DORA 2025

DORA 2025 mide un resultado dividido: la adopción de IA se correlaciona positivamente con el rendimiento de entrega y el desempeño del producto, y negativamente con la estabilidad de entrega cuando los fundamentos no logran mantener el ritmo. El informe formula el mecanismo como amplificación. La IA refleja y acelera el estado de la organización en la que entra, multiplicando a las que ya cuentan con fundamentos sólidos y acelerando el desorden de las demás.

La guía de seis etapas de Paula Hingel para Augment Code, publicada el 8 de junio de 2026, toma esa correlación negativa como punto de partida y lee el desequilibrio como el síntoma de una adopción desigual llevada a cabo sin redefinir los límites de revisión. La madurez del proceso cuenta más que la herramienta. Su etapa de pruebas señala la validación circular, pruebas generadas por IA que confirman código generado por IA, como el riesgo central.

SFEIR cita el informe ocho días después como una de las cuatro fuentes convergentes detrás de su SDLC de once fases, junto al ADLC y al whitepaper de Google sobre el nuevo SDLC. Su propio diagnóstico de 2025 es el hallazgo del amplificador reformulado desde el lado de la práctica: las organizaciones implementaron herramientas de IA sin transformar su modelo operativo, y la velocidad de ejecución se multiplicó sin una ganancia proporcional.

Qué fundamentos cuentan queda abierto. En Adeo y Decathlon, cinco años de plataformización, es decir, descomponer el sistema de información en dominios de negocio expuestos mediante API, produjeron el sustrato que un modelo agéntico espera sin haber sido construido para ello. Matthieu Grymonprez extrae el corolario: quien no ha terminado esa transición tiene que llevar adelante dos revoluciones a la vez. La medición localiza la brecha y se detiene ahí.