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Tu equipo dice que son ágiles. Hacen reuniones diarias. Hacen sprints. Usan Jira. Pero cuando sugieres dedicar tiempo a la planificación o la mejora, la respuesta es inmediata: “No tenemos tiempo para eso, tenemos que entrega…
Por qué nos dirigimos hacia otra crisis de seguridad. Y por qué la solución no es lo suficientemente atractiva como para que los responsables de la toma de decisiones adopten prácticas de mejora.
Por qué la mejora pierde frente a las herramientas, la imposibilidad de obtener un retorno de la inversión en el software y el pensamiento sistémico de Personas-Procesos-Herramientas que crea una ventaja invisible pero duradera.
Por qué las herramientas de IA no solucionarán los plazos imposibles. Fomentar la responsabilidad, la crítica constructiva basada en datos y una planificación sostenible que genere confianza mediante una entrega constante.
Por qué la exageración sobre la productividad de la IA crea brechas de percepción y amplifica la disfunción de los equipos en las organizaciones en crecimiento.
Una comentario sobre cómo los asistentes de codificación de IA crean falsas ganancias de productividad mientras los equipos, sin saberlo, sacrifican la calidad del código y el valor comercial.
Por qué los fundamentos del desarrollo de software se vuelven cruciales cuando los asistentes de IA se suman a su flujo de trabajo y cómo evitar errores de integración comunes.
Las mejoras técnicas fracasan cuando los equipos no perciben las ganancias de productividad. Los equipos exitosos alinean la productividad real con la percepción de productividad mediante prácticas disciplinadas.
La ingeniería de software tiende a seguir modas por sobre la disciplina. Sin embargo, las organizaciones que logran aumentos sostenibles de productividad adoptan prácticas sistemáticas que generan datos fiables y consolidan el conocimiento institucional. La ventaja competitiva no reside en las herramientas más innovadoras, sino en medir constantemente lo que importa en su contexto específico mientras la competencia sigue las tendencias.
Este articlulo es una mirada al aprendizaje de trabajar un mes codificando con AI.