Penske Transportation Solutions ha establecido una asociación colaborativa con Capgemini para investigar cómo la inteligencia artificial puede fortalecer la productividad de la ingeniería de software y la calidad del resultado mediante una iniciativa piloto centrada en GitHub Copilot. Tras resultados iniciales alentadores que demostraron mejoras de productividad entre el 10 y el 12 por ciento, la organización ha decidido ampliar el despliegue de esta tecnología a otras divisiones de ingeniería de software mientras persigue activamente oportunidades de innovación impulsadas por IA.

El papel de la ingeniería de software en las operaciones comerciales

Con sede en Reading, Pensilvania, Penske Transportation Solutions proporciona soluciones especializadas de transporte y logística esenciales para el éxito organizacional y la satisfacción del cliente. La empresa ha construido su reputación en la dedicación al cliente, el compromiso con la excelencia y la innovación de visión de futuro que configura el progreso industrial.

La ingeniería de software personalizado representa un pilar fundamental de la estrategia operativa y de expansión de Penske. La tecnología permea todos los departamentos de la organización, y el equipo de ingeniería de software colabora continuamente con las unidades de negocio para transformar conceptos en herramientas de software funcionales que generan valor en toda la empresa.

Según Rohit Talwar, vicepresidente sénior de Ingeniería de Software en Penske Transportation Solutions, aproximadamente el 80 por ciento de la producción de ingeniería de software de la organización se desarrolla internamente como soluciones personalizadas. «Nuestra industria es altamente especializada, y los productos comerciales existentes no pueden abordar adecuadamente nuestros requisitos únicos», explicó Talwar. «No hay soluciones listas para usar para operaciones de alquiler de camiones, por ejemplo. Por lo tanto, debemos desarrollar productos de software propios tanto para uso interno como para clientes externos».

Enfoque estratégico para mejorar la productividad

La división de ingeniería de software en Penske opera con una misión clara: entregar código de alta calidad a velocidades aceleradas. A medida que los panoramas tecnológicos cambian y las metodologías de ingeniería de software avanzan, los ajustes de procesos comerciales correspondientes deben seguir el mismo ritmo. La organización mantiene una sólida cultura de automatización en la que la ingeniería de software desempeña un papel instrumental, lo que crea demandas sustanciales en los equipos de ingeniería, ya que el software impulsa y gestiona directamente productos digitales y operaciones comerciales.

Penske ha adoptado una postura pragmática hacia la inteligencia artificial generativa, comenzando con aplicaciones fundamentales e enfatizando el valor comercial medible. El enfoque se extiende más allá de la implementación tecnológica en sí para abarcar un impacto tangible en tres dominios prioritarios: ganancias de productividad, mejoras en la experiencia del cliente y excelencia operativa.

«El objetivo va más allá del mero desarrollo de código; implica entregar valor concreto a nuestro negocio y nuestros clientes», afirmó Talwar. «La ingeniería de software continúa evolucionando. Las metodologías que empleamos hace cinco años difieren significativamente de nuestras prácticas actuales. La tecnología avanza rápidamente, lo que nos obliga a mantener conocimientos y habilidades contemporáneos».

Capgemini, habiendo colaborado con Penske durante más de 25 años, posee una comprensión integral de las prácticas de ingeniería de software personalizado y los objetivos comerciales de la organización. Penske seleccionó a Capgemini como su socio para esta iniciativa de inteligencia artificial porque la firma de consultoría demostró un conocimiento profundo de la tecnología relevante, los procesos comerciales, la dirección estratégica y poseía la experiencia técnica e industrial necesaria.

«Capgemini brindó una asistencia sustancial en la conceptualización de cómo podríamos mejorar la productividad de nuestros ingenieros», señaló Talwar. «Consideramos a Capgemini como una extensión de nuestro equipo interno, apoyando varias funciones de tecnología y negocio».

Implementación del programa piloto y resultados

Durante 2024, Penske inició una exploración de las capacidades de GitHub Copilot mediante un proyecto piloto controlado diseñado para acelerar la entrega de software, mantener la alineación con los requisitos comerciales y cultivar la alfabetización organizacional en inteligencia artificial.

Capgemini resultó esencial para establecer la hoja de ruta del piloto, establecer métricas medibles, realizar capacitación de ingenieros tanto a nivel nacional como internacional, y facilitar los esfuerzos de escalado en todos los equipos de ingeniería de Penske.

El programa piloto se enfocó en tres objetivos específicos: reducir el tiempo que los desarrolladores sénior dedican a mentorizar a desarrolladores junior para permitirles enfocarse en actividades de mayor valor; disminuir el tiempo que los desarrolladores asignan a tareas de codificación repetitivas para que puedan concentrarse en el diseño y arquitectura del software; y apoyar los esfuerzos de modernización del código heredado dentro de los sistemas de software existentes de Penske.

Tras la implementación de GitHub Copilot en tres proyectos de software personalizado, Penske documentó aumentos de productividad entre el 10 y el 12 por ciento, logró entregas anticipadas de proyectos y realizó ahorros de costos significativos durante la fase exploratoria. La tecnología ahora se expande por toda la división de ingeniería de software, con equipos descubriendo ganancias de productividad adicionales mientras los desarrolladores identifican aplicaciones novedosas.

Cambio organizacional y expansión futura

Victor Chelladurai, director sénior de Arquitectura de Sistemas y Desarrollo Ágil en Penske Transportation Solutions, enfatizó que el ecosistema de software construido durante 25 años proporciona oportunidades significativas de modernización. «Con capacidades de IA generativa integradas en GitHub Copilot, los desarrolladores junior ahora operan de forma más independiente, reduciendo la dependencia del apoyo de desarrolladores sénior y liberando a los ingenieros experimentados para responsabilidades de diseño y arquitectura de alto valor».

Penske implementó GitHub Copilot como una iniciativa de transformación organizacional más que como un simple despliegue de herramientas, garantizando una comprensión integral de los beneficios por parte del equipo. Existía cierta resistencia inicial, pero la capacitación estructurada permitió a los ingenieros de software reconocer las ventajas, lo que llevó a una adopción entusiasta una vez que los desarrolladores observaron mejoras en las capacidades.

Los desarrolladores informan que utilizan la herramienta como recurso de aprendizaje y se asumen tareas más valiosas con mayor confianza. Penske está explorando la expansión hacia los dominios de experiencia del cliente y excelencia operativa, mientras proyecta posibles aumentos de productividad del 18 al 20 por ciento a medida que el despliegue de GitHub Copilot se extiende a fases adicionales del ciclo de vida de la ingeniería de software.

Penske adopta la codificación impulsada por IA mientras la asociación con Capgemini impulsa ganancias de productividad en doble dígito

Penske Transportation Solutions está implementando GitHub Copilot en toda su organización de ingeniería de software después de una prueba piloto con su socio de consultoría de larga data Capgemini que entregó un salto del 10 al 12 por ciento en la productividad de desarrolladores en 2024, según dijeron ejecutivos de la empresa al anunciar el despliegue más amplio.

La iniciativa marca una expansión fundamental de la inteligencia artificial generativa dentro del proveedor de logística con sede en Reading, Pensilvania, que diseña aproximadamente el 80 por ciento de su software comercial internamente. Al tratar el despliegue como un programa de cambio organizacional en lugar de una instalación de herramienta lista para usar, Penske apunta a acelerar la entrega de funciones, modernizar dos décadas de código heredado y liberar a ingenieros sénior para trabajo de diseño de mayor valor, según los líderes del esfuerzo conjunto.

Las pruebas iniciales sugieren que la finalización del código asistida por IA puede acortar tareas de rutina lo suficiente para acelerar productos orientados al cliente y aplicaciones internas por igual, una perspectiva que los funcionarios de la empresa enmarcan como crítica en el mercado de transporte y gestión de flota altamente competitivo. Capgemini, que ha asesorado a Penske en iniciativas tecnológicas durante más de 25 años, ayudó a diseñar capacitación, métricas y gobernanza para la prueba de Copilot, según dijeron los socios en un estudio de caso conjunto publicado en el sitio de Capgemini estudio de caso de Capgemini.

La columna vertebral del software de Penske

Fundada en una mezcla de servicios de arrendamiento de camiones, alquiler y logística, Penske Transportation Solutions depende en gran medida de la tecnología personalizada para rastrear activos, programar mantenimiento y apoyar a los clientes. «Nuestra industria es altamente especializada, y los productos comerciales existentes no pueden abordar adecuadamente nuestros requisitos únicos», dijo Rohit Talwar, vicepresidente sénior de Ingeniería de Software. Estima que ocho de cada diez aplicaciones utilizadas en toda la empresa se construyen internamente.

Ese compromiso deja a los equipos de desarrollo bajo presión constante para entregar nueva funcionalidad sin comprometer la calidad del código, un desafío que el grupo de Talwar espera que la IA generativa pueda aliviar. «El objetivo va más allá del mero desarrollo de código; implica entregar valor concreto a nuestro negocio y nuestros clientes», señaló, añadiendo que los métodos utilizados hace cinco años difieren notablemente de la cadena de herramientas en rápida evolución de hoy.

Por qué GitHub Copilot

Cuando GitHub Copilot de Microsoft entró en disponibilidad general en 2023, Penske vio una oportunidad para probar si la codificación asistida por IA podría reducir pulsaciones de teclas repetitivas, mejorar la incorporación de ingenieros junior y acelerar la modernización del patrimonio de software de 25 años de la empresa. Capgemini, ya integrada en varios programas de tecnología, fue seleccionada para diseñar un piloto que cuantificaría los beneficios antes del despliegue empresarial.

Victor Chelladurai, director sénior de Arquitectura de Sistemas y Desarrollo Ágil, indicó que el enfoque se centró en tres métricas:

• Reducir la carga de mentoría en desarrolladores sénior para que puedan enfocarse en arquitectura.
• Reducir el tiempo que los ingenieros dedican a escribir código estándar.
• Acelerar la refactorización de programas heredados que mantienen los sistemas de misión crítica en funcionamiento.

Ejecución piloto y números

Durante 2024, los socios enlistaron a tres equipos de desarrollo, distribuidos entre ubicaciones nacionales e internacionales, para construir nuevas funciones y refactorizar módulos existentes con sugerencias de Copilot activadas. Capgemini proporcionó capacitación en aula y práctica, ayudó a instrumentar el entorno de desarrollo integrado para registrar datos de eficiencia y estableció puntos de control semanales para comparar la salida de Copilot con revisiones de código tradicionales, según el estudio de caso de Capgemini.

El resultado: un aumento promedio de productividad del 10 al 12 por ciento, medido por historias cerradas por sprint y tiempo ahorrado en revisiones de pares. Más allá de la eficiencia bruta, dos proyectos terminaron antes de lo programado, desbloqueando lo que Penske describió como «ahorros de costos significativos» en la fase de exploración. Convencida de que las cifras eran sostenibles a escala, la oficina de Talwar aprobó la adopción en toda la división hacia 2025.

Gestión del cambio sobre las herramientas

Los ejecutivos de Penske enfatizan que el éxito dependía menos del modelo de IA específico y más de tratar la decisión como un cambio cultural. Algunos desarrolladores temían que Copilot pudiera reemplazar la artesanía o introducir errores, reconoció Chelladurai. «Tuvimos resistencia inicial, pero la capacitación estructurada permitió a los ingenieros ver los beneficios. El entusiasmo creció una vez que observaron mejoras en las capacidades».

Los codificadores junior descubrieron rápidamente que podían redactar pruebas unitarias y documentación en minutos, mientras que los sénior informaron pasar menos tiempo en preguntas de sintaxis y más en diseño de sistemas. «Con capacidades de IA generativa integradas, los desarrolladores junior ahora operan de forma más independiente, reduciendo la dependencia del apoyo sénior», afirmó Chelladurai.

Planes de escalado

La empresa ahora está implementando Copilot en fases adicionales del ciclo de vida, incluyendo elaboración de requisitos y pruebas automatizadas. Talwar proyecta que las ganancias generales de productividad podrían alcanzar el 18 al 20 por ciento una vez que la herramienta cubra todos los equipos de ingeniería y se integre en la tubería de integración continua de Penske. La hoja de ruta también explora cómo la IA podría mejorar la experiencia del cliente y los análisis operacionales, un reconocimiento a la cultura de automatización más amplia de Penske.

Capgemini, por su parte, ve el programa como un modelo para otros clientes que se enfrentan a trabajos atrasados de modernización. «Actuamos como una extensión del equipo interno de Penske, apoyando varias funciones de tecnología y negocio», dijo la empresa en su estudio de caso, destacando su papel en el diseño de la hoja de ruta y la gobernanza.

Adopción limitada pero creciente

Aunque los porcentajes de Penske reflejan hallazgos tempranos de otros pilotos de Copilot, los datos a gran escala sobre el impacto de la IA generativa siguen siendo escasos en toda la industria. Los analistas advierten que el control de calidad, las cuestiones de propiedad intelectual y la deriva del modelo requieren una supervisión continua—preocupaciones que Penske aborda mediante revisiones de código reforzadas y escaneo de seguridad. Aun así, el enfoque medido de la empresa demuestra cómo las empresas establecidas pueden comenzar a extraer valor tangible de las extensiones de IA sin una revisión completa de herramientas.

Contexto más amplio e implicaciones (análisis)

La IA generativa ha irrumpido en las agendas tecnológicas corporativas, sin embargo, la mayoría de despliegues que atraen titulares se encuentran en servicios de marketing o chatbots. El enfoque de ingeniería práctica de Penske destaca un caso de uso más silencioso, y argument

Fuentes

• https://www.capgemini.com/us-en/news/client-stories/penske-transportation-solutions-boosts-custom-software-engineering-with-ai/