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Los agentes de IA avanzan en Asia, pero la autonomía aún queda lejos
En Singapur, el 83% de los desarrolladores espera que los agentes de IA asuman la mayor parte del trabajo en tres años, pero solo el 37% cree que sus bases de código están listas para la autonomía total. El costo, la complejidad de integración y la falta de gobernanza son obstáculos importantes para ampliar el uso d...
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- En Singapur, el 83% de los desarrolladores espera que los agentes de IA asuman la mayor parte del trabajo en tres años, pero solo el 37% cree que sus bases de código están listas para la autonomía total.
- El costo, la complejidad de integración y la falta de gobernanza son obstáculos importantes para ampliar el uso de agentes en los mercados encuestados.
- El informe también señala nuevas necesidades de habilidades y una mayor preocupación por la estabilidad laboral entre los desarrolladores júnior.
Prompt de IA
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does Agoda’s survey of over 800 actively employed software developers and engineering leaders across India, Indonesia, Malaysia, the Ph. Article summary: Agoda’s AI Developer Report 2026 reveals that AI-agent adoption is advancing faster than organisations’ readiness for fully autonomous development: agents are entering real workflows, but human oversight, cost controls, . Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
El AI Developer Report 2026 de Agoda muestra una brecha entre la expansión de los agentes de IA y la preparación de las organizaciones para que trabajen de forma autónoma. Una encuesta a más de 800 desarrolladores y responsables de ingeniería de India, Indonesia, Malasia, Filipinas, Singapur, Tailandia y Vietnam detectó que los agentes ya forman parte de los flujos de trabajo, aunque la aprobación humana, el control de costos y la gobernanza siguen siendo importantes.5
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Singapur refleja con claridad ese contraste: los desarrolladores son optimistas sobre lo que los agentes podrían hacer en los próximos tres años, pero muchos menos consideran que sus bases de código estén preparadas para que operen sin supervisión.7
Más adopción, pero no autonomía generalizada
En los mercados encuestados, el 53% de los desarrolladores dijo que los agentes de IA ya estaban en producción o tenían un uso amplio en sus organizaciones. Eso no significa que trabajen sin control: el 79% afirmó que se requiere aprobación humana antes de implementar cambios en producción.17
En Singapur, el 58% señaló que los agentes se usan en algunos flujos de trabajo de producción y el 45% que su uso se ha extendido a varios equipos. Esta última proporción fue la más alta entre los mercados estudiados y superó el 31% regional.7 Son niveles de uso distintos; ninguno implica que los agentes hayan asumido por completo el desarrollo de software.
Las expectativas en Singapur superan la preparación actual
El 83% de los desarrolladores de Singapur espera que los agentes se ocupen de la mayor parte del trabajo de desarrollo en un plazo de tres años. Sin embargo, solo el 37% describió sus bases de código como mayoritariamente o totalmente listas para un agente plenamente autónomo.7 La diferencia de 46 puntos porcentuales compara una expectativa sobre el futuro con una evaluación de la preparación actual; no demuestra que la autonomía total ya sea viable.
El reto práctico no consiste solo en incorporar herramientas de agentes: también hay que preparar el entorno de software y los procesos que las rodean. La estructura de las bases de código, las prácticas de validación y los controles de aprobación influyen en cómo se evalúan los cambios generados por IA antes de llevarlos a producción.7
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El costo va más allá de las consultas al modelo
Entre las barreras para ampliar el uso de agentes en los mercados encuestados, el informe identifica el costo (28%), la complejidad de integración (24%) y la falta de gobernanza (19%).16
17 El gasto no se limita al uso del modelo: los agentes de producción también requieren trabajo para diseñarlos, integrarlos, revisarlos y validar sus resultados. Idan Zalzberg, director de tecnología de Agoda, ha destacado esas tareas como parte de la construcción de sistemas fiables.
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Por eso, reducir el costo de los modelos por sí solo no necesariamente elimina las dificultades. Los equipos también deben considerar el esfuerzo de ingeniería y supervisión necesario para que los agentes funcionen dentro de los flujos de trabajo existentes.16
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Límites de uso y nuevas habilidades
A medida que se amplía el uso de la IA, también aumentan los mecanismos para controlar su consumo. En Singapur, el 90% de los encuestados dijo que se aplicaban restricciones como cuotas de tokens, límites de uso o topes de presupuesto, frente al 81% en el conjunto regional.16
17 Estos controles ayudan a gestionar el gasto mientras crece la adopción.
El informe también apunta a una mayor importancia de la arquitectura y el diseño de sistemas, la alfabetización en IA y la coordinación de agentes. La preocupación por la seguridad laboral varía según la experiencia: el 49% de los desarrolladores júnior expresó inquietud, frente al 17% de los CTO y los vicepresidentes de ingeniería.16
17 Esto sugiere que el desarrollo de habilidades y el apoyo a los equipos podrían requerir enfoques distintos según el cargo y la trayectoria profesional.
El reto de los líderes: ampliar el uso con seguridad
Para el 42% de los encuestados de Singapur, gestionar los riesgos de la IA es el principal desafío de liderazgo en ingeniería a corto plazo.7
17 En conjunto, los resultados indican que ampliar el uso de agentes exige algo más que aumentar su adopción: también requiere mejorar la gobernanza, la preparación de las bases de código, la validación y los procesos de aprobación, además de desarrollar las habilidades necesarias para gestionar el trabajo asistido por agentes.
Los resultados recogen prácticas y expectativas declaradas por las personas encuestadas. En particular, la previsión de que los agentes asumirán la mayor parte del trabajo de desarrollo en tres años es una expectativa de los participantes, no una prueba de que ese nivel de autonomía vaya a alcanzarse.5
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En Singapur, el 83% de los desarrolladores espera que los agentes de IA asuman la mayor parte del trabajo en tres años, pero solo el 37% cree que sus bases de código están listas para la autonomía total.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
En Singapur, el 83% de los desarrolladores espera que los agentes de IA asuman la mayor parte del trabajo en tres años, pero solo el 37% cree que sus bases de código están listas para la autonomía total. El costo, la complejidad de integración y la falta de gobernanza son obstáculos importantes para ampliar el uso de agentes en los mercados encuestados.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
El informe también señala nuevas necesidades de habilidades y una mayor preocupación por la estabilidad laboral entre los desarrolladores júnior.