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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.
Hay mucho ruido respecto a los resultados de productividad de las herramientas de generación de código. ¿Cómo podemos difereciar las señales del ruido?
Se proyecta que el mercado de herramientas de generación de código crecerá a 12 mil millones de dólares para fines de 2028. Pero cuál es el impacto real en productividad?
Durante las últimas tres semanas, hemos explorado cómo la teoría de programación de la fabricación puede resolver los problemas persistentes del desarrollo de software:
Tu equipo de desarrollo acaba de completar su mejor sesión de planificación de sprints. Las historias están bien definidas, las estimaciones son fiables, las dependencias están mapeadas y todos están entusiasmados con el obje…