Las 17 tendencias que todo ingeniero de software debe conocer antes de 2026

Domina las tendencias 2025 en arquitectura de software. Descubre patrones clave (arquitecturas basadas en celdas, IA, software verde...) y evita errores. Guía esencial.

oct 02, 2025

¡Hola!

El mundo del software no para de moverse. Lo que ayer era innovador, hoy es el estándar, y lo que hoy es experimental, mañana podría ser la clave de nuestro próximo proyecto.

Estar al día no es solo postureo; es fundamental para tomar buenas decisiones técnicas, construir sistemas robustos y, por qué no, ¡mantener la llama encendida por aprender!

Este mundillo puede ser abrumador, lo sé. Por eso, he destilado las tendencias del 2024, con la vista puesta ya en 2025, y te lo presento de una forma clara y directa.

⭐ ¿Cómo leer este resumen?

He organizado las tendencias siguiendo su ciclo de vida, como si fueran Pokémon evolucionando:

Emergentes: Las ideas más frescas, las que están en fase "Early Adopter" inicial según el informe InfoQ. ¡Presta atención para el futuro!
Sólidas: Tecnologías probadas ("Early Adopter" avanzado o "Early Majority" inicial según InfoQ). Recomendadas para la mayoría de nuevos proyectos. Son apuestas seguras con recorrido.
Ampliamente Adoptadas: Los estándares de facto ("Early/Late Majority" según InfoQ). Lo que ya deberías estar usando o, al menos, conocer bien.

🧪 Tecnologías Emergentes (El Futuro ya está Aquí: 2025 y más allá)

Estas son las tendencias que están empezando a hacer ruido. Aún no son mainstream, pero tienen potencial para cambiar las reglas del juego. Presta atención:

Arquitecturas Basadas en Celdas (Cell-based Architectures):
- Qué es: Piensa en compartimentos estancos en un barco, como el patrón "Bulkhead", pero aplicado al sistema entero. Se trata de diseñar sistemas distribuidos donde los servicios se agrupan en "celdas" auto-contenidas (a menudo coincidiendo con zonas de disponibilidad (availability) o AZs). Cada celda opera de forma independiente con sus propios recursos. La comunicación dentro de la celda es preferente y la comunicación entre celdas se limita y controla mediante routers o gateways.
- Por qué importa: Mejora drásticamente la disponibilidad y resiliencia al aislar fallos (un fallo en una celda no tumba todo el sistema, reduciendo el "blast radius"). Facilita la escalabilidad (se escala añadiendo más celdas) y puede optimizar costes. Empresas como Roblox, Slack, y DoorDash ya lo usan con éxito reportado.
Ingeniería de Privacidad (Privacy Engineering):
- Qué es: Es la disciplina de integrar la privacidad en el diseño y operación de sistemas y productos desde el inicio ("Privacy by Design"). Va más allá de cumplir reactivamente con GDPR o CCPA; es un cambio de mentalidad proactivo.
- Por qué importa: La confianza del usuario es clave. Técnicas como la minimización de datos (recoger solo lo necesario), la anonimización, o la ofuscación activa de datos (como DoorDash eliminando direcciones tras la entrega, según el informe InfoQ) son fundamentales. No es solo seguridad, es respeto y protección proactiva de los derechos del usuario.
Software Verde (Green Software):
- Qué es: Considerar la huella de carbono y el impacto ambiental como un atributo de calidad más del software, desde la fase de diseño. No se trata solo de ahorrar en la factura de la nube, sino de ser conscientes del consumo energético y buscar la eficiencia.
- Por qué importa: La sostenibilidad es una responsabilidad creciente en la industria tecnológica. Optimizar algoritmos, elegir infraestructuras eficientes o basadas en energías renovables, y diseñar para reducir el consumo son prácticas clave. InfoQ lo sitúa como "Innovador", indicando que, aunque se habla de ello, la adopción generalizada de prácticas concretas desde el diseño inicial aún está emergiendo.
Modelos de Lenguaje Grandes y Pequeños (LLMs y SLMs):
- Qué es: Los LLMs (como GPT-4, LLaMA) son modelos de IA entrenados con enormes cantidades de datos. Los SLMs (Small Language Models) como Phi-3 son versiones más compactas, entrenadas con menos datos pero a menudo de alta calidad, diseñadas para ser más eficientes en recursos.
- Por qué importa: Los LLMs/SLMs son herramientas potentes para desarrolladores (generación de código, análisis) y para integrar en aplicaciones. Los SLMs son más rápidos, económicos y adecuados para tareas específicas o para ejecutarse en dispositivos con recursos limitados (Edge AI), mejorando también la privacidad al procesar datos localmente. La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es una técnica clave para mejorar ambos, permitiéndoles usar información externa y actualizada.
Hardware con IA Integrada y Edge AI:
- Qué es: Desde GPUs optimizadas para IA (NVIDIA) hasta PCs y móviles con chips específicos para IA (como Apple M4, mencionado en InfoQ), el hardware se está adaptando. Esto impulsa el Edge AI, llevando la inteligencia artificial directamente a los dispositivos finales.
- Por qué importa: Permite ejecutar modelos (especialmente SLMs) localmente, reduciendo latencia, mejorando la privacidad y habilitando nuevas aplicaciones en tiempo real en móviles, coches, IoT, etc..

🧱 Tecnologías Sólidas (Probadas y Recomendadas para Nuevos Proyectos)

Estas tecnologías ya han demostrado su valor. Si empiezas un proyecto nuevo, deberían estar en tu radar.

Arquitectura Socio-Técnica:
- Qué es: Reconocer que el diseño de sistemas debe considerar tanto los aspectos técnicos como los humanos y organizacionales. Se basa en la Ley de Conway (la arquitectura refleja la estructura de comunicación) y conceptos del libro de Team Topologies.
- Por qué importa: Alinear la arquitectura con la organización reduce fricciones, mejora el flujo de entrega y la mantenibilidad. Ignorar estos factores es una receta común para el fracaso de proyectos complejos.
Ingeniería de Plataforma (Platform Engineering):
- Qué es: Construir y gestionar plataformas internas (IDPs - Internal Developer Platforms) que proporcionan capacidades de autoservicio a los desarrolladores, abstraen la complejidad de la infraestructura y ofrecen un camino para construir y desplegar aplicaciones. Tratar la plataforma como un producto interno es clave.
- Por qué importa: Mejora drásticamente la experiencia del desarrollador (DevEx), reduce la carga cognitiva, acelera la entrega de valor y estandariza buenas prácticas.
Computación en el Borde (Edge Computing)
- Qué es: Procesar datos más cerca de donde se generan o consumen, en lugar de enviarlos siempre a un datacenter centralizado.
- Por qué importa: Reduce la latencia, ahorra ancho de banda (y costes), mejora la seguridad (al procesar datos sensibles localmente) y aumenta la resiliencia. Se integra naturalmente con IoT y Edge AI.
Arquitectura Orientada a Datos (Data-Driven Architecture):
- Qué es: Integrar plataformas analíticas y modelos de Machine Learning (ML) como componentes centrales y de primera clase en sistemas transaccionales, influyendo en su comportamiento en tiempo (casi) real.
- Por qué importa: Permite sistemas más inteligentes y adaptativos. Exige que estos componentes analíticos cumplan los mismos requisitos de resiliencia, rendimiento y observabilidad que el resto del sistema. MLOps es la disciplina que aplica principios DevOps al ciclo de vida de los modelos ML.
RAG - Retrieval Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación):
- Qué es: Una técnica para mejorar los LLMs proporcionándoles información relevante de una base de conocimiento externa (documentos, bases de datos) antes de generar una respuesta.
- Por qué importa: Permite a los LLMs usar datos actualizados, específicos del dominio o privados sin necesidad de reentrenamiento costoso. Reduce las "alucinaciones" y permite citar fuentes, aumentando la confianza.
Arranque Rápido de JVM (CRaC / GraalVM Native Image):
- Qué es: Tecnologías para acelerar el inicio de aplicaciones Java. CRaC (Coordinated Restore at Checkpoint) permite guardar el estado de la JVM en un punto y restaurarlo rápidamente. GraalVM Native Image compila el código Java a un ejecutable nativo.
- Por qué importa: Hacen a Java mucho más competitivo en escenarios serverless y de microservicios donde los tiempos de arranque cortos son cruciales. Frameworks como Spring, Quarkus y Micronaut ya soportan estas tecnologías.

📔 Ampliamente Adoptadas (Estándares por Defecto)

La base de la mayoría de sistemas modernos.

Microservicios: Siguen siendo dominantes para sistemas complejos, aunque evolucionan hacia patrones como las celdas para gestionar mejor la distribución.
Cloud Computing (IaaS, PaaS, SaaS): El estándar de facto para infraestructura y servicios (AWS, Azure, GCP, etc.).
DevOps y CI/CD: Cultura y prácticas indispensables para la entrega de software moderna.
Contenedores y Orquestación (Docker, Kubernetes): Estándar para empaquetar, desplegar y gestionar aplicaciones.
Diseño API-First: Diseñar APIs como contratos primarios antes de la implementación.
Low-Code / No-Code: Plataformas establecidas para acelerar el desarrollo en ciertos casos de uso.

🎯 Conclusión y Recomendaciones: ¿Cuándo Subirse al Tren de las Novedades?

¿Cómo decidir qué adoptar y cuándo?

No todo lo nuevo es para ti (aún): Adopta tecnologías emergentes si resuelven un problema crítico que las maduras no pueden, o para obtener una ventaja estratégica (y puedes asumir el riesgo).
Refuerza tus cimientos: Domina las tecnologías sólidas y ampliamente adoptadas. Son tu base.
Evalúa Madurez vs. Valor vs. Equipo:
- Madurez: ¿Está probada? ¿Hay soporte? [Consulta informes como el de InfoQ]
- Valor: ¿Qué problema real resuelve? ¿Beneficio > Coste/Riesgo?
- Ajuste al Equipo: ¿Tenemos habilidades? ¿Encaja en nuestra cultura/procesos?

Un cuadro de decisión, como el que tienen disponible los suscriptores premium aquí, puede ayudar a visualizar si la adopción tiene sentido ahora

👋 PS – ¿Quieres dominar el diseño de sistemas y la arquitectura de software?

¡Espero que este análisis te haya útil! Si tienes alguna pregunta o quieres comentar alguna tendencia, responde a este correo o deja un comentario en la versión web.

¡Hasta la próxima!