Caso de éxito: Bdeo impulsa su productividad en un 30% con IA gracias al programa IA4Devs

Resumen Ejecutivo

Bdeo es una empresa líder en soluciones tecnológicas que logró mejorar la productividad de sus equipos entre un 15% y 30%. Esto ocurrió tras implementar las estrategias y metodologías de uso de IA en desarrollo estrategias de inteligencia artificial aprendidas en el programa AI4Devs de LIDR.

Algunos resultados clave:

• Aumento del 16% en velocidad de desarrollo (puntos de historia por sprint).
• Reducción del 25% en cambios por fallos (change failure rate).
• 35% menos de tiempo en implementación (lead time for changes).
• 30% menos de tiempo en code reviews.
• 32.000 líneas de código generadas por IA en un mes.

Además, la adopción de herramientas como Cursor y la creación de agentes de IA en base a lo aprendido optimizó procesos no solo en desarrollo, también en producto e incluso ventas.

Introducción

Bdeo es una empresa tecnológica especializada en soluciones innovadoras para sectores como seguros y movilidad. Estaban en un punto donde querían acelerar su productividad sin que esto significara perder calidad en el proceso.

Su desafío era automatizar esos procesos que se vuelven repetitivos en el día a día y reducir los tiempos que les tomaba desarrollar nuevas funcionalidades. 

Además, querían darles a sus equipos las herramientas de IA que necesitaban para ser más eficientes. Lo que buscaban era una estrategia que fuera estructurada pero también que les permitiera medir los resultados de manera concreta.

El reto

Los Desafíos: Barreras en Productividad y Adopción de IA

Entre los principales retos que identificamos estaba:

• La falta de una metodología clara para poder estandarizar el uso de la IA en el equipo de desarrollo.
• Resistencia al cambio en equipos técnicos, donde parte del personal veía estas herramientas con escepticismo.
• Cuellos de botella manuales en procesos críticos como code reviews, documentación y despliegues.
• Dificultad para escalar las mejoras más allá del área de desarrollo, hacia departamentos como ventas o marketing.

Estos desafíos no eran técnicos, eran estratégicos. Bdeo necesitaba IA y un plan estructurado para integrarla de forma segura, medible y alineada con sus objetivos de negocio.

Nuestra Solución: Programa AI4Devs con Enfoque Práctico

Objetivo: convertir la IA en una herramienta de equipo, no individual.

LIDR formó a las 3 personas estratégicas del equipo de tecnología, CTO y Heads of Engineering, en la edición en abierto de AI4Devs. Lo que les funcionó mejor fue este enfoque donde la teoría y la práctica iban de la mano, teniendo que arremangarse de nuevo y explorando con código real el uso de asistentes en todas las fases del desarrollo, incluso en aquellas donde tenían menos dominio. 

Esto les permitió adquirir una visión de alto nivel de los procesos de desarrollo potenciados por IA, entendiendo en qué áreas podría tener más impacto acorde a la forma de trabajar de BDEO, y cómo debería cambiar cada una de ellas para lograrlo.

“Hemos visto resultados prácticos desde el primer momento, la adopción, aunque progresiva, fue muy rápida.”

“Creo que no hay tema del curso que no estemos trabajando en nuestro equipo de desarrollo diariamente. Está 100% alineado”

Selección de las Herramientas Adecuadas

El primer paso consistió en adoptar herramientas específicas que pudieran generar un impacto visible desde el inicio. Este es el primero de los 3 pilares de la adopción efectiva de nuestra metodología. 

Cursor, recomendado por los mentores del programa, fue la elección, y cambió completamente la forma en que trabajaban los equipos de desarrollo. 

La herramienta fue adoptada rápidamente porque su interfaz resulta intuitiva y las capacidades de IA están integradas de manera natural en el flujo de trabajo.

Los desarrolladores reportaron una notable satisfacción tras el cambio, con una valoración promedio de 4.3/5 en las encuestas internas, y además:

• El 71% considera que su productividad ha mejorado notablemente y el 29% cree que ha mejorado ligeramente. Nadie considera que haya empeorado.
• El 93% consideran que la herramienta mejora sus herramientas de desarrollo previas.

Métricas DORA para Medir el Impacto de la Adopción de IA

Establecer un sistema de medición claro es fundamental para demostrar el ROI del programa. 

En BDEO ya estaban acostumbrados al uso de las métricas DORA como estándar objetivo, y para medir el impacto de la adopción de asistentes de código, se centraron en velocidad de desarrollo, tasa de errores, tiempo de implementación y eficiencia en revisiones de código. 

Este framework permitió cuantificar las mejoras reales que trajo este cambio en la forma de trabajar, tanto en el corto plazo a través de las métricas anteriores, como en el largo plazo a través de otros indicadores como el tiempo dedicado a onboarding por los managers, el tiempo que tarda un nuevo empleado en ser productivo, o el tiempo empleado en reuniones de planificación técnica.

Más allá del desarrollo con IA: agentes personalizados para uso interno

Paralelamente a la introducción de nuestra metodología de uso de asistentes IA, se apoyaron en los módulos de productos con IA y los ejemplos de código proporcionados para desarrollar agentes de IA especializados en gestión de documentación técnica.

Estas soluciones automatizaron procesos tediosos y redujeron significativamente la dependencia de los managers para consultas recurrentes. Tras este primer éxito en su área, se han creado otros agentes para automatizar y optimizar procesos en otros departamentos, como la preparación de certificaciones técnicas en base a la documentación actual, o la creación de pruebas de concepto en horas en lugar de semanas para product research.

“Ya contabamos con decenas de documentos generados para diferentes certificaciones ISO, y el contar con este agente para poderle realizar preguntas concretas sobre lo que ya tenemos o no ha supuesto unos enormes ahorros de tiempo.”

Los Resultados: Eficiencia Tangible y Cultura Data-Driven

El programa AI4Devs logró generar cambios que se podían medir y que transformaron los resultados y, sobre todo, la forma de pensar del equipo. Los logros más significativos incluyen:

• Aceleración del 16% en velocidad de desarrollo, que les permitió entregar más funcionalidades en cada sprint con los mismos estándares de calidad.
• Reducción del 25% en errores de producción, resultado de code reviews más efectivas y el uso de agentes automáticos para verificación de código.
• Optimización del 35% en tiempo de despliegues acortando el ciclo desde el primer commit hasta producción.
• 32.000 líneas de código generadas por IA en 30 días, liberando capacidad creativa del equipo para problemas complejos.
• Adopción cruzada en otros departamentos, con primeros casos de éxito en automatización de research comercial y documentación legal.

Estos resultados superaron las expectativas iniciales, pero lo más valioso fue el cambio cultural. 

Lo que comenzó como un pequeño piloto por parte de los líderes técnicos se convirtió en una mentalidad de mejora continua compartida por todo el equipo. 

Desde entonces, otro desarrollador se ha incorporado al programa para apoyar el proceso de transformación desde dentro y traer al equipo las últimas novedades, como la integración de servidores MCP en Cursor o los nuevos frameworks para crear sistemas multi-agente.

Consejos del CTO: Claves para una Adopción Exitosa

Rafa y Javi, líderes técnicos de Bdeo, compartieron sus aprendizajes:

“La IA no es solo tecnología; es cambio cultural. Medir, comunicar y acompañar al equipo es tan importante como elegir las herramientas”.

Esta experiencia nos enseñó que para implementar IA con éxito es necesario:

• Fomentar una actitud de aprendizaje continuo para mantenerse al ritmo de evolución tan alto de las herramientas IA. 
• Comenzar definiendo métricas claras (como DORA)
• Iniciar con desarrolladores senior y líderes que entiendan el impacto en las diferentes funciones (backend, frontend, devops, QA), y puedan facilitar la adopción progresiva. También liderar desde el ejemplo aumenta la confianza del equipo en el cambio.
• Combatir el miedo al cambio mostrando resultados tangibles con pequeños pilotos, experimentos u optimizando procesos conocidos
• Enfocarse en dominar 2-3 herramientas generales en lugar de saturar al equipo con múltiples alternativas para cada fase del desarrollo

“La comunidad me ha parecido espectacular. Hay mucha actividad en los grupos de whastapp y prácticamente se ha convertido en mi ‘newsletter’ de referencia para estar al día de novedades en GenAI”

Como comenta Rafa, la adopción efectiva no sucede por arte de magia tras comprar licencias y dar una formación. Requiere de una estrategia clara, tácticas a implementar en el día a día que requieren tiempo y esfuerzo por parte de tod@s, y adaptabilidad constante en base a los resultados medidos y a las novedades de la industria. 

Solo así se pueden obtener unos resultados tan prometedores, y mantenerlos (e incrementarlos) a lo largo del tiempo.

De AI-Powered Developers a AI-Powered Company

Bdeo no solo mejoró la productividad de su equipo de tecnología, también transformó su cultura y su forma de trabajar con la IA como aliada esencial en cada una de las fases. Con un ROI claro en menos de 3 meses, el caso demuestra que la IA, cuando se implementa con método, es un acelerador imparable.

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