# Devin AI Reviews **Vendor:** Cognition AI **Category:** [Agentes de IA para operaciones comerciales](https://www.g2.com/es/categories/ai-agents-for-business-operations) **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 ## About Devin AI Desde migrar millones de archivos hasta corregir miles de errores de lint, Devin puede despejar tu acumulación, modernizar tu base de código y ayudarte a construir más. ## Devin AI Pros & Cons **What users dislike:** - Los usuarios experimentan frustración debido a la **complejidad** de Devin, incluyendo cambios de código innecesarios y problemas de fiabilidad durante sesiones prolongadas. (1 reviews) - Los usuarios tienen dificultades con **problemas de características** , incluyendo cambios de código no deseados y fallos de fiabilidad durante el uso prolongado de sesiones. (1 reviews) - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** con Devin AI, particularmente durante sesiones prolongadas, lo que lleva a problemas de productividad y frustración. (1 reviews) - Los usuarios expresan frustraciones por **errores de software** que causan cambios de código innecesarios y problemas de fiabilidad durante sesiones prolongadas con Devin AI. (1 reviews) ## Devin AI Reviews ### 1. Automatización de pruebas de extremo a extremo en piloto automático con Devin **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sree K. | Software Engineer II in Test, Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 20, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Devin AI?** Para mí, lo mejor de Devin es su completa autonomía y la forma en que maneja todo el proceso de automatización de principio a fin sin necesidad de que yo lo supervise. Simplemente puedo insertar un enlace al conjunto de pruebas desde Azure DevOps, y se encarga de todo desde ahí. Inicia sesión en la aplicación, encuentra los elementos de la interfaz de usuario y escribe el código Java en la configuración local de Eclipse que tenemos en su máquina. El hecho de que pueda ejecutar las pruebas y seguir ajustando el script hasta que pase es un gran ahorro de tiempo. Puedo tener cinco sesiones diferentes ejecutándose en paralelo, lo que significa que estoy haciendo el trabajo manual de automatización de toda una semana en un solo día. La facilidad de uso es realmente alta porque se basa principalmente en indicaciones en lenguaje natural. No tengo que escribir fragmentos de código como hago con otras herramientas de inteligencia artificial; simplemente explico la lógica y hace el resto. La implementación fue un poco más un proyecto, sin embargo, porque configurar la máquina dedicada con Eclipse y las rutas correctas para nuestro repositorio de Azure Git llevó algo de tiempo. Una vez hecho eso, todo ha sido fluido. La integración con Azure DevOps es sorprendentemente buena también, ya que tiene una forma nativa de manejar esas conexiones a través del gestor de secretos y PAT. Uso Devin casi todos los días ahora para cualquier nuevo desarrollo de casos de prueba. El conjunto de características es impresionante, especialmente cómo crea su propio entorno de computación y utiliza su propio navegador para analizar la interfaz de usuario. Se siente más como un compañero de equipo real que como una simple herramienta. El soporte al cliente ha sido bastante receptivo cuando he encontrado esos extraños errores de consumo de ACU, aunque la mayoría de las veces puedo resolver las cosas a partir de los registros que proporciona Devin. Como mencioné, no es perfecto. A veces se entusiasma demasiado y cambia métodos del marco central, lo cual es algo que tengo que vigilar en cada PR. Y esa desviación después de 50 ACU es definitivamente molesta, porque empieza a ignorar la lógica inicial. Aun así, como tester que quiere escalar rápidamente la automatización, estos parecen pequeños precios a pagar por la cantidad de trabajo que realiza. Ha cambiado completamente cómo gestiono mis tareas de sprint. **¿Qué es lo que no le gusta de Devin AI?** Sigue metiéndose con cosas que no debería tocar. Ha habido varias veces en las que decidió refactorizar nuestros métodos preconstruidos en el marco de automatización, aunque solo se suponía que debía escribir un simple script de prueba. Eso es frustrante porque luego tengo que dedicar tiempo extra durante la revisión de PR para verificar que no rompió alguna lógica global de la que dependen todas nuestras otras pruebas. Es como si se emocionara demasiado e intentara ser demasiado útil, pero termina creando más trabajo para mí al verificar. El otro problema importante es cómo empieza a desviarse después de una sesión larga. He notado que una vez que el consumo de ACU alcanza alrededor de 40 o 50, Devin realmente empieza a perder el hilo. Comienza a ignorar las instrucciones iniciales que le di, y la lógica empieza a desviarse en direcciones extrañas. Se siente como si el modelo se cansara y olvidara el objetivo original de la sesión. Por lo general, tengo que terminar la sesión y comenzar una completamente nueva solo para que vuelva a ser productivo, lo cual es un poco una pérdida de tiempo. También encuentro un poco tediosa la configuración inicial para la máquina dedicada y los secretos. Como no tiene acceso directo a Azure DevOps, tengo que gestionar todas las credenciales y PATs como secretos dentro de Devin, lo cual es solo otra cosa de la que estar pendiente. Y aunque es impresionante que pueda ejecutar Eclipse localmente y depurar su propio código, la velocidad de ejecución a veces puede ser lenta en comparación con un humano simplemente ejecutando el script. En general, es una gran herramienta, pero los cambios de código excesivos y los problemas de fiabilidad en sesiones largas son definitivamente los mayores inconvenientes para mí. **¿Qué problemas resuelve Devin AI y cómo le beneficia eso?** El mayor problema que Devin resuelve es el cuello de botella manual de escribir código de automatización repetitivo desde cero. Antes de Devin, pasaba horas analizando elementos de la interfaz de usuario, escribiendo localizadores y construyendo manualmente los archivos Java en Eclipse. Ahora Devin se encarga de ese tedioso trabajo de descubrimiento. También reduce la fatiga de depuración gracias a su capacidad de "autocuración": ejecuta la prueba, identifica el fallo y itera en su propio código hasta que la prueba pasa. Para un tester con mucho en su plato, no tener que buscar puntos y comas faltantes o localizadores XPath rotos es un gran alivio. Básicamente actúa como un multiplicador de fuerza para mí. Porque puedo ejecutar múltiples sesiones de Devin en paralelo, puedo trabajar en automatizar la cantidad de historias de todo un sprint al mismo tiempo. Mientras estoy pensando en la lógica de alto nivel para un escenario, Devin ya está terminando el código para otros tres. Cambia mi rol de ser un "programador" a ser más un "arquitecto": yo proporciono la intención y las credenciales, y Devin hace el trabajo pesado en la implementación. Como resultado, podemos enviar nuestras suites de automatización mucho más rápido, y puedo pasar más tiempo en estrategias de prueba complejas en lugar de escribir código repetitivo. El hecho de que pueda trabajar directamente dentro de nuestro repositorio de Git en Azure y manejar el proceso de PR es enorme. Aunque no tiene acceso directo a ADO, la forma en que utiliza los secretos que proporciono para iniciar sesión y leer los casos de prueba aún hace que se sienta estrechamente integrado en nuestro flujo de trabajo. También es un gran beneficio que use la misma configuración de Eclipse que tenemos localmente, porque el código que genera ya es compatible con nuestro entorno. En general, cierra la brecha entre un caso de prueba manual en ADO y un script de automatización terminado y en ejecución sin que yo tenga que actuar como intermediario. - [View Devin AI pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/devin-ai/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-02+03%3A35%3A15+-0500&secure%5Bsession_id%5D=f46180b2-1ac5-4360-b6cb-bdc365d9e917&secure%5Btoken%5D=bf4c1f35c075f98c853dbde194cec2007e309708e720c9746126e41bd4d566c8&format=llm_user) ## Devin AI Integrations - [Azure DevOps Server](https://www.g2.com/es/products/azure-devops-server/reviews) ## Devin AI Features **Respuestas** - Personalización - Ruta a los humanos - Comprensión del lenguaje natural (NLU) **Automatización - Agentes de IA** - Seguimiento de ventas - Automatización de la interacción con el cliente - Generación de clientes potenciales - Procesamiento de documentos - Colección de retroalimentación **Plataforma** - Editor de conversaciones - Integración - Humano-en-el-bucle **Autonomía - Agentes de IA** - Toma de decisiones independiente - Respuestas adaptativas - Ejecución de tarea - Resolución de problemas **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Agentes de IA - Agentes de IA** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones ## Top Devin AI Alternatives - [monday Work Management](https://www.g2.com/es/products/monday-com/reviews) - 4.7/5.0 (14,983 reviews) - [HubSpot Marketing Hub](https://www.g2.com/es/products/hubspot-marketing-hub/reviews) - 4.4/5.0 (14,107 reviews) - [HubSpot Sales Hub](https://www.g2.com/es/products/hubspot-sales-hub/reviews) - 4.4/5.0 (13,210 reviews)