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He visto una variación muy grande en el nivel de uso de IA para escribir código en equipos de Tecnología. Por un lado, equipos maduros utilizando múltiples agentes. Por otro, equipos que todavía usan apenas un tímido autocomplete mejorado, cuando mucho. Este texto es un llamado para el segundo grupo. Probablemente estás escéptico en cuanto a la calidad del código generado por IA, si va a entender todo el contexto de tu proyecto y si ese código te va a generar problemas en el futuro. Son preocupaciones legítimas. Sin embargo, no deberían impedirte experimentar de forma masiva con IA escribiendo código. Probablemente probaste modelos el año pasado y no quedaste satisfecho con el resultado, pero claramente todo está evolucionando muy rápido. Yo noté un cambio enorme en 2026, entre otras cosas por la introducción de los modelos Claude Opus 4.5 y 4.6. Una investigación reciente de DX (empresa enfocada en Developer Experience), con 42 mil personas desarrolladoras, reportó que el 27% del código ya es escrito por agentes de IA, un crecimiento del 22% en relación al trimestre anterior. Uncle Bob, uno de los mayores evangelizadores de código limpio en el mundo, también ha seguido esta línea en sus últimos videos. Yo apuesto a que este número va a seguir creciendo rápidamente. Nota que no estoy hablando de Vibe Coding. Estoy hablando de automatizar etapas de tu ciclo de desarrollo de software. El código final va a tener una batería de pruebas automatizadas (con grandes probabilidades de tener más pruebas de las que tu equipo escribe hoy), requisitos, especificación y documentación detallados, Pull Requests bien documentados, etc. Básicamente, todo lo que te gustaría que tu equipo hiciera, con mucha más consistencia en la ejecución, al estar automatizado. Con buenos procesos implementados, vas a notar que el foco y la energía del equipo empiezan a migrar del código fuente hacia las especificaciones, y con el tiempo estas pasarán a ser la fuente de la verdad de cómo tus productos y sistemas operan. Si tu equipo todavía no está usando IA para escribir código: 1) vuelve a experimentar, empezando con algún proyecto de bajo riesgo; 2) responde a este correo y cuéntame por qué. En los próximos días, más textos sobre este tema. ¡Hasta pronto! |
Ex-VP Engineering @ Creditas ($4.8B). 20+ years building and scaling tech teams. Today, I help CTOs make better decisions.
Durante los últimos meses construí un proyecto personal usando Claude como mi principal herramienta de desarrollo. La idea parecía simple: Crear una quiniela del Mundial donde los participantes hacen todos sus pronósticos antes de que empiece el torneo, como hacíamos en Excel hasta hace poco. El software estuvo listo mucho más rápido de lo que imaginaba. Pero lo más interesante fueron los aprendizajes a lo largo del camino. Algunos de ellos: Los tests son obligatorios. En un momento decidí...
Nos últimos meses construí um projeto pessoal usando Claude como principal ferramenta de desenvolvimento. A ideia parecia simples: Criar um bolão da Copa do Mundo onde os participantes fazem todos os palpites antes do torneio começar, como fazíamos em excel até pouco tempo atrás. O software ficou pronto muito mais rápido do que eu imaginava. Mas o mais interessante foram os aprendizados ao longo do caminho. Alguns deles: Testes são obrigatórios. Em um momento eu decidi que iria ler todos os...
Uma ideia muito forte do Uncle Bob sobre IA: “Sem restrições, os agentes fazem qualquer coisa.” Por isso ele insiste muito na criação de “physical barriers”. Ou seja: mecanismos concretos que limitam o que a IA pode fazer dentro do sistema. O checklist que ele sugere é interessante: unit tests com cobertura extremamente alta (os agentes usam os testes para entender o comportamento esperado do sistema) acceptance tests escritos em Gherkin/BDD (testes legíveis por humanos funcionando como...