Jared Moon, Rory Walsh y Vito Di Leo, junto con Adam Thelwall, todos partners de McKinsey, describen en mayo de 2026 cómo la IA agéntica está transformando la entrega de software, lo que presentan como la vanguardia de un cambio más amplio en el modelo de entrega. El artículo se abre con una escena: a las 9 de la mañana, un product owner descubre que, durante la noche, una funcionalidad ha pasado de requisitos estructurados a código probado, con los casos límite señalados y las dependencias de arquitectura validadas. Nadie trabajó hasta tarde; los agentes sí. Según los autores, varias empresas logran así ganancias de productividad de tres a cinco veces, con equipos reducidos en un 60%, siempre que el modelo operativo se rediseñe para una colaboración humano-agente las 24 horas.
Primera palanca: el sprint diario. Por la noche, una fábrica de agentes realiza el trabajo estructurado; durante el día, los humanos revisan los resultados, resuelven ambigüedades, refuerzan los guardrails y alinean a las partes interesadas. Su función pasa a ser la supervisión del sistema que produce los artefactos. Esto presupone una visión de producto clara, un entorno técnico estandarizado, un recorrido uniforme de requisitos a código y partes interesadas estables.
esto no debería comenzar con un gran esfuerzo de ontología de arriba hacia abajo
Segunda palanca: eliminar los traspasos humanos. El CI/CD automatiza principalmente las pruebas y el despliegue, aproximadamente el 30% del gasto; el 70% restante, desde los requisitos hasta el código, sigue siendo manual e interpretativo. Codificar las especificaciones, los requisitos no funcionales, los guardrails y los diagramas de secuencia en formatos legibles por máquina permite que el pipeline se ejecute de extremo a extremo en unas pocas horas, con intervención humana solo en puntos de revisión definidos.
Tercera palanca: una infraestructura de conocimiento. Los graphes de connaissance específicos por dominio sirven como memoria de los agentes a lo largo de todo el ciclo de vida del software, vinculando los comentarios de los clientes, las decisiones de arquitectura, los tickets, la actividad en GitHub y los incidentes. Un agent « bibliothécaire » responde en minutos lo que antes requería semanas de entrevistas con expertos, y hace que cada decisión sea trazable. Los autores aconsejan evitar una ontología de arriba hacia abajo: el grafo debe crecer de forma orgánica alrededor de los dominios prioritarios.
Cuarta palanca: redimensionar los equipos y el portafolio. Los equipos de ocho a doce personas dan paso a pods de tres o cuatro perfiles especializados que supervisan a los agentes; el ejemplo ilustrativo pasa de 200 a 100 personas-año y de 24 a 18 meses. Esto requiere recapacitación, la integración de funciones de control (riesgo, legal, compras) mediante policy as code, y una reasignación deliberada de la capacidad liberada. Los autores recomiendan empezar por los grandes programas que concentran el gasto, y esperan que los roles humanos se concentren en la arquitectura, el juicio de producto y el diseño de sistemas.