El vicepresidente de Tecnología explica cómo su equipo utiliza Claude Code y cómo se adoptó sin resistencia

Pedro Gustavo Torres es vicepresidente de Tecnología y Arquitectura de PXM en Centric Software, donde utiliza la IA para crear un producto complejo.

Hablamos con Pedro sobre la adopción eficaz de la IA y sobre cómo Claude Code está cambiando las reglas del juego. Esto es lo que nos contó.

Un líder con poco ego

Soy vicepresidente de Tecnología y Arquitectura de PXM en Centric Software. Nuestro equipo de ingeniería de producto está formado por unas 60 personas. Tenemos un producto muy complejo que funciona como una navaja suiza: extremadamente flexible y personalizable para nuestros clientes y socios.

Realizamos implementaciones frecuentes con «versiones» mensuales (es decir, para alinearnos con el marketing), y nuestra arquitectura actual es un monolito con servicios débilmente acoplados que amplían sus capacidades. También podemos implementar nuestro sistema en cualquier región de AWS, lo que nos permite ofrecer una solución verdaderamente global.

En cuanto a mí, soy un líder con poco ego, orientado a la acción y apasionado por crear y ampliar equipos de ingeniería de alto rendimiento en startups, empresas en fase de crecimiento y organizaciones empresariales.

Utilizo la IA a diario para maximizar mi productividad y mis resultados. ¡Es un factor decisivo!

Pedro comparte

Utilizo la IA a diario para maximizar mi productividad y mis resultados. ¡Es un factor decisivo!

Cómo Claude Code está revolucionando la ingeniería de software

Ahora todo el equipo utiliza Claude Code para nuestras tareas de desarrollo. También lo usamos para las revisiones de código. Pero, sinceramente, Codex y CodeRabbit son igual de buenos.

Antes de Claude Code, necesitábamos mucha supervisión y asistencia. Con Claude, esa necesidad disminuyó y todos adquirieron más autonomía, desarrollando las tareas de principio a fin.

El equipo de SRE experimentó su mayor avance cuando Claude Code demostró ser una herramienta extraordinaria para resolver problemas. Lo que antes llevaba horas ahora solo lleva unos minutos. Muéstrale los sistemas, las ubicaciones de los registros, etc., y Claude puede realizar un diagnóstico increíble de cualquier situación complicada. Me impresiona profundamente.

No puedo imaginar un futuro en el sector de la ingeniería de software sin él.

Cómo pueden trabajar juntos la IA y los seres humanos

Los seres humanos, con IA, se convierten en superhumanos. No veo ningún trabajo que sea exclusivo de los seres humanos o de la IA. Siempre los veo trabajando juntos. Los seres humanos trabajan junto a la IA, supervisándola y guiándola cuando es necesario.

Utilizamos la IA para la planificación, la implementación y la revisión; después, una persona realiza una revisión final del trabajo de la IA.

Además, la IA puede intervenir en cualquier tema. ¿Quieres intercambiar ideas sobre una decisión de arquitectura? Claude puede crear un ADR. ¿Quieres realizar una revisión de código? Claude aprenderá de tu repositorio y te ofrecerá comentarios útiles. ¿Quieres solucionar un incidente? Claude llegará a la causa raíz mucho más rápido que una persona.

Las posibilidades son infinitas. Claude incluso nos ayudó a elegir entre varias opciones de intermediarios de mensajes, simplificando la decisión al exponer claramente las ventajas y desventajas.

Y, más recientemente, mientras explorábamos una experiencia basada en agentes dentro de nuestro producto, pudimos crear un prototipo y obtener comentarios y validación en cuestión de días. Sin IA, habríamos tardado varios meses.

Por qué la única métrica que importa con la IA es el tiempo transcurrido desde la idea hasta una solución lista para el cliente

En cuanto a los resultados, creo que es demasiado pronto para dar cifras. Prefiero cuestionar aquí la forma de pensar habitual.

Para mí, métricas como la frecuencia de implementación, la tasa de defectos, el tiempo de ciclo, el tiempo de actividad y la eficiencia de costes no dan en el blanco. Por supuesto, son importantes. Pero lo que realmente debemos medir es el tiempo que se tarda en pasar de una idea a entregar una solución funcional a los clientes.

Claro, se podría argumentar que la frecuencia de las implementaciones acerca más a la entrega de soluciones a los clientes, pero para mí eso sigue midiendo lo «equivocado».

Invito a todos a centrarse en lo que importa: el tiempo desde la idea hasta la entrega. Todo lo demás podría considerarse una métrica vanidosa, o incluso podría manipularse.

Por qué los fallos de la IA suelen implicar poco riesgo

Como todo lo demás, la IA conlleva sus desafíos.

Uno de ellos es que cada vez resulta más difícil resistirse a volverse "perezoso" y depender demasiado de las herramientas de IA. Pero, pensándolo bien, ¿es eso algo malo? Solo el tiempo lo dirá.

Otro desafío es obtener resultados deficientes. Pero esto suele ocurrir cuando no proporcionamos todo el contexto o dejamos fuera detalles importantes que la IA necesita para ejecutar la tarea. Como me gusta decir: "La IA es estupenda, pero todavía no lee la mente... ¡de momento!"

He comprobado que resulta eficaz proporcionar a la IA los artefactos —por ejemplo, los documentos— siguientes:

• Descripción del problema
• Enfoques considerados
• Solución elegida
• Plan de implementación (p. ej., épicas y tickets de JIRA)

Esto proporciona una visión consolidada y potente de cualquier iniciativa.

Por suerte, cuando la IA no se comporta como esperábamos, el impacto suele limitarse al consumo de tokens, siempre que existan las medidas de control adecuadas. Sí, puede resultar costoso, pero incluso eso podemos abordarlo con un esfuerzo mínimo.

Por qué la seguridad psicológica es clave para adoptar la IA

Mis equipos adoptaron Claude Code de buena manera. Mostraron poca o ninguna resistencia, y percibí su entusiasmo por utilizar la nueva herramienta como multiplicador de fuerza.

Una causa principal fue la seguridad psicológica que proporcionamos: la IA no le quitó el trabajo a nadie; mejoró sus capacidades.

Además de seguridad psicológica, los equipos necesitan tres cosas para adoptar la IA con éxito:

• Claridad
• Competencia
• Autonomía

Recomiendo a los líderes ocuparse de esos aspectos básicos antes de implementar la IA. De lo contrario, la IA no resolverá nada. Al contrario, puede empeorar las cosas.

Y hay otra cosa. Puede haber confusión y desorientación iniciales, ya que la IA cambia muchos aspectos de la vida cotidiana de las personas. Como ocurre con cualquier herramienta nueva, las personas necesitarán tiempo para adaptarse.

Pedro comparte

Puede haber confusión y desorientación iniciales, ya que la IA cambia muchos aspectos de la vida cotidiana de las personas. Como ocurre con cualquier herramienta nueva, las personas necesitarán tiempo para adaptarse.

Cómo deberían utilizar los CTO el manual habitual de gestión del cambio con la IA

Cuando estés preparado para empezar, seguiría el manual "habitual": buscar a personas interesadas, reunirlas, definir principios, crear un plan, elaborar material de capacitación, establecer medidas de control y desplegarlo. Después, supervisar cómo evolucionan las cosas y actuar en consecuencia.

Este es un ejercicio puro de gestión del cambio.

Por qué los puestos de ingeniería de software están seguros

No creo que los ingenieros de software pierdan sus empleos. Entiendo la preocupación, pero todo irá bien. Los seres humanos siempre serán necesarios, quizá solo en funciones diferentes.

Se habla mucho de que los perfiles júnior perderán sus empleos, pero creo que siempre habrá necesidad de ellos. Solo tenemos que esperar a que se disipe el polvo, y ya está empezando a hacerlo.

Cómo está cambiando la IA la ingeniería de software

No deberíamos preocuparnos demasiado por escribir código perfecto. Tanto las personas como la IA cometen errores, así que los errores de software siempre han existido y siempre existirán.

Ahora necesitamos cambiar nuestra mentalidad para ser más pragmáticos y menos perfeccionistas.

El perfeccionismo no produce nada bueno. Ralentiza considerablemente a los equipos. En cambio, el pragmatismo nos ayuda a actuar con más determinación, avanzar, evitar la ingeniería excesiva y centrarnos en lo que importa: el valor para el cliente.

Ahí es hacia donde veo que se dirige la ingeniería de software con la IA. Menos trabajo artesanal, más pragmatismo.

Por qué los CTO deben adoptar la IA y aprender los conceptos básicos

Este es mi consejo para los CTO: adoptad la IA y hacedlo rápido. La IA ha llegado para quedarse. No es una moda pasajera.

Veo empresas que tardan una eternidad en implementar herramientas de IA en su trabajo diario, pero eso es un error. La competencia no esperará. No caigáis en la trampa de ser demasiado precavidos. Implementad la IA rápida e implacablemente.

Y leed sobre los conceptos básicos. Me resultó increíblemente útil entender cómo funciona todo, desde la ciencia de datos y el aprendizaje automático hasta los LLM, RAG, las representaciones vectoriales y las bases de datos vectoriales. Aprended sobre ello.

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