Utilizando la IA en diferentes contextos
por Germán Del Zotto, Senior Software Engineer en Workato
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Últimamente, la comunidad técnica se enfrasca en apasionados debates sobre el uso de la inteligencia artificial. Unos sostienen que todo el que no delegue por completo la escritura de código a la IA ya es un profesional obsoleto. Otros, que en un entorno profesional no puede delegarse la responsabilidad última de escribir ese código.
En mi experiencia, todos tienen razón y, al mismo tiempo, están equivocados. Simplemente, hablan de cosas diferentes.
Llevo 30 años construyendo software profesionalmente; como amateur, unos cuantos más. De lunes a viernes, trabajo en una empresa de más de mil empleados donde la IA se está integrando en todos los niveles y roles. Por las tardes y los fines de semana, construyo proyectos personales con agentes de IA, a veces solo y a veces con otra gente.
Misma persona. Mismas herramientas. Dos experiencias completamente distintas.
En casa
Fuera del trabajo llevo ya tres años usando IA en todo tipo de proyectos. El mes pasado desplegué una aplicación en producción en apenas 27 dÃas. De 545 cambios registrados en el código, solo 9 fueron mÃos. Apenas el 1.7 %.
Durante ese mes, mi trabajo no fue escribir código. Fue decidir qué hacÃa falta, en qué orden, y cuándo parar. Y como siempre el 90 % inicial (Pareto dice 80/20, pero en software somos más exagerados) lo tuve en la primera semana. También pude hacer cosas que antes no podrÃa haber hecho solo, como mi página personal y blog, proyectos con microcontroladores ESP32 o la gestión de la domótica de mi casa. Cuando crees que ya lo has visto todo, la IA te sorprende de nuevo.
En casa yo elijo cómo quiero trabajar. Ahà la IA es un multiplicador de fuerza. Puedo hacer cosas que antes no podÃa hacer, puedo iterar más rápido, puedo probar ideas sin miedo a perder tiempo. Y, sobre todo, aprendo más cosas. Más sobre infraestructura, más sobre redes, más sobre seguridad, más sobre privacidad. Basta con tener una mÃnima curiosidad y no limitarse a ejecutar lo que la IA te entrega, sino tratar de entenderlo.
En tres años la forma de trabajar con IA ya cambió muchas veces. Desde los inicios con el autocomplete de Copilot, yo seguÃa escribiendo código, solo que con un autocompletado muy bueno. Con Cursor, pasé a revisar y corregir más de lo que escribÃa. Con Claude Code, mi trabajo se convirtió en otra cosa: definir qué hay que construir, en qué orden, con qué restricciones, y luego revisar si el resultado realmente resuelve el problema. En tres años pasé de programador que teclea más rápido a algo parecido a un director técnico que apenas teclea.
Y no estoy hablando de vibe coding, para probar ideas y conceptos donde no importa demasiado lo que hay debajo. Hablo de software para entrar en producción, con la misma calidad de siempre o más. 2,236 tests, 97% de cobertura. Eso no depende del vibe, sino de tener criterio y exigÃrselo a la herramienta.
Trabajar asà tiene sus riesgos. Es fácil caer en la tentación de crear más funcionalidades de las necesarias —solo porque no te cuesta casi nada. ¿Quién decide parar y corregir el rumbo? Quien esté al mando y tenga criterio.
La velocidad solo funciona si tienes el criterio necesario para saber cuando frenar. Y ese criterio no me lo proporciona la herramienta, sino los 30 años de experiencia cometiendo errores sin IA. Asà que hice algo que nunca me habrÃa planteado: escribà 26 skills con los criterios de ingenierÃa para que los agentes los siguieran. Cómo estructurar el código, cómo testear, qué priorizar. Treinta años de buenas prácticas, convertidas en instrucciones que un agente puede seguir.
Algo tan importante como habitualmente olvidado cobra vital importancia. La documentación, ahora vive dentro del proyecto. Cada vez que un agente tiene que hacer algo, lo hace con la documentación al lado. Y si la documentación no es suficiente, se para y me pregunta. De nuevo, el criterio humano se convierte en parte del proceso de desarrollo, no es algo que se añade al final.
En el trabajo
No puedo contar demasiados detalles de cómo usamos IA en mi empresa (NDA y esas cosas). Pero puedo contarte qué cambia. Y lo que he aprendido es que la IA amplifica lo que ya sabes.
En una compañÃa grande, la IA no funciona como te la venden en las demos. La adopción suele ser desigual: hay gente que la usa para todo, gente que la usa solo para preguntas puntuales, y gente que no la toca.
Mi empresa está totalmente volcada en la IA. Gracias a eso, tengo acceso a todas las herramientas que quiero. Nadie obliga ni prohÃbe, sin embargo, los que la usan elevan el nivel para todos. La productividad individual sube, eso sà lo puedo confirmar. La productividad colectiva es otro tipo de desafÃo, con o sin IA. Coordinar a 50 personas, pasar revisiones de seguridad, cumplir con procesos de aprobación, nada de eso se resuelve porque un ingeniero pueda escribir código más rápido. El proceso de aprobación es el mismo, sea cual sea la forma en que se ha escrito el código.
En mi empresa hay una regla clara: si tú lo subes a un repositorio, es TU código, da igual si lo genera la IA o tu vecino. Si hay un fallo, una vulnerabilidad, o un problema legal, la responsabilidad sigue siendo tuya.
Eso cambia completamente cómo usas la herramienta. Revisas más. Cuestionas más. No aceptas el primer resultado. Algo curioso es que ya casi no se mencionan las alucinaciones, no es que hayan desaparecido sino que tenemos procesos que no permiten que éstas lleguen muy lejos. Antes de aprobar un cambio generado por IA, tienes que estar tan seguro como si lo hubieras escrito tú. A veces el agente tarda 3 minutos en escribir algo y yo empleo 20 en revisar que está bien.
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En el sector
Cuanto más trabajo con la IA, más obvio me resulta que la industria necesitará más y más programadores. Lo que quizás tengamos que redefinir es el concepto de programador.
Porque si la IA escribió el 78 % del código de algo, ¿quién es el autor? En la práctica, es una pregunta abierta, pero no tan nueva como parece. Llevamos décadas construyendo software sobre código que escribieron otros: librerÃas open source, frameworks, dependencias que ni miramos. Nadie se pregunta quién es el «autor» de una aplicación con 200 dependencias. La IA es una capa más, solo que más visible.
«Necesitamos menos gente porque tenemos IA» es una frase que se escucha mucho. Depende. El tipo de empresa, el tipo de trabajo, y el momento lo decidirán. En un extremo, puedo visualizar compañÃas con solo 2 trabajadores: el CEO vendiendo (David ya nos habló sobre lo de vender) y el CTO como director de orquesta de múltiples agentes de IA. En otro, compañÃas con cientos de programadores que desarrollen software mucho más rápido y barato que nunca, para clientes que —hasta ahora— no se lo podÃan permitir.
Todo lo anterior aplica hoy, marzo de 2026. No tengo idea de qué pasará en dos años, ni en 6 meses. Nadie la tiene. Lo que sà sé es que, tanto en una multinacional como en tu casa, a la hora de usar IA el criterio humano marca la diferencia entre producir resultados o reproducir ruido.
Imagino que no somos los programadores los únicos viviendo esta revolución. Cada profesión tendrá su propia versión de esta historia. No me atrevo a contarla por ellos, pero sà quiero contar la mÃa.
Hace 30 años me contrataron para escribir software y creo que dentro de 30 años lo seguiré haciendo. Eso sÃ, lo de escribirlo lÃnea a lÃnea ya es cosa del pasado. Eso ni me asusta ni me entristece. Me entusiasma. No me siento reemplazado, sino como Superratón: supervitaminado y mineralizado.
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Testing para la era de la IA
El QA es crÃtico para asegurar la calidad, pero más aún cuando empleamos IA que devuelve resultados no deterministas. Sin embargo, hacerlo BIEN requiere de un tiempo del que no solemos disponer.
Ataraxia nos permite delegar toda o parte de la carga de QA, permitiendo que nos enfoquemos en lo importante.
Tests E2E , testing exploratorio, telemetrÃa y monitorización… pero con una diferencia: han construido herramientas internas basadas en IA que les permiten ofrecer más calidad y a menor coste que si lo hicieras in-house .
No son una herramienta que tengas que aprender a usar, ni un empleado que tengas que gestionar. Son una solución completa que se responsabiliza de tu QA de principio a fin. Si quieres saber más, puedes agendar una llamada con su equipo.
Porque aunque su software integre IA y esté preparado para trabajar con ella, si tú quieres, a ti te atenderá siempre una persona de verdad 😊
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