¿Está tu organización preparada para escalar GenAI?
¿Está tu organización preparada para escalar GenAI?
Evalúa si tu organización cuenta con las capacidades técnicas necesarias para llevar soluciones de GenAI a producción de forma fiable y sostenible.
Completa esta autoevaluación de 14 preguntas y obtén un primer diagnóstico sobre tus capacidades actuales de IA, datos, automatización y calidad de código, junto con las áreas que requieren mayor atención para escalar GenAI.
¿Cómo estáis utilizando la IA generativa?
Porcentaje de código generado con IA
¿Qué porcentaje del código de vuestro equipo se escribe actualmente con ayuda de asistentes de IA, como Claude, Copilot o Cursor?
Estandarización de herramientas de IA
¿Hasta qué punto vuestro equipo utiliza herramientas y configuraciones de IA generativa de forma estandarizada y compartida?
Pautas y controles para el uso de IA
¿Qué formación, pautas o mecanismos de supervisión tienen los desarrolladores, especialmente los perfiles junior, cuando utilizan asistentes de programación con IA?
Privacidad de datos y protección de la propiedad intelectual
¿Cómo protege vuestra organización los datos sensibles y evita posibles filtraciones de propiedad intelectual cuando los desarrolladores utilizan herramientas de IA generativa?
¿Cómo garantizáis la calidad del código?
Prácticas de Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD)
¿Vuestro equipo exige trabajar con TDD o escribir pruebas unitarias antes de pedir a la IA que genere código?
Verificación de seguridad y cumplimiento de licencias
¿Cómo comprobáis que el código generado con IA no introduce vulnerabilidades de seguridad ni código sujeto a licencias incompatibles, como GPL?
Límites arquitectónicos y gestión de duplicaciones
¿Cómo evitáis que el código generado con IA rompa las reglas de arquitectura o introduzca duplicaciones innecesarias?
Evolución del code churn
Desde que utilizáis IA, ¿cómo ha cambiado vuestro nivel de code churn, es decir, la cantidad de código que se reescribe o elimina en los 30 días posteriores a su último commit?
Seguimiento de la complejidad del código
¿Hacéis seguimiento de métricas de complejidad para evaluar el impacto de la IA en el código?
¿Cómo influye la IA en los costes operativos y la eficiencia del equipo?
Tiempo de ciclo de las Pull Requests (PR)
¿Cómo ha cambiado el tiempo medio que tarda una Pull Request en revisarse e integrarse desde que utilizáis herramientas de IA?
Proceso de revisión de PR generadas con IA
¿Habéis adaptado el proceso de revisión de código para las Pull Requests que incluyen código generado con IA?
Propiedad compartida del código y mantenibilidad
¿Cómo aseguráis que el conocimiento del código siga estando repartido dentro del equipo y que los sistemas con mucho código generado por IA sean fáciles de mantener?
Proporción de tiempo entre desarrollo de funcionalidades y depuración
Desde que utilizáis GenAI, ¿cómo ha cambiado el equilibrio entre el tiempo que dedicáis a desarrollar nuevas funcionalidades y el que invertís en depurar o corregir problemas?
Refactorización de código legacy asistida por IA
¿Cómo utilizáis la IA cuando refactorizáis código legacy o hacéis cambios en sistemas complejos ya existentes?