Caso de éxito: Cómo InfoJobs estandarizó el uso de IA en desarrollo de software y multiplicó la productividad sin perder calidad

Resumen ejecutivo

El equipo de desarrollo de InfoJobs, parte del grupo Adevinta, liderado por Tomás Casquero, Engineering Manager, impulsó la adopción de inteligencia artificial con el objetivo de convertir la IA en una capacidad estandarizada del equipo, integrada en sus procesos y alineada con los estándares técnicos de la organización.

Antes de iniciar AI4Devs, la adopción de IA era desigual y dependía del criterio individual de cada desarrollador. Existía incertidumbre sobre su uso y miedo a introducir errores en sistemas complejos. La ausencia de un sistema compartido generaba desconfianza —especialmente entre perfiles senior— y limitaba el impacto de la IA.

Para abordar esta situación, InfoJobs puso en marcha el programa AI4Devs de LIDR como marco de referencia para normalizar, estandarizar y profesionalizar el uso de IA en el desarrollo de software. 

Tras la formación B2B, los principales resultados observados fueron:

• Mayor adopción: la formación de AI4Devs normalizó el uso de la IA en el equipo, aumentando significativamente su frecuencia de uso y eliminando el miedo a la “caja negra”.
• Ganancias de productividad: la IA pasó a acelerar tareas clave, como la documentación de microservicios (de aproximadamente una semana a un solo día), al tiempo que mejoró la calidad de los entregables, con código más limpio y mejores tests.
• Estandarización mediante MCPs (Model Context Protocol): el equipo comenzó a crear MCPs para hacer cumplir estándares de desarrollo —como cobertura de tests o formato de Pull Requests— conectando la IA con Jira, GitHub y las directrices internas.
• Desafío clave identificado: Tomás señala como principal riesgo la sobredependencia de la IA y la posible pérdida de habilidades de revisión crítica en los desarrolladores, un aspecto que el equipo aborda manteniendo la validación humana como parte central del proceso.

Este caso de éxito muestra cómo AI4Devs actuó como habilitador de un cambio profundo: la IA dejó de ser una herramienta individual para convertirse en una capacidad organizativa, escalable y responsable, integrada en el sistema de desarrollo de InfoJobs.

Introducción

Conoce a Infojobs (Adevinta)

InfoJobs opera como una de las principales plataformas de empleo en España y forma parte del grupo Adevinta, referente internacional en marketplaces digitales como Fotocasa, Milanuncios, habitaclia, Motos.net y Coches.net.

Según información publicada por InfoJobs, la plataforma cuenta con más de 11 millones de candidatos y 63.000 empresas activas. Cada mes se publican decenas de miles de nuevas ofertas de empleo y se gestionan millones de interacciones entre candidatos y empresas a través de su tecnología.

Su producto y su posición de liderazgo dependen de un ecosistema tecnológico complejo que da servicio a millones de usuarios y procesos críticos.

En este contexto, el equipo de ingeniería juega un papel clave para garantizar la escalabilidad, la fiabilidad y la calidad del software. Por ello, la innovación tecnológica no es una opción, sino una prioridad estratégica. Sin embargo, con la irrupción de la IA generativa, el reto ya no era el acceso a la tecnología, sino cómo incorporarla de forma productiva y segura en el trabajo diario de los equipos de desarrollo, manteniendo los estándares técnicos y el criterio de ingeniería que caracterizan a la organización.

El reto

Los desafíos del equipo

Antes de iniciar la formación de AI4Devs, el equipo de desarrollo de InfoJobs se enfrentaba a varios desafíos que limitaban la adopción efectiva de la IA:

• Adopción desigual de la IA: el uso de herramientas de IA no estaba generalizado y dependía del criterio individual de cada desarrollador. Los perfiles junior las utilizaban con mayor frecuencia, mientras que los perfiles senior mostraban más reticencias.
• Falta de criterios compartidos: no existía una estructura común ni buenas prácticas definidas para integrar la IA de forma consistente en el ciclo de desarrollo.
• Miedo a la “caja negra”: la incertidumbre sobre cómo funcionaba la IA y el temor a introducir errores en sistemas complejos frenaban su uso en entornos críticos.

Ausencia de un marco claro de uso: no había directrices internas ni criterios compartidos que dieran confianza al equipo para utilizar la IA con garantías de calidad.

Nuestra solución: AI4Devs para empresas

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

InfoJobs no buscaba simplemente incrementar el uso de herramientas de IA, sino integrarlas de forma estructurada y fiable en el trabajo diario del equipo de desarrollo. Es decir, transformar la IA en una capacidad compartida, alineada con los estándares técnicos de la organización y válida para todos los perfiles, independientemente de su seniority.

Para ello, el equipo necesitaba un framework que eliminara la inseguridad, redujera la variabilidad en los resultados y permitiera trabajar con IA sin comprometer la calidad, la validación ni los acuerdos técnicos existentes.

El enfoque: AI4Devs como plan de adopción

Para alcanzar este objetivo, InfoJobs apostó por el programa AI4Devs de LIDR como marco de referencia para profesionalizar la adopción de IA en desarrollo de software. No se trataba de una formación teórica, sino de un programa orientado a aplicar IA en flujos reales de trabajo, adaptado al contexto y a las herramientas ya utilizadas por el equipo.

AI4Devs combinó sesiones en directo con un enfoque eminentemente práctico, trabajando sobre escenarios reales de backend, frontend y mobile, lo que permitió al equipo iterar progresivamente sobre su propio uso de la IA y ajustar los flujos a medida que avanzaba la formación.

Este enfoque permitió que la IA dejara de percibirse como un experimento individual y pasara a formar parte del flujo de trabajo del equipo, sentando las bases para una adopción escalable y consistente.

Impacto tras la formación: productividad, calidad y gestión del conocimiento

Tras implementar lo aprendido en AI4Devs, el equipo de InfoJobs comenzó a observar resultados claros y aplicables en su día a día, tanto en productividad como en calidad y organización del trabajo.

La IA se convierte en herramienta estándar

El cambio más inmediato fue la normalización del uso de la IA. Gracias al respaldo explícito de la compañía y a un plan de uso, la IA dejó de percibirse como una herramienta opcional o experimental y pasó a integrarse de forma habitual en el stack de desarrollo del equipo.

Velocidad sin sacrificar calidad

Uno de los impactos más claros se observó en tareas clave como la documentación técnica. La documentación de un nuevo microservicio, que anteriormente podía llevar alrededor de una semana, pasó a completarse en un solo día utilizando IA como apoyo estructurado.

Este ahorro de tiempo vino acompañado de una mejora en la calidad, con código más limpio y mejores tests, priorizando la solidez técnica frente a la simple velocidad.

Nuevos flujos de gestión del conocimiento con IA

El equipo empezó a utilizar la IA para resolver uno de sus grandes cuellos de botella: la gestión del conocimiento. 

Un desarrollador creó un asistente de IA basado en Gemini, alimentado con información extraída de Pull Requests históricos mediante Claude. 

Este asistente permite resolver dudas sobre funcionalidades complejas de forma asíncrona, dar soporte al equipo incluso cuando la persona responsable no está disponible y reducir la dependencia del conocimiento concentrado en individuos concretos.

Estandarización mediante MCPs: calidad consistente a escala 

Además de los beneficios inmediatos, el equipo dio un paso estratégico creando MCPs. Conectados a herramientas como Jira, GitHub y la documentación interna, permiten cumplir estándares de forma automática, como la cobertura mínima de tests, la alineación con los criterios de aceptación o la estructura de Pull Requests y commits. 

Este enfoque incrementa especialmente la autonomía de los perfiles junior, ya que la IA actúa como un multiplicador de criterio senior sin comprometer la calidad.

En conjunto, la adopción de AI4Devs permitió a InfoJobs pasar de usos aislados de IA a flujos de trabajo rediseñados, donde la productividad aumenta sin perder control ni consistencia técnica.

Riesgos identificados y enfoque responsable

Lejos de una visión acrítica, el equipo identificó un riesgo adicional: la sobredependencia de la IA y la posible pérdida de habilidades de revisión crítica en los desarrolladores.

Este riesgo se aborda desde una perspectiva consciente:

• Reforzando la idea de que la IA ejecuta, pero el equipo define y valida.
• Manteniendo la revisión humana como parte clave del proceso.
• Entendiendo la adopción de IA como una fase de transición, no como sustitución del criterio técnico.

Conclusión

El caso de InfoJobs pone de manifiesto que adoptar IA en desarrollo de software no consiste en sumar herramientas al stack, sino en replantear cómo se diseñan los procesos, los estándares y el contexto en el que trabaja el equipo.

AI4Devs actuó como un catalizador de este cambio al permitir:

• Integrar la IA de forma normalizada en el día a día del desarrollo.
• Obtener mejoras claras de productividad a partir de casos de uso reales.
• Reforzar la calidad del código mediante criterios compartidos y validación consciente.
• Convertir la IA en una capacidad colectiva del equipo, y no en un recurso aislado de uso individual.

Un paso decisivo para que InfoJobs pasara de experimentar con IA a incorporarla de manera estructurada, responsable y escalable en sus equipos de ingeniería.

Consejos del Engineering Manager: Tomás Casquero

Desde la perspectiva de Tomás, uno de los mayores valores de AI4Devs fue su enfoque práctico y aplicado a 100% a las necesidades de la empresa. La formación permitió pasar rápidamente de la teoría a la acción, aplicando lo aprendido directamente en el contexto del equipo y sus herramientas.

Tomás destaca que AI4Devs no se limitó a ofrecer respuestas puntuales, sino que proporcionó un marco mental y operativo para formular las preguntas correctas sobre cómo integrar la IA de forma sostenible en el desarrollo de software.

Su recomendación para otros Engineering Managers: apostar por formaciones inmersivas y aplicables, que ayuden a rediseñar la forma de trabajar del equipo y no solo a incorporar nuevas herramientas. En su experiencia, el valor está en aquellas iniciativas que generan resultados visibles y construyen criterio técnico a largo plazo.

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