Actualmente, la inteligencia artificial para la calidad se consolidó durante 2025 esto a nivel empresarial, pero aún se deben resolver ciertas situaciones. Tales como, la complejidad de la integración (64 %), riesgos en privacidad de los datos (67 %) y falta de competencias (50 %).
Lo anterior se dio a conocer en el Informe Mundial sobre Calidad 2025, una investigación de la consultora Capgemini en conjunto con OpenText. En el informe, se reveló que si bien el 90 % de las empresas buscan adoptar IA generativa para estas funciones, sólo un 15 % lo ha logrado.
“Al comparar los datos interanuales de los informes, se evidencia que la inteligencia artificial generativa en la ingeniería de calidad superó la etapa de experimentación. Para pasar a una nueva, enfocada en su integración estratégica”, dijo Mark Buenen, líder Global de Ingeniería y Pruebas de Calidad en Capgemini.
Es así como, la inteligencia artificial para la calidad se consolidó durante estos doce meses y el estudio de la consultora, lo confirma. Ya que mostró una adopción generalizada, donde el 89 % de las organizaciones encuestadas ya están implementando proyectos de IA generativa.
A través de flujos de trabajo optimizados con dicha tecnología, con un 37 % en una etapa de producción, así como un 52 % en fase piloto. A esto se agregan, el impulso y la recalibración con una tasa de organizaciones, que no han adoptado IA generativa de 11 % esto en el 2025.
“Si bien el progreso técnico es claro, muchas organizaciones aún enfrentan ciertos desafíos. Para alinear la ingeniería de calidad habilitada por la IA generativa, con todos los objetivos del propio negocio. Por esto se verá un mayor enfoque en gobernanza, retorno de inversión e impacto interfuncional”, acotó Buenen.
Capgemini presenta estudio sobre inteligencia artificial para la calidad
Este panorama muestra que la apuesta inicial de la inteligencia artificial para la calidad, está en una etapa estratégica más fundamentada y compleja. La cual se centra en la preparación y el valor real para las organizaciones, a nivel de su retorno de inversión (ROI) y rentabilidad.
Por otro lado, solamente el 15 % de los encuestados logró una implementación a lo largo de toda la empresa, mientras el 43 % permanece en fase experimental. Otro dato clave, es que el 30 % opera con casos de uso limitados, sin embargo dicho proceso sigue evolucionando.
“La ingeniería de calidad está siendo redefinida por la inteligencia artificial, por esto estar al margen ya no es una opción para las empresas. Es decir, deben adoptar esta transformación impulsada por la IA para incrementar su nivel de competitividad”, aclaró Tal Levi-Joseph, VP senior de Gestión de Entrega de Aplicaciones en OpenText.
A nivel general, el estudio de Capgemini sobre inteligencia artificial para la calidad identificó los principales desafíos del sector empresarial. Entre los que destacó, la complejidad de su integración (64 %) y finalmente se encuentra el riesgo de la privacidad de los datos (67 %).
Todo esto supone un cambio con respecto a 2024, cuando los principales obstáculos eran de naturaleza más estratégica como la falta de validación (50 %). Además de la insuficiencia de las habilidades especializadas en IA (42%), así como la organización de QE indefinida (41%).
“Con la adopción de IA, el sector empresarial puede generar mejores resultados de un modo más rápido y con mayor confianza. Debido a que la inteligencia artificial hace que todas las organizaciones, vayan más allá de las pruebas tradicionales para integrar la calidad en todo el ciclo de la entrega de software”, finalizó Levi-Joseph.