Oracle se ha encontrado este año con un problema bastante claro tras extender ChatGPT Enterprise y OpenAI Codex entre sus empleados: hacer que el código salga antes no basta para adelantar el lanzamiento de nuevos productos de software.
La implantación de ambas herramientas fue rapidísima. En apenas tres meses, la adopción dentro de la compañía se disparó. Pero el siguiente atasco apareció enseguida: probar, validar, desplegar y publicar el software sigue consumiendo mucho más tiempo del que cabría esperar.
El caso llama la atención porque Oracle llevaba años destinando decenas de miles de millones a infraestructura para clientes y, sin embargo, no fue hasta abril y mayo, según contó la propia empresa, cuando puso en manos de su plantilla herramientas de verdad útiles y a gran escala.
En ese intervalo, cerca del 80% de los alrededor de 160.000 empleados de Oracle ya las estaba utilizando, siempre según la compañía.
Oracle sostiene que el despliegue se hizo sobre estándares corporativos, controles de seguridad y políticas internas, así que la adopción no quedó reducida a pruebas sueltas o pilotos aislados.
El efecto fue una expansión muy rápida tanto en equipos técnicos como en áreas no técnicas. Donde más se ha notado es en desarrollo: tareas que antes pedían a un equipo entre dos y tres trimestres ahora pueden resolverse en torno a una semana, de acuerdo con Oracle.
Pero ese salto de velocidad no se ha trasladado al mismo compás a los lanzamientos para clientes. La propia Oracle reconoce que el cuello de botella se movió a otra parte: pruebas, validación, despliegue y gestión de lanzamientos.
Dicho de otro modo, escribir código ahora va mucho más deprisa, pero el resto del ciclo de desarrollo todavía no se ha puesto a la altura de ese ritmo nuevo. Y esa lectura encaja con algo que se está viendo en toda la industria: el problema ya no pasa por producir código, sino por rehacer requisitos, controles de calidad, seguridad y procesos de publicación para un entorno bastante más acelerado.
Además, Oracle está levantando herramientas propias, como Oracle Code Assist, para encajar mejor todas esas piezas dentro de su estrategia empresarial.
La otra gran sorpresa llegó con la factura. Oracle admitió un verdadero “sobresalto con la factura” cuando los empleados empezaron a usar estos servicios a escala. Por eso ahora muestra a su personal qué modelo está utilizando y cuánto cuesta frente a otras alternativas, según ha explicado la compañía.
La lógica es simple: no todas las tareas justifican el modelo más caro. En concreto, Oracle señaló que 2,5 veces más que opciones de menor precio como GPT-5.6 Terra, mientras que las tareas rutinarias se desvían a alternativas más baratas. No es algo exclusivo de Oracle: JPMorgan, por ejemplo, habría fijado límites de 2.000 dólares al mes para el uso de Claude por parte de sus ingenieros.
Oracle también está empleando estos sistemas en revisiones de seguridad. Con Claude Mythos Preview, a través de Project Glasswing, la compañía detectó dos semanas más posibles vulnerabilidades que en todo el año anterior, siempre según su versión, aunque entre el 60% y el 70% de los resultados eran falsos positivos.
Eso obligó a sumar un paso adicional de verificación antes de corregir fallos. Por ahora no se sabe cuándo conseguirá Oracle ajustar el resto de sus procesos internos para que esa velocidad extra acabe reflejándose también en los lanzamientos para clientes.
Author: Manuel Bosque
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