Los desarrolladores experimentados muestran escepticismo hacia el desarrollo agéntico no porque rechacen la asistencia de IA, sino porque no confían en que los agentes puedan operar de forma autónoma en entornos de producción sin supervisión humana constante. Esta cautela surge de la diferencia fundamental entre generar código y garantizar su estabilidad operativa, un problema que la integración continua y la entrega continua (CI/CD) han intentado resolver durante más de 25 años.
Un experimento reciente en Thoughtworks, liderado por Giles Alexander, regional CTO de Europa, demostró esta fricción. Un equipo de ingenieros senior y consultores de infraestructura trabajó durante una semana utilizando exclusivamente agentes de IA para escribir código, sin intervención manual directa. Aunque el equipo completó el 80% de la aplicación, el sistema operativo presentaba fallos constantes, evidenciados por builds rojos frecuentes. Los profesionales pasaron la mayor parte de su tiempo en la pizarra definiendo límites y supervisión, mientras que los agentes continuaban generando código fuera de horario laboral.
El experimento reveló que la adopción de IA está vinculada a un aumento en el volumen de entrega, pero a una disminución en la estabilidad, un hallazgo que coincide con los datos del informe DORA 2025. Los equipos están reevaluando el papel de las pruebas de desarrollo impulsadas por código y la gestión de lotes de trabajo, pasando de historias a épicos para acelerar el desarrollo, pero enfrentando desafíos en la capacidad de sus pipelines de CI para manejar volúmenes masivos en paralelo. La confianza en los agentes sigue siendo un problema central para la industria.