Durante los últimos años hemos hablado mucho sobre inteligencia artificial.
Que reemplazará empleos. Que escribirá código. Que hará a las empresas más eficientes.
Probablemente muchas de esas cosas ocurran.
Pero, al menos para mí, el mayor cambio ha sido otro.
La IA redujo enormemente la distancia entre tener una idea y convertirla en algo real.
Y creo que esa transformación todavía está en sus primeras etapas.
Ideas de sobra, formas de construirlas de menos
Siempre he sido una persona curiosa.
Me gusta conversar con personas de distintas industrias, entender cómo funcionan sus negocios, buscar oportunidades y preguntarme constantemente cómo se podrían hacer mejor las cosas.
Durante años tuve muchas ideas. Lo que no tenía era una forma realista de construirlas.
Crear una aplicación, automatizar un proceso o desarrollar un producto significaba aprender tecnologías nuevas, encontrar tiempo después del trabajo y, muchas veces, depender de personas con habilidades que yo no tenía.
La IA no eliminó ese esfuerzo. Pero hizo que intentar construir dejara de parecer imposible.
Un background distinto al desarrollo
Nunca me he considerado desarrollador. Mi carrera ha estado ligada a otro mundo.
Durante más de diez años he trabajado liderando proyectos complejos de telecomunicaciones, infraestructura y plataformas críticas: coordinar equipos distribuidos, gestionar riesgos, planificar despliegues y conseguir que cambios importantes lleguen a producción sin afectar a millones de usuarios.
Mirando hacia atrás, creo que esa experiencia terminó siendo mucho más útil para trabajar con IA de lo que imaginaba.
Porque nunca la vi solamente como una herramienta para generar texto o escribir código.
La vi como una nueva forma de resolver problemas.
Del copy-paste artesanal a construir lo que necesito
Recuerdo perfectamente las primeras veces que utilicé ChatGPT: pedía un fragmento de código, lo pegaba en Visual Studio Code, fallaba, copiaba el error y volvía a preguntar. Era un proceso lento y bastante artesanal.
Después aparecieron Cursor, GitHub Copilot, Claude, Codex y muchas otras herramientas. Cada una fue reduciendo un poco más la fricción.
Pero el verdadero cambio nunca fueron los modelos.
Fue dejar de preguntarme qué software existía para resolver un problema y empezar a preguntarme algo distinto: ¿y si construyo yo la solución?
NeuraPRO: de números a decisiones
Uno de los primeros proyectos donde realmente entendí ese cambio fue NeuraPRO.
La idea inicial era ayudar a pequeñas empresas a entender mejor su negocio. Al principio estaba obsesionado con construir la aplicación. Con el tiempo me di cuenta de que el verdadero valor estaba en otra parte.
Recuerdo el momento en que, después de ingresar ventas, costos, gastos, inventario y otros datos, la plataforma empezó a generar automáticamente indicadores, gráficos y estados financieros.
Por primera vez podía ver con claridad cuánto estaba ganando realmente un negocio, dónde perdía dinero, qué productos tenían mejores márgenes, dónde existían mermas y qué procesos consumían tiempo sin generar valor.
Ya no estaba viendo solo números. Estaba viendo decisiones.
Ese proyecto me hizo entender que los datos, por sí solos, tienen poco valor. Lo importante es transformarlos en información útil para tomar mejores decisiones.
Automatizar un estado de resultados, el cálculo del IVA o la preparación de información para un banco no solo ahorra tiempo. También permite que una empresa entienda mucho mejor cómo funciona.
Y esa forma de pensar terminó influyendo en prácticamente todo lo que construí después.
El Planner del equipo
Algo parecido ocurrió en mi trabajo.
Durante años asumí que ciertas tareas simplemente “eran así”: planificar despliegues, revisar la carga de los ingenieros, relacionar actividades con sprints y releases, mover decenas de tareas cuando un cambio se retrasaba.
Toda esa información existía. Pero estaba repartida entre Jira, calendarios, hojas de cálculo y distintas conversaciones.
Hasta que un día me hice la misma pregunta.
¿Y si construyo exactamente la herramienta que necesito?
Así nació un Planner para mi equipo.
Hoy puedo ver la carga de cada ingeniero, crear una actividad, asignar un responsable y dejar que el sistema haga el resto: las tareas se crean automáticamente, se asignan story points, sprint y release. Si un despliegue cambia de fecha, ya no tengo que reorganizar todo manualmente. Ajusto la planificación y el resto acompaña el cambio.
No construí esa herramienta porque quisiera convertirme en desarrollador.
La construí porque ya no quería seguir perdiendo tiempo resolviendo siempre el mismo problema.
Descubrí que me gusta escribir
Curiosamente, la IA también cambió algo que nunca esperé: me hizo descubrir que me gusta escribir.
Hace algunos años jamás habría imaginado tener un blog, un newsletter o dedicar parte de mi tiempo a compartir experiencias sobre tecnología.
Escribir me obligó a ordenar mejor mis ideas, a cuestionarlas y a explicarlas de una forma que otras personas pudieran entender.
La IA me ayuda muchísimo en ese proceso: estructurar un texto, encontrar una mejor forma de expresar una idea, detectar cuando algo no se entiende.
Pero las experiencias siguen siendo mías. Las opiniones también. Los errores también.
La IA no piensa por mí. Tampoco toma decisiones por mí.
Simplemente me dio el apoyo que necesitaba para convertir pensamientos que antes quedaban en un cuaderno o en mi cabeza en algo que otras personas realmente pueden leer.
Y creo que eso también ha sido parte del viaje. Si te interesa seguirlo, te invito a leerme en LinkedIn.
Criterio, disciplina y errores
No todo ha sido éxito.
También rompí repositorios. Perdí horas siguiendo caminos equivocados. Recibí una factura bastante dolorosa por consumir muchos más tokens de los que imaginaba. Construí proyectos que terminé pausando.
Y confirmé algo que ya había aprendido muchos años antes trabajando en producción: los proyectos rara vez fracasan por una gran decisión. Normalmente fracasan porque alguien olvidó una dependencia, porque una validación falló o porque un pequeño detalle terminó rompiendo todo.
La IA acelera el desarrollo.
Pero sigue sin reemplazar el criterio, la disciplina, la experiencia ni la capacidad de entender realmente un problema antes de intentar resolverlo.
Un pequeño ecosistema
Mirando hacia atrás me doy cuenta de que no construí un solo proyecto.
Sin darme cuenta terminé construyendo un pequeño ecosistema: aplicaciones, herramientas internas, un blog, un newsletter y una marca personal que hace algunos años ni siquiera imaginaba desarrollar.
Todos nacieron exactamente del mismo lugar.
Una idea. Y la posibilidad, por primera vez, de intentar convertirla en algo real.
¿La IA me preocupa?
A veces me preguntan si la IA me preocupa. La verdad es que no demasiado.
Me preocupa mucho más dejar de aprender.
Porque si algo he descubierto durante estos años es que esta tecnología cambia a una velocidad difícil de seguir.
Hace apenas unos años podía trabajar perfectamente sin IA. Hoy, sinceramente, no sé cómo volvería a hacerlo.
No porque haya dejado de pensar. Todo lo contrario. Porque ahora forma parte de prácticamente todo lo que hago: aprender, analizar, escribir, construir y resolver problemas.
Si mañana desapareciera, sentiría que estoy dando un enorme paso hacia atrás.
Y eso me hace pensar: si en apenas unos pocos años ya sentimos esta dependencia, ¿qué ocurrirá cuando la inteligencia artificial esté integrada en prácticamente todas las profesiones? ¿Nos volveremos demasiado dependientes? ¿Será un riesgo? ¿O simplemente estamos viviendo una transición parecida a la que ocurrió con Internet o con los teléfonos inteligentes?
No tengo la respuesta.
Lo único que sé es que la IA no me dio nuevas ideas.
Me dio la posibilidad de convertir muchas más de ellas en realidad.
La ventaja no es tener IA. Es saber qué problema resolver con ella.
Y sospecho que ese cambio recién está comenzando.
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✍️ Claudio from ViaMind
“Atrévete a imaginar, crear y transformar.”
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