Cómo la IA está permitiendo la entrega continua en plataformas de bajo código

¿Cómo definiría el término entrega continua (CD) en el desarrollo de aplicaciones? Nuestros equipos de App Builder dicen que esto implica la capacidad de poner en producción cambios de código, correcciones y características de manera rápida, confiable y rápida dentro de un período determinado. Tradicionalmente, lograr una entrega continua ha sido un desafío porque requiere herramientas sólidas, canalizaciones bien definidas, pruebas rigurosas, gobernanza efectiva y un equipo de desarrollo capaz. El problema se profundiza con la cantidad de trabajo que hay que hacer. La verdad es que hay más trabajo de desarrollo que manejar que los recursos o el talento disponible.

Sin embargo, ¿qué pasaría si la combinación de código bajo e IA (código bajo de IA) pudiera permitir una entrega continua más fácil, rápida y alcanzable? Y aquí, no nos referimos simplemente a grandes equipos de desarrollo, sino también a desarrolladores ciudadanos, equipos más pequeños y unidades de negocio. Es posible porque la combinación de low code e IA reduce la complejidad y agrega inteligencia.

En este artículo, exploraremos cómo las plataformas de IA low-code están transformando la entrega continua, incluidas las mejores plataformas low-code con IA, sus contribuciones, estadísticas de adopción, desafíos restantes, capacidades específicas y más.

Por qué es importante la entrega continua en el desarrollo de código bajo

La entrega continua es una práctica de ingeniería de software que garantiza que los cambios de código se puedan lanzar a producción de forma rápida, segura y sostenible. Va más allá de simplemente escribir código. Se trata de crear una canalización automatizada para crear, probar y entregar mejoras donde cada cambio se integra, prueba y valida, permaneciendo siempre en un estado implementable.

El objetivo de la entrega continua es acortar el tiempo entre la idea y la entrega sin comprometer la calidad o la confiabilidad. Esto generalmente implica compilaciones automatizadas, pruebas continuas, infraestructura como código y procesos de gobernanza que garantizan que los lanzamientos sean consistentes y predecibles. En la práctica, CD permite a los equipos lanzar funciones, correcciones de errores y actualizaciones de seguridad a petición.

Y ahora, con el código bajo de IA, las cosas parecen aún más fáciles. Hemos visto casos similares de plataformas de IA de bajo código frente a Copilot. En su investigación, que cuantifica el impacto de GitHub Copilot en la productividad y la felicidad de los desarrolladores, el 96% de los encuestados dijo que:

• La IA ha aumentado su velocidad cuando se trata de tareas mundanas y repetitivas.
• El uso de la IA los hizo más felices con sus trabajos.
• Entre el 60 y el 75% de los usuarios informaron que se sienten menos frustrados al codificar y pueden concentrarse en un trabajo más satisfactorio cuando usan la herramienta.

¿Qué aporta la IA a la entrega continua en plataformas de bajo código?

Algo notablemente interesante está ocurriendo en este momento. Por un lado, está la escalabilidad persistente y el uso intensificado del código bajo en todas las industrias y empresas. En su Cuadrante Mágico para Plataformas de Aplicaciones Empresariales de Bajo Código, Gartner señala que:

"Los equipos de ingeniería de software están haciendo una transición constante de las pilas de aplicaciones tradicionales a las plataformas de aplicaciones empresariales de bajo código para desarrollar y mantener aplicaciones de misión crítica". 

Según el documento:

• Para 2028, el 60% de las organizaciones de desarrollo de software utilizarán LCAP empresariales como su principal plataforma interna para desarrolladores, frente al 10% en 2024.
• Para 2029, los LCAP empresariales se utilizarán para el desarrollo de aplicaciones de misión crítica en el 80% de las empresas a nivel mundial, frente al 15% en 2024.

Sin embargo, el estado de desarrollo actual se ve aún más afectado por GenAI, que también ha entrado en escena. La encuesta más reciente realizada por Reveal, The Promise and Perils of AI in 2025: Insights from Software Development Leaders, destaca algunas tendencias y resultados significativos:

• La IA domina la agenda 2025: el 73% de los líderes tecnológicos clasifican la IA como su prioridad estratégica #1 en 2025.
• Las ganancias de productividad son reales: el 55% de los equipos automatizan el trabajo de desarrollo repetitivo con IA.
• La gobernanza se está quedando atrás: el 47% informa de un aumento de los riesgos de ataque; El 35% cita problemas de confianza con la salida de IA.
• La seguridad y la ética están ahora al frente y al centro: el 78% enumera la privacidad de los datos como su principal preocupación de IA.
• La IA está creando, no recortando empleos: el 55% de las organizaciones han agregado roles para respaldar la adopción de la IA.

Estos hallazgos se conectan directamente con la idea de la entrega continua. Si la entrega continua tiene que ver con la velocidad, la confiabilidad y la repetibilidad, entonces la IA en el desarrollo de código bajo proporciona los mecanismos para mantener ese ritmo sin quemar equipos o sacrificar la calidad. Las ganancias de productividad de los desarrolladores al automatizar tareas de desarrollo repetitivas (destacadas por el 55% de los equipos en la encuesta) se traducen en iteraciones más rápidas, ciclos de retroalimentación más cortos y menos sobrecarga manual en la canalización.

Los 3 pilares de la entrega continua habilitada por IA en plataformas low-code

Entrega e implementación impulsadas por IA 

El código bajo de IA lleva la automatización en canalizaciones automatizadas y de código bajo un paso más allá al hacerlas más inteligentes. Analiza las versiones anteriores, el rendimiento del sistema y la demanda de los usuarios para recomendar el tiempo de implementación óptimo. Al analizar las dependencias y las configuraciones, marca los riesgos con antelación y sugiere mitigaciones. También puede guiar las estrategias de implementación para que los equipos puedan lanzar actualizaciones más rápido y con más confianza.

Automatización de pruebas más inteligente con IA 

La IA acelera las pruebas generando automáticamente casos a partir del comportamiento de la aplicación e identificando escenarios perimetrales. Prioriza las áreas de alto riesgo, asegurando que las pruebas críticas se ejecuten primero y manteniendo los ciclos cortos. Algunos frameworks pueden incluso detectar errores, corregir scripts y mantener las canalizaciones estables sin intervención manual. El resultado es una cobertura más amplia, una validación más rápida y menos trabajo de los desarrolladores.

Respuesta a incidentes mejorada por IA 

La forma en que los equipos detectan y resuelven problemas ahora también está siendo mejorada por el low-code de IA. Las capacidades de IA en las herramientas de código bajo ahora permiten un monitoreo más fácil de los registros y las métricas en tiempo real, mostrando anomalías antes de que se conviertan en interrupciones. Durante los incidentes, los asistentes de IA sugieren soluciones y guían la resolución de problemas, mientras que el reconocimiento de patrones ayuda a descubrir las causas raíz. Esto acorta los tiempos de recuperación y evita que se repitan los problemas, manteniendo los sistemas más fiables.

Desglose de la entrega continua como proceso

Para comprender cómo la IA permite la entrega continua en plataformas de bajo código, es útil examinar lo que debe suceder en un CD/SDLC (ciclo de vida de entrega de software) típico y cómo la IA de bajo código puede ayudar.

¿Cómo puede la IA App Builder AI acelerar la entrega continua?

App Builder AI ofrece una serie de funciones que reducen directamente la fricción en la entrega de aplicaciones. En resumen, permite la entrega continua. A continuación se presentan varias capacidades de IA y low-code y las mejores prácticas para CD.

1. Creación rápida de prototipos y generación de diseño de vistas

Uno de los cuellos de botella en las canalizaciones de entrega es convertir ideas o bocetos de diseño en pantallas de interfaz de usuario que funcionen. App Builder AI maneja esto al permitirle generar vistas y diseños de página a partir de simples solicitudes de texto, bocetos de diseño o archivos de diseño importados para un proceso de Figma a código más rápido. Debido a que estos diseños son interactivos y están listos para la producción, los equipos pueden iterar más rápido, reducir las transferencias y obtener comentarios antes. Esto significa menos sorpresas más adelante en la canalización y una preparación más rápida para la implementación.

2. Creación instantánea de datos para pruebas y maquetas

Sin datos reales de backend, o cuando la integración con sistemas en vivo es demasiado compleja o lenta, las pruebas y la creación de prototipos sufren retrasos. Al combinar la IA y las capacidades de bajo código, App Builder permite a los equipos generar conjuntos de datos de muestra realistas (por ejemplo, en dominios como finanzas o atención médica) a partir del lenguaje natural. Estos conjuntos de datos simulados permiten a los programadores o desarrolladores ciudadanos crear interfaces de usuario, probar lógica y validar flujos de trabajo antes de la integración completa del backend. Eso reduce el tiempo de espera y acelera las fases de prueba.

3. Estilo consistente y flujo de diseño a código 

Las interrupciones en la coherencia del estilo o las discrepancias entre el diseño y el código son fuentes frecuentes de reelaboración. La IA de App Builder ayuda con la tematización, aplicando paletas de colores consistentes, tipografía, espaciado de componentes y otras reglas del sistema de diseño en todas las pantallas. Esto significa menos tiempo dedicado a corregir errores o alinear componentes visuales mal emparejados, y más tiempo a entregar funciones.

4. Componentes de interfaz de usuario más inteligentes y enlace de fuentes de datos

App Builder AI mejora la generación y el enlace de fuentes de datos a componentes, como cuadrículas de datos y gráficos. En lugar de conectar manualmente filtros, columnas de tabla y dimensiones de gráficos, la plataforma puede inferir valores predeterminados razonables en función de su solicitud o esquema de datos.

5. Reducción de la limpieza manual y mejora de la estructura de salida

Cada versión de las funciones de IA incluye mejoras en la forma en que se estructuran las aplicaciones generadas: diseños más limpios, mejor organización de componentes, uso de temas más consistente, etc. De esta manera, después de que la IA aplique andamios a las vistas o diseños, se necesita menos refactorización o reestructuración manual. Esto da como resultado plazos de entrega más cortos para la finalización de funciones.

El veredicto final

La entrega continua ya no tiene que ser compleja ni requerir muchos recursos. Con plataformas de IA de bajo código como App Builder, los equipos pueden acelerar el desarrollo, automatizar la creación de prototipos, las pruebas y la implementación, lo que hace que los lanzamientos sean más rápidos y confiables. Al adoptar la mejor plataforma de código bajo con IA, las organizaciones ganan agilidad, acortan los ciclos de lanzamiento y empoderan tanto a los programadores experimentados, como a los desarrolladores junior y a los desarrolladores ciudadanos. Al final, el low code de IA está transformando la forma en que se crean y entregan las aplicaciones, convirtiendo la entrega continua en una realidad práctica para equipos de todos los tamaños.