Sven Peters, evangelista de IA en Atlassian: «La IA no debe tratarse como una funcionalidad añadida»

Hablamos con Sven Peters, evangelista de IA en Atlassian, sobre cómo la inteligencia artificial está reconfigurando la visión del trabajo en equipo, más allá de los resultados económicos que pretenda conseguir una organización. En este sentido, Peters apuesta por sistemas de trabajo impulsados por IA que conecten estrategia, planificación y ejecución, con foco en métricas de impacto real y no en simples horas ahorradas. El evangelista de Atlassian también aborda a lo largo de este diálogo los retos culturales y organizativos que supone la adopción de la Inteligencia Artificial, el nuevo rol de los desarrolladores y el surgimiento de perfiles especializados, así como la necesidad de una IA responsable, regulada y alineada con valores humanos.

Entrevista con Sven Peters, evangelista de IA en Atlassian

¿Cuáles son los objetivos principales (no económicos) que pretende conseguir Atlassian en 2026?

Nuestro propósito sigue siendo el mismo: «dar rienda suelta al potencial de cada equipo». De cara a 2026, nuestro foco se centra en cómo lograrlo en un mundo impulsado por la inteligencia artificial. A medida que más equipos en todo el mundo incorporan la IA como un compañero de trabajo y avanzan hacia la colaboración humano-IA, creemos que las organizaciones evaluarán la IA por los resultados y no por métricas de adopción. El éxito se medirá por una innovación más rápida, mejores decisiones y un valor más claro para el cliente.

Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes a pasar de paneles centrados en el uso a métricas de resultados alineadas con la estrategia y el valor para el cliente, evitando métricas superficiales como «horas ahorradas». Desde el punto de vista del producto, buscamos que más clientes puedan implementar un «Sistema de Trabajo» impulsado por IA con Jira, Confluence, Loom y Rovo, garantizando que la estrategia, la planificación y la ejecución estén interconectadas. Por otra parte, y a pesar de los rápidos cambios tecnológicos, mantenemos nuestro compromiso con los Principios de Tecnología Responsable: transparencia, confianza, responsabilidad, enfoque humano y trabajo en equipo en el diseño y despliegue de la IA.

Para 2026, aspiramos a que Atlassian demuestre que la IA puede mejorar significativamente el trabajo en equipo, no solo acelerarlo.

Como la gran mayoría de compañías, la IA está pasando a ocupar buena parte de la estrategia de Atlassian. ¿Qué valor tiene para su compañía la IA? ¿Qué le ofrecen a sus clientes en este sentido?

Seamos claros: la IA ya está transformando la forma en que trabajan los equipos. Este cambio es profundo para la industria tecnológica y para cualquier profesional del conocimiento. Además, es uno de los avances que más ilusión nos genera en Atlassian. Sin embargo, los estudios muestran que, aunque la adopción de la IA es alta y sigue creciendo, su integración adecuada todavía no avanza al mismo ritmo.

Para triunfar en esta nueva era, la IA debe integrarse de forma profunda en los flujos de trabajo de los usuarios y no tratarse como una funcionalidad añadida. En lugar de crear soluciones de IA aisladas, las organizaciones necesitan replantearse sus procesos para adaptarlos a la era de la IA e incorporarla en todo su “Sistema de Trabajo”. Aquí es donde Atlassian marca la diferencia. Hemos desarrollado nuestra solución de IA, Rovo, basándonos en más de 20 años de experiencia sobre cómo se organiza el trabajo en empresas de todos los tamaños. En 2025, pusimos Rovo a disposición de todos nuestros clientes sin coste adicional, asegurando que los equipos en organizaciones de todo tipo puedan beneficiarse. De esta forma, Rovo se integra con las herramientas donde ya ocurre el trabajo, como Jira, Confluence y Loom, y se conecta con aplicaciones de terceros, como Google Drive, SharePoint o Figma, a través de integraciones. Está impulsado por el Teamwork Graph de Atlassian, una red de conocimiento que entiende qué trabajo hay que hacer y cómo se relaciona con otras tareas, objetivos y personas.

Como usuarios intensivos de nuestros propios productos, el valor de la IA para Atlassian es doble: mejora nuestras operaciones internas y nos permite ofrecer a nuestros clientes una plataforma de trabajo en equipo potenciada por IA.

Buena parte de los CIOs consideran que es muy difícil aterrizar los proyectos de IA a pesar de la presión que sufren por implementarla por parte de la junta directiva. ¿Qué es lo que está fallando?

El error más común sobre la IA es pensar que es una solución mágica para mejorar la productividad y la rentabilidad, y esto está muy lejos de la realidad. Para muchos CIOs, el fracaso de sus inversiones en IA no se debe al modelo de lenguaje o a la aplicación elegida, sino a cómo encaja la IA en la forma de trabajar de sus equipos y, sobre todo, a cómo se mide esa inversión. A pesar de la amplia adopción de la IA, solo el 4% de los líderes está viendo un cambio realmente transformador.

La razón principal es evidente: están midiendo lo que no deben. Muchas organizaciones se centran en métricas superficiales, como el uso o el tiempo ahorrado, que nunca reflejan un impacto real. Si la IA no se vincula a resultados de negocio como calidad, innovación o impacto en el cliente, es imposible saber si funciona.

Otro gran obstáculo al que se enfrentan los CIOs es que suelen subestimar el cambio cultural que implica adoptar la IA. Los retos que vemos hoy recuerdan mucho a los de la primera revolución ágil: todos querían ser ágiles sin modificar su forma de trabajar. Compraban una herramienta, añadían reuniones diarias y pensaban que con eso bastaba. Hoy pasa lo mismo, la gente quiere los beneficios de la IA, pero se resiste a dar el paso hacia una verdadera cultura nativa en IA, que implica experimentar, documentar, compartir y ajustar sus hábitos de colaboración.

Además, una cultura anclada en métodos de trabajo obsoletos contribuye a otro problema: la IA solo es tan buena como los datos a los que tiene acceso. Especialmente en grandes organizaciones, el trabajo suele desarrollarse en silos por equipo o departamento, con datos confinados en esos silos. Si los equipos bloquean sistemas o etiquetan todo como “borrador” y “no compartir”, los agentes de IA nunca acceden a la imagen completa y solo reflejan esos silos.

En resumen, los CIOs no tienen tanto un problema tecnológico como un problema en la forma de trabajar. Si no se corrigen la cultura, la apertura y la manera de medir, incluso el mejor proyecto de IA se quedará estancado.

Uno de los problemas que se asocian a la IA es el de la eliminación de puestos de trabajo. A pesar de que se afirma que creará nuevos, muchas voces creen que la destrucción de empleos será más rápida que la creación de los nuevos, ¿cómo veis esto desde Atlassian?

En Atlassian somos conscientes de que, aunque la IA va a cambiar de manera significativa los puestos de trabajo, las personas seguirán siendo imprescindibles. Nuestros estudios internos muestran que la IA ya está asumiendo tareas estructuradas y repetitivas, modificando la composición del trabajo dentro de cada rol mucho antes de que desaparezcan empleos completos. Al mismo tiempo, están surgiendo nuevas competencias y funciones, y quienes incorporan la IA como un compañero de equipo están viendo un mayor retorno de la inversión y más oportunidades para aprender y desarrollarse.

En este sentido, entre los nuevos perfiles que empiezan a aparecer destacan, por ejemplo, el AI Systems Coach, que forma a empleados y líderes en el uso responsable de la IA y su integración ética en las operaciones diarias; el AI Integration Architect, que diseña y optimiza arquitecturas de sistemas para garantizar eficiencia, escalabilidad y seguridad, aportando liderazgo técnico; y el AI Data Engineer, que construye la infraestructura de datos, creando sistemas para recopilar, almacenar y procesar información procedente de distintas fuentes. Estos roles aseguran que la IA aporte valor sin comprometer los estándares éticos ni la eficiencia operativa.

Por otra parte, el talento emergente, especialmente los recién graduados, tienen una ventaja natural con la IA, y serán los líderes más visionarios los que sabrán combinar este grupo habituado a la tecnología con profesionales experimentados para guiar y gestionar riesgos. Si bien la disrupción es inevitable, creemos que las organizaciones deben centrarse en la recualificación y la evolución de los puestos, no solo en la reducción de costes.

A diferencia de otras revoluciones tecnológicas, la IA va a suprimir tareas que hasta ahora eran de alta cualificación, como por ejemplo el desarrollo de software, ¿van a dejar de desarrollar software los humanos? ¿Cuál será el papel del desarrollador a partir de ahora?

El papel de los desarrolladores de software ha cambiado significativamente en la última década. El viejo cliché del programador que se limita a escribir líneas de código está muy lejos de la realidad. Con la revolución ágil, los desarrolladores empezaron a trabajar de forma más estrecha con los equipos de producto y operaciones. Ahora, la revolución de la IA volverá a transformar su función, poniendo el foco en diseñar y orquestar soluciones.

Así, los desarrolladores se centrarán en definir bien los problemas, establecer límites, validar los resultados que ofrece la IA y colaborar de manera más cercana con clientes y compañeros para dar forma a las experiencias y tomar decisiones clave. La IA destaca en el lenguaje estructurado, y el código es el lenguaje más estructurado que existe, por lo que asumirá cada vez más tareas de programación. Sin embargo, seguirá siendo indispensable contar con una persona en el proceso para dar dirección y tomar decisiones en momentos clave del ciclo de desarrollo.

Nuestros agentes Rovo Dev AI están diseñados para este futuro, ya que ayudan en la planificación, la implementación, la revisión y el despliegue, manteniendo siempre a los desarrolladores en el centro para que tomen las decisiones importantes. El resultado no es solo mejor código, sino desarrolladores más realizados que ven cómo sus ideas se materializan más rápido. Los humanos no dejarán de desarrollar software, pero los desarrolladores más valiosos se parecerán cada vez menos a simples programadores y más a diseñadores de sistemas y coordinadores de IA, y por eso estamos invirtiendo en más talento que nunca.

¿Por qué existe el temor entre las personas a la IA? ¿Qué deben hacer las empresas para que se pierda ese temor?

Considero que invertir tiempo y esfuerzo en la IA nos aporta más de lo que nos resta. Sin embargo, el miedo a la IA es humano y, en parte, está justificado. En general, las personas tienden a temer aquello que aún no conocen. Les preocupa la seguridad laboral, la pérdida de control, las decisiones poco transparentes y quedarse atrás. Este temor aumenta cuando las empresas implantan herramientas sin ofrecer directrices claras ni formación, son vagas sobre el uso de los datos y presentan la IA como una imposición que viene desde arriba.

Para combatir este miedo hay dos caminos claros: generar familiaridad y generar confianza. Para crear familiaridad, en Atlassian implantamos formación obligatoria y espacios para la experimentación. Aprender sobre IA, entender cómo utilizarla, probarla e integrarla en el trabajo diario elimina gran parte del temor rápidamente.

Para generar confianza en nuestras herramientas de IA, definimos los Principios de Tecnología Responsable: transparencia, confianza, responsabilidad, enfoque humano y trabajo en equipo, y también formamos a nuestra plantilla en ellos. Además, compartimos este marco de Tecnología Responsable de forma pública, incluyendo nuestro marco Responsible Tech Review, para ayudar a otras empresas a iniciar su camino hacia una IA responsable. Como medida adicional para reforzar la confianza en esta tecnología, nos hemos unido al Pacto de IA de la UE, una iniciativa voluntaria de pre-cumplimiento liderada por la Comisión Europea en preparación para la aplicación de la Ley de IA de la UE. Creemos firmemente que una regulación bien diseñada es esencial para maximizar los beneficios de la IA y minimizar sus riesgos.

¿Cómo se tiene que abordar el cambio cultural que produce la irrupción de la IA?

La IA no es solo un cambio tecnológico, es un cambio en la forma de trabajar en equipo. Nuestras investigaciones muestran que la mitad de los empleados prefiere preguntar a la IA antes que a un compañero cuando busca información. La IA suele facilitar la ejecución del trabajo, pero no necesariamente la colaboración. Si los equipos mantienen el trabajo oculto en documentos privados o en modo “borrador”, la IA no puede conectar los puntos.

En Atlassian animamos a los equipos a ver la IA como un colaborador estratégico. Las mayores ventajas llegan cuando las personas colaboran con la IA, no cuando la usan de forma ocasional como si fuera un buscador. Para fomentar esa colaboración, las organizaciones deberían crear espacios estructurados para la experimentación y el desarrollo de habilidades. Como mencionamos, hemos implantado formación obligatoria en IA y jornadas dedicadas a experimentar, para que los miembros de nuestra plantilla se sientan apoyados, ganen confianza y estén preparados para trabajar junto a la IA, y no se queden con la sensación de tener que resolverlo solos.

En todo este proceso, el objetivo no es medir la adopción, sino los resultados. Queremos consolidar una cultura orientada a los resultados, en la que sea habitual que los equipos se pregunten: “¿Qué resultado debe mejorar este agente y cómo lo podemos comprobarlo?”. En la práctica, las organizaciones deberían abordar la IA más como una transformación ágil que como una simple implantación de software: hacen falta dinámicas, métricas, formación y principios culturales para que realmente se consolide.

¿Cuáles son los retos que deberán afrontar las empresas a la hora de adoptar la IA?

Nuestra investigación sigue señalando los mismos desafíos: soluciones de IA aisladas en lugar de un sistema de trabajo integrado y potenciado por IA, falta de conocimiento y confianza en la tecnología, problemas de acceso a los datos, ausencia de métricas basadas en resultados y una combinación de habilidades y talento.

La IA no va a resolver por sí sola los silos de datos que hemos creado los humanos. Es lógico que los líderes se preocupen por posibles fugas de información, pero si todo está blindado, la IA nunca tendrá el contexto suficiente para ser realmente útil. En este contexto, vemos que el enfoque correcto es la “apertura controlada”: políticas claras, barreras tecnológicas responsables y colaboración abierta como norma.

La IA ha hecho más fácil completar tareas, pero no necesariamente ha mejorado la colaboración. Si cada equipo desarrolla sus propios agentes por separado, se generan soluciones desconectadas que no comparten contexto y las mejoras individuales no se traducen en resultados para la empresa. Muchos profesionales se muestran optimistas, aunque con cautela, y no se sienten seguros integrando la IA en procesos reales.
Si lo piensas bien, aplicar IA a un proceso que ya está mal diseñado no lo soluciona. Para que la implantación sea realmente efectiva, los líderes y sus equipos deben revisar sus procesos con una mentalidad orientada a la IA. Las organizaciones que adoptan esta tecnología con mayor rapidez y éxito suelen compartir algunos rasgos: comienzan con proyectos pequeños, avanzan de forma ágil y priorizan la adopción en los equipos antes que centrarse únicamente en la productividad individual.