Este es el comienzo de una serie. Voy a contar la transformación que empezamos en tech, en Prolog, hace unos dos meses: por qué empezó, qué está funcionando y qué salió caro. No es teoría de escenario. Es lo que vivimos.
Decidí escribir por un motivo simple: cuando fui a buscar cómo hacer esto, encontré mucha opinión y muy poco relato real de quien estaba en medio del proceso. Si este texto se vuelve un lugar en el que otra persona que construye pueda apoyarse, ya valió la pena.
Empezó con un malestar.
Lo que vi
En marzo, el Jean, mi socio, y yo fuimos al SXSW, en Texas, una de las mayores ferias de innovación del mundo. Volví distinto, y el malestar no se fue. No era lo que había visto en el escenario. Era lo que vi a las empresas ya haciendo en la práctica.
De vuelta, me metí de lleno en el contenido técnico de quien está de verdad construyendo con IA allá afuera. No el contenido tibio de Instagram y LinkedIn. El profundo, de quien pone las manos en la masa y publica lo que aprendió. Y fui tropezando con caso tras caso de empresa que cambió la forma de trabajar de verdad. La diferencia es sutil y enorme al mismo tiempo: no “empezaron a usar IA”, pusieron la IA en el centro.
Y no se puede descartar como hype de escenario. Es adopción a escala industrial: empresa grande y empresa chica, todo el mundo caminando hacia el mismo lugar. Una de las cosas que me marcó fue un número simple: 9 de cada 10 empresas de la Fortune 100 ya habían adoptado Copilot. Pero el dato que importa no es el de adopción. Es el tamaño de la ganancia. Quien solo encajó IA en el flujo viejo está reportando 10, 20% de productividad de más. Quien reconstruyó alrededor de ella está reportando múltiplo: 5x, 10x. Voy a abrir esos casos uno por uno en los próximos artículos. Por ahora, lo que interesa es el giro que todos tienen en común.
Usar al lado vs. poner en el centro
Esta distinción parece pequeña y es ella la que decide todo.
Usar IA es abrir una herramienta al lado y seguir el mismo proceso de antes. El flujo sigue igual, los cargos siguen iguales, la revisión sigue igual. La IA es una pestaña más, y cada uno se las arregla solo con ella. La ganancia aparece en el margen.
Poner en el centro es rediseñar el proceso alrededor de ella. Asumís que la IA va a construir buena parte del trabajo y rehacés el flujo, los cargos y la revisión a partir de eso. El contexto deja de morir en una conversación y pasa a ser compartido. La ganancia es de otro orden, porque no es el mismo trabajo más rápido. Es el trabajo cambiando de forma.
El mismo trabajo, dos lugares para la IA
IA al lado vs. IA en el centro
La IA queda en una pestaña al lado. El flujo, los cargos y la revisión siguen iguales. Cada uno se las arregla solo, a su manera.
+10–20% de ganancia al margen. El cuello de botella sigue donde estaba.El flujo, los cargos y la revisión se reconstruyen para que la IA sea quien construye. Contexto compartido, no se muere en una conversación.
Otro orden de ganancia. No es 10% más; es el trabajo cambiando.Cuando esa ficha cayó, la pregunta dejó de ser “qué herramienta adoptamos” y se volvió “qué, en nuestra forma de trabajar, fue diseñado para un mundo sin IA”. Ahí me puse a mirar hacia adentro.
El diagnóstico: cada uno arreglándose solo
Cerca del fin de marzo, antes incluso de que hubiéramos migrado a Claude, me senté con gente de producto, diseño e ingeniería de Prolog e hice una pregunta simple: ¿cómo estás usando IA en el día a día? Qué está bien, dónde se traba, qué cuello de botella ves en la operación.
Lo que escuché me pegó.
Cada uno usaba una herramienta. Uno en Copilot, otro en Claude, otro tiraba todo en la IA interna de Prolog. Y, peor que la herramienta suelta, el contexto suelto: lo que una persona construía conversando con la IA moría ahí, con ella. El equipo de mantenimiento, por ejemplo, había armado un buen material dentro de la IA de Prolog, con las reglas de ese producto. Solo que eso no llegaba al equipo de neumáticos, que necesitaba el mismo tipo de contexto y empezaba de cero.
Hubo una que se me quedó en la cabeza. Los devs estaban evitando usar IA para revisar un PR grande por miedo a quemar los créditos antes del fin de semana. Pensá en el absurdo: la persona tenía que elegir entre terminar su propia task con IA, que se había comprometido a entregar, o gastar el mismo crédito revisando el PR gigante del colega. Se volvió competencia por un recurso escaso. Y entonces nadie quiere agarrar la review del otro.
Alguien del equipo lo resumió en una frase que ya no pude sacarme de la cabeza:
Producimos con IA y revisamos sin IA.
Cada uno arreglándose solo, a su manera, con la herramienta que le tocó. Lo que funcionaba para uno no se volvía receta para el otro. No había estándar, no había lugar común.
Y no era solo la forma, era la estructura
Cuanto más miraba, más claro quedaba que no se podía resolver solo enseñándole a todo el mundo a “usar mejor”. La forma de usar era el síntoma. La estructura de abajo era la que no estaba lista. Aparecieron tres agujeros.
Primero, el contexto vivía disperso. Un pedazo en Notion, otro en Drive, otro en Jira, en Figma, en Fathom. No había fuente única de la verdad. Entonces cada conversación nueva con la IA empezaba explicando todo desde cero, porque la información que necesitaba estaba en cinco lugares y curada en ninguno. Pagábamos en token, en request y en tiempo solo para rearmar contexto que ya existía en algún rincón.
Segundo, el humano era el pegamento. Alguien de producto genera una spec con IA, la sube a un doc, manda el link al siguiente, que agarra eso y lo tira en el proyecto de su IA. La IA aparecía en las puntas, nunca en el medio: producía un pedazo, un humano cargaba el resultado a mano hasta la próxima herramienta, y otra IA volvía a empezar. El flujo seguía humano.
Tercero, la arquitectura. La base que construimos en diez años fue hecha para un mundo donde el cuello de botella era la persona, no la IA. Está enmarañada en puntos y tiene pedazos sin test, y es justamente eso lo que traba el cambio rápido que la IA permitiría hacer. No es defecto moral de nadie. Es la acumulación de diez años de decisiones que funcionaron hasta acá. La IA solo lo dejó al descubierto.
Y es importante decirlo: esto no es defecto del equipo, ni de Prolog. Es lo que pasa en cualquier empresa que pegó IA encima de la forma vieja de trabajar. Toda empresa de diez años carga una manera de hacer que funcionó hasta ahora. La IA le pone un reflector encima. Y la responsabilidad de cambiar eso es mía.
Por qué reconstruir todo, no solo ingeniería
La primera tentación es resolverlo en ingeniería. Tiene sentido, es donde la IA pegó más rápido y donde ya habíamos empezado. Pero es ahí donde vive la trampa.
Si un área va a la velocidad de la IA y la de al lado sigue a velocidad humana, no aceleré nada. Solo cambié el cuello de botella de lugar.
Pensá en el flujo entero. Si ingeniería pasa a entregar en horas pero producto todavía tarda semanas en especificar, quien frena la fila ahora es producto. ¿Resolvés producto e ingeniería, pero la validación sigue a mano? Se trabó en la validación. Y no queda solo en tech: si ponemos mucho al aire y marketing no logra anunciar al mismo ritmo, el cuello de botella se fue a marketing. Acelerar un tramo no deshace el embotellamiento. Solo lo empuja al siguiente.
Acelerar un tramo no vacía la fila
El cuello de botella solo cambia de lugar
Aceleré solo la ingeniería
Aceleré producto e ingeniería
Cada tramo que aceleras enciende el siguiente. El embotellamiento no desaparece; cambia de lugar.
Por eso, a fines de abril, empezamos a reconstruir tech entera. Producto, diseño, datos, calidad. No solo ingeniería. Si la IA va al centro, va al centro del flujo todo, no de un pedazo.
Lo que viene
En los próximos artículos, voy a abrir cada parte de esto. Qué es un “harness”, la infraestructura que hace que la IA rinda de verdad en vez de solo entregar pedazos sueltos. Cómo cambia el trabajo de cada cargo cuando la IA pasa a ser quien construye, y el humano se vuelve quien dirige y revisa. Y por qué la pregunta correcta cuando algo se rompe dejó de ser “qué hago ahora” y se volvió “qué faltó en el contexto para que esto no vuelva a pasar”.
La transformación está corriendo, con acierto y con error. Voy a contar los dos acá, a medida que vaya pasando. No es receta. Es lo que estamos viviendo. Si sirve de mapa para quien también construye, mejor todavía.