La seguridad debe situarse a la izquierda del proceso de desarrollo. Esto significa integrar el escaneado de seguridad en los procesos CI/CD, formar a los desarrolladores para que reconozcan patrones de vulnerabilidad comunes y establecer prácticas de revisión del código que incluyan la seguridad como un punto de control estándar, no como una ocurrencia tardía antes del lanzamiento.

En el caso concreto del código generado por IA, las herramientas de análisis estático y la revisión por pares no son negociables. Los datos sobre las tasas de vulnerabilidad son lo suficientemente claros como para afirmar que tratar el código de IA como intrínsecamente seguro es un riesgo que ninguna organización debería correr.

Optimizar la arquitectura de la nube a largo plazo

La optimización de costes Cloud no es glamurosa, pero importa. Las revisiones periódicas de la arquitectura, el dimensionamiento correcto de los recursos informáticos, el uso de la tecnología sin servidor cuando tiene sentido y la creación con capacidad de observación de los costes desde el principio forman parte de la ejecución de operaciones eficientes en la nube a escala. Las prácticas de FinOps -tratar el gasto en la nube como una responsabilidad compartida entre finanzas, producto e ingeniería- se están convirtiendo en un estándar en las organizaciones maduras.

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Perspectivas de futuro: desarrollo de software más allá de 2026

Si miramos más allá de 2026, algunas trayectorias parecen bastante claras.

La IA se introducirá más profundamente en la pila de desarrollo. Ahora mismo, la mayoría de las herramientas de IA se encuentran en el nivel de generación de código: autocompletado, revisión de código, asistencia para pruebas. La próxima oleada es la IA agéntica: sistemas que pueden planificar, ejecutar y verificar tareas de software de varios pasos con una intervención humana mínima. Esto cambiará el aspecto de los flujos de trabajo de los desarrolladores y aumentará significativamente la importancia de la gobernanza de la IA.

El mercado de talentos seguirá siendo escaso en habilidades especializadas. Aunque las herramientas de IA mejoren la productividad de los desarrolladores, la demanda de ingenieros que puedan diseñar sistemas complejos, asegurar las implementaciones de IA y trabajar con datos regulados es estructural y no se reducirá rápidamente. Las organizaciones que inviertan ahora en canales de formación y estrategias de retención estarán mejor posicionadas.

La normativa seguirá ampliándose. La Ley de Inteligencia Artificial de la UE ya está en vigor, y otras jurisdicciones la están siguiendo. Las empresas que crean software para los mercados mundiales necesitan una infraestructura de cumplimiento que pueda adaptarse a la evolución de estos marcos. Esto hará que la experiencia legal y de cumplimiento sea cada vez más importante dentro de las organizaciones de ingeniería.

El bajo código y el desarrollo ciudadano madurarán. La frontera entre usuarios “técnicos” y “no técnicos” de herramientas de desarrollo de software seguirá difuminándose. Los equipos de Engineering se encargarán cada vez más de definir las barreras y normas en las que se mueven los desarrolladores ciudadanos, en lugar de construirlo todo ellos mismos.

El mercado seguirá creciendo, pero las empresas que crezcan con él serán las que hayan tratado la seguridad, el talento y los fundamentos técnicos como auténticas prioridades estratégicas, no como elementos pendientes.

Dmitry Nazarevich

Director de Tecnología

Dmitry lidera la estrategia tecnológica detrás de las soluciones personalizadas que realmente funcionan para los clientes, ahora y a medida que crecen. Aúna la visión global con la ejecución práctica, asegurándose de que cada construcción sea inteligente, escalable y alineada con el negocio.

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