En el dinámico mundo del desarrollo de software, una nueva tendencia está comenzando a redefinir la manera en que las organizaciones estructuran sus equipos de ingeniería. Según un informe reciente de Gartner, se espera que para 2029 el 60% de las organizaciones adopten equipos de ingeniería de software más pequeños, un significativo aumento respecto al 15% proyectado para 2026. Estos equipos, denominados «tiny teams», podrían parecer a simple vista como un intento de reducir costes laborales, pero detrás del concepto hay mucho más que eso.
La transformación en la ingeniería de software es impulsada, en parte, por los avances en inteligencia artificial (IA). Estas herramientas están asumiendo tareas rutinarias de desarrollo, pruebas y documentación, modificando así la estructura y las necesidades de los equipos de ingeniería. Sin embargo, esto no se traduce directamente en una menor necesidad de ingenieros de software. Gartner señala que si bien la IA puede incrementar ciertas eficiencias, la creciente demanda de software sofisticado, automatizaciones e integraciones basadas en IA superará estas ganancias de productividad.
Un «tiny team» va más allá de ser simplemente un equipo reducido en número. Estos grupos, respaldados por la IA, son autónomos y operan sobre una base de platform engineering robusta. La clave es que sus integrantes poseen un conocimiento más amplio del ciclo completo de desarrollo, lo que difumina las tradicionales líneas divisorias entre roles como producto, UX, backend, y más. Este modelo requiere una comprensión profunda no solo de la programación, sino también de los objetivos de negocio, diseño de producto y la experiencia de usuario.
El éxito de un «tiny team» depende de la infraestructura sobre la que opera. La reducción en el tamaño del equipo solo es viable cuando no existe la necesidad de lidiar con complicadas configuraciones cada paso del camino. Aquí, el papel del platform engineering es crucial. Propone desplazar parte de la complejidad hacia la infraestructura de la plataforma, permitiendo que los equipos más pequeños funcionen eficientemente. Sin una base sólida de CI/CD estandarizado, observabilidad común, y seguridad integrada, estos equipos podrían encontrar obstáculos significativos.
Esta evolución también trae consigo un desafío para el talento humano, especialmente para los desarrolladores juniors. Si bien la IA puede facilitar ciertas tareas que típicamente realizaban los juniors —como la generación de código básico o la documentación—, esto no elimina la necesidad de estos perfiles en las organizaciones. Los juniors ganan experiencia crítica al trabajar con sistemas y tecnologías reales, lo cual es esencial para formar a los futuros líderes técnicos.
El informe de Gartner presenta una visión de futuro donde las empresas que adopten este modelo de manera adecuada, al distinguir entre eficiencia y reducción de personal, verán un incremento en su agilidad y capacidad de entrega. Sin embargo, aquellas que opten por simplificar el modelo a una mera reducción de costes podrían enfrentarse a una falta de conocimiento y deuda técnica difícil de gestionar.
Al final, la IA es una herramienta poderosa, pero su implementación adecuada depende de humanos que sepan qué crear y cómo hacerlo de manera efectiva. Este cambio no es solo tecnológico, es profundamente organizativo, requiriendo una revaluación de cómo se distribuyen las responsabilidades y cómo se forman los equipos en un mundo crecientemente digitalizado.
