Katherine Prendice de Softtek: "El desarrollo es más estratégico que nunca porque la IA no tiene responsabilidad sobre los resultados"

En una nueva entrega de Snapshot, Entreprenerd consultó a la Digital Offer Manager de Softtek sobre el rol que juegan hoy las grandes empresas de software en la era de la IA.

1.      Hoy vemos una explosión de herramientas de IA que permiten a personas sin conocimientos técnicos generar código funcional en segundos. Ante este escenario, ¿se está convirtiendo el desarrollo de software en un commodity o existe un límite invisible donde la IA no puede reemplazar la arquitectura de sistemas complejos?

Hay una parte del desarrollo que sí se está comodotizado: la generación de código. Pero eso nunca fue el verdadero diferencial. Lo que estamos viendo es una evolución mucho más profunda: pasar de construir software a orquestar sistemas inteligentes. Hoy la IA puede escribir código, pero no puede diseñar arquitecturas que convivan con sistemas legacy críticos, entender restricciones organizacionales reales y tomar decisiones sobre trade-offs de negocio, riesgo y escalabilidad.

Ahí está el límite invisible y con la llegada de la IA agentica, el desafío es aún mayor. Ya no hablamos solo de código, sino de sistemas que actúan, deciden y ejecutan tareas. Eso requiere algo que la IA no tiene y es la responsabilidad sobre el resultado en un entorno real. El desarrollo no se vuelve commodity. se vuelve más estratégico que nunca.

2.      Se dice que la IA no reemplazará a los programadores o trabajadores, sino a los que no usen IA. En la práctica de Softtek, ¿cómo ha mutado el rol del ingeniero de software y qué valor humano 'curatorial' aporta su equipo que una IA por sí sola no puede replicar?

---

Síguenos en:

---

El cambio más importante es que el ingeniero dejó de ser solo un constructor para convertirse en un orquestador de capacidades. En Softtek, estamos viendo tres evoluciones claras: a. La de escribir código a supervisar y curar código generado por IA; b). De construir sistemas a diseñar arquitecturas que integran agentes; c). De ejecutar tareas a definir cómo y cuándo delegarlas a la IA.

Y aquí aparece el concepto clave: Agentic Engineering. No se trata de usar IA como herramienta, sino de diseñar cómo la IA actúa dentro de un sistema.   El valor humano es el criterio para decidir qué delegar, qué no delegar, cómo controlar, escalar, etc.  La IA genera opciones, el ingeniero define el sistema.

3.      ¿Ha cambiado el nuevo perfil de trabajador que buscan como empresa desde que irrumpió la IA generativa y los modelos de empresas como OpenIA y Anthropic?

Sí, completamente. Hoy buscamos perfiles que puedan operar en este nuevo modelo híbrido entre humanos y agentes. Más que expertos en una tecnología, buscamos personas que tengan pensamiento sistémico, capacidad de diseñar flujos complejos, entendimiento de negocio y criterio para trabajar con IA.

Este nuevo perfil no es el mejor programador, es el que mejor entiende cómo construir sistemas donde humanos y agentes colaboran. Y eso cambia incluso la forma de pensar el trabajo: ya no es "qué hago yo", sino "qué hago yo vs qué delego".

4.      En medio del ruido mediático sobre la IA, ¿cómo ayudan a las empresas chilenas a distinguir entre una innovación que solo 'se ve bien' y una implementación de IA que realmente impacta y da seguridad a una compañía?

Hoy el mayor riesgo no es quedarse atrás. Es invertir en cosas que no escalan. Muchas soluciones de IA funcionan bien en demos, pero fallan en producción porque no están diseñadas como sistemas operables.

En Softtek ayudamos a las empresas a cambiar la conversación: Pasar de "quiero implementar IA"a "quiero diseñar capacidades que operen con IA de forma sostenible". Y eso,  implica tres filtros clave: a). Valor real, ¿impacta un proceso crítico del negocio?, b). Capacidad de escalamiento, ¿se puede reutilizar o es un caso aislado?; c). Gobernanza, ¿puedo controlar riesgos, costos y comportamiento?

Especialmente en IA agentica, donde los sistemas empiezan a actuar, el foco ya no es solo funcionalidad, sino: control y confiabilidad.

5.      Que la mayoría de la escritura de código hoy pase por plataformas de IA desarrolladas en Norteamérica y Asia, ¿tiene un impacto en la ‘identidad’ e idoneidad de los desarrollos para una región como Latinoamérica?

Totalmente, y es un punto crítico. Los modelos de IA globales están entrenados con lógicas, contextos y prioridades que no siempre reflejan la realidad de Latinoamérica. Si no se adaptan, pueden generar decisiones fuera de contexto, experiencias poco relevantes y riesgos regulatorios.

En el mundo de la IA agentica esto es aún más delicado, porque ya no hablamos solo de recomendaciones, sino de acciones automatizadas. Ahí el rol local es clave: contextualizar la IA dentro de la realidad operativa, cultural y regulatoria de la región. La tecnología es global. Pero la ejecución es profundamente local.

6.      ¿Cuál es el rol hoy de empresas globales como Softtek? ¿Pasarán de ser fábricas de software a ser consultoras de estrategia y ética digital? ¿va por otro lado? ¿nada ha cambiado?

El rol está evolucionando, pero no hacia lo puramente consultivo. Estamos pasando de ser desarrolladores de software a ser diseñadores de sistemas operativos digitales para las empresas. Eso incluye, entre otros, arquitectura, integración de IA, diseño de sistemas agenticos, gobernanza y escalamiento.

No es solo estrategia, no es solo ejecución, es algo más completo: diseñar, construir y operar sistemas donde la IA ya es parte activa del negocio y eso requiere un nuevo tipo de partner. Porque el problema ya no es desarrollar software; es cómo hacer que sistemas complejos, con IA incluida, funcionen de forma confiable en producción.

Estamos en un punto de inflexión.  Pasamos de IA como asistente/IA como herramienta a: IA como agente que ejecuta. Pero el mayor desafío no es tecnológico.  Es de alineación entre lo que el negocio espera y lo que la tecnología realmente puede sostener.

Las empresas que logren cerrar esa brecha van a capturar el valor real de esta nueva ola. Porque, al final, la ventaja no está en usar IA; está en saber cómo diseñar sistemas donde la IA genere valor sin perder control.