Formas prácticas de mejorar la entrega de proyectos con IA, según una líder en ingeniería de plataformas
Adora Nwodo es líder en ingeniería de plataformas, autora, conferencista y fundadora de NexaScale. Su enfoque está en utilizar la IA para mejorar la entrega de proyectos, principalmente al reducir los flujos de trabajo repetitivos y la sobrecarga cognitiva.
Adora Nwodo
Gerente de Ingeniería de Plataformas en Stack Overflow
La IA cambia la entrega del proyecto de la administración al liderazgo: La IA asume el trabajo repetitivo y de alto volumen (resúmenes, triaje, recopilación de contexto), permitiendo que los líderes se centren en la arquitectura, la alineación, la mentoría y la calidad de las decisiones.
Las mayores ventajas llegan al incorporar IA en las herramientas existentes: Las ganancias de productividad no requieren nuevas plataformas; agregar IA a Jira, Slack, CI y reuniones reduce drásticamente la carga cognitiva y acelera la toma de decisiones.
La IA genera entregas previsibles: Ciclos de seis semanas, menos rituales, indicaciones reutilizables y contexto impulsado por IA reemplazan la gestión de proyectos pesada por claridad, impulso y confianza.
Nos sentamos con Adora para aprender cómo está utilizando la IA y cómo está afectando sus sistemas y rituales en la práctica. Esto es lo que nos contó.
Una carrera en la construcción de entregas de proyectos predecibles
Soy líder de ingeniería de plataformas, oradora pública, autora de siete libros y fundadora de NexaScale, una iniciativa orientada a fomentar el crecimiento y desarrollo de entusiastas de la tecnología. En mi rol actual, me centro en construir bases de ingeniería sólidas que ayuden a los equipos a lanzar productos confiables con rapidez y confianza.
Trabajo de cerca con desarrolladores, SRE y equipos de producto para eliminar fricciones, mejorar los procesos de entrega y crear una experiencia de plataforma que respalde una entrega de proyectos consistente y predecible en toda la organización.
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Cómo la IA está transformando la entrega de proyectos y el liderazgo en ingeniería
La IA está cambiando mi rol de formas muy reales y prácticas. Como líder de ingeniería de plataformas, ahora pienso en la entrega de proyectos en dos líneas paralelas:
Una se centra en los fundamentos tradicionales como la confiabilidad, la automatización y la experiencia del desarrollador.
La otra trata sobre cómo la IA pasa a formar parte del flujo de trabajo en sí.
Dedico mucho menos tiempo revisando manualmente trabajos repetitivos, rastreando registros o coordinando traspasos que pueden ser automatizados. Las herramientas impulsadas por IA manejan gran parte del trabajo inicial para cosas como la generación de documentación, la creación de pruebas, la configuración de entornos y las alertas operativas ruidosas. También dedico menos tiempo respondiendo las mismas preguntas operativas porque los agentes de IA ahora orientan directamente a los ingenieros dentro de una plataforma interna.
En lo que más concentro mi atención ahora es en definir cómo los equipos utilizan la IA de manera segura y estratégica. Esto implica elegir las herramientas de IA adecuadas, diseñar flujos de trabajo responsables, crear barreras protectoras y pensar en cómo la IA cambia la cultura de ingeniería.
También dedico más tiempo a la arquitectura de sistemas de alto nivel, la alineación entre equipos y el lado humano de la entrega, ya que la IA libera espacio para una reflexión más profunda:
Arquitectura de sistemas de alto nivel: En lugar de reaccionar a problemas individuales, pienso en términos de patrones a largo plazo y bloques de construcción compartidos que hacen que la entrega sea más rápida y resiliente. Para ello, analizo de forma holística cómo nuestros servicios, flujos de trabajo y plataformas escalan a medida que el negocio crece.
Alineación entre equipos: Esto es algo personal para mí. Como mi uso de IA está por delante del de la mayoría del equipo, dedico más tiempo a traducir lo que aprendo de los flujos de trabajo asistidos por IA en mejoras para nuestra plataforma, documentación y herramientas internas. Así otros pueden beneficiarse gradualmente sin forzar cambios antes de que estén listos.
El lado humano de la entrega: La IA libera tiempo, por lo que invierto más en mentorizar ingenieros, entender sus desafíos y crear un entorno en el que puedan centrarse en tareas de mayor impacto en lugar de ocuparse de trabajos repetitivos.
En general, la entrega de proyectos está dejando de ser un proceso de empujar tareas hasta completarlas y cada vez más se trata de orquestar un entorno donde la automatización inteligente, las plataformas sólidas y las personas capacitadas trabajan juntas con mucha menos fricción.
La entrega de proyectos está dejando de ser un proceso de empujar tareas hasta completarlas y cada vez más se trata de orquestar un entorno donde la automatización inteligente, las plataformas sólidas y las personas capacitadas trabajan juntas con mucha menos fricción.
Cómo identificar los flujos de trabajo de ingeniería más listos para la automatización con IA
Las oportunidades más claras para la IA en la entrega de proyectos hoy en día se encuentran en el trabajo de alto volumen que consume tiempo, pero que en realidad no requiere un juicio profundo. Cosas como la lectura de registros, el triaje de tickets, la limpieza de documentación, la verificación de dependencias y el resumen de largos hilos técnicos son candidatos perfectos. Estas son áreas donde la IA puede implementarse directamente a través de prompts reutilizables, agentes automatizados en portales de desarrolladores o incluso integraciones simples que se ejecutan dentro de CI y muestran información antes de que intervenga un humano.
La IA también encaja muy bien en la preparación de reuniones y el intercambio de conocimiento. Herramientas como Gemini ya me ayudan a convertir largas discusiones en puntos de acción claros, y esa misma idea puede extenderse a revisiones de sprints, retrospectivas y registros de decisiones. Esto aporta a los equipos una mejor comprensión compartida sin la habitual carga administrativa.
Las partes que aún necesitan el toque humano son aquellas donde importan el contexto, la confianza y la intuición. Aspectos como definir la dirección técnica, evaluar compensaciones que afectan a las personas, tomar decisiones durante incidentes ambiguos o guiar a los ingenieros en sus desafíos. Estos momentos dependen del juicio y la experiencia, y la IA sólo puede apoyar — no reemplazar — eso.
Así que la división es simple. Deja que la IA en la gestión de proyectos se encargue del trabajo repetitivo que ralentiza la entrega. Deja que los humanos manejen las decisiones creativas, estratégicas y enfocadas en las personas que impulsan la entrega hacia adelante.
Consejo de Adora
La división es simple. Deja que la IA se encargue del trabajo repetitivo que ralentiza la entrega. Deja que los humanos se ocupen de las decisiones creativas, estratégicas y centradas en las personas que impulsan la entrega.
Cómo la IA genera un cambio de mentalidad
Es sorprendente lo rápido que la IA en la automatización de tareas de proyectos pasa de sentirse un extra agradable a convertirse en parte fundamental del flujo de trabajo. Esperaba ganar eficiencia, pero no esperaba que también cambiara a mí.
Solía gastar mucha energía recopilando contexto e intentando retener cada detalle en mi cabeza para liderar con confianza. Con la IA como apoyo en ese trabajo, noté rápidamente un cambio de mentalidad. Empecé a presentarme más tranquila y mejor preparada porque ya no estaba luchando por recordar todo. Pude enfocarme en la dirección, la claridad y la calidad de las decisiones en lugar de la mecánica de recopilar información.
Este ha sido un cambio realmente positivo. El trabajo se siente más intencionado y menos reactivo. Además, surgió de manera natural porque vi los beneficios casi de inmediato. No planeé un cambio de mentalidad. Simplemente ocurrió a medida que usé la IA para eliminar distracciones y crear más espacio para el liderazgo.
Cómo un ciclo ligero de seis semanas mejora la entrega
He estado alejándome de los enfoques tradicionales de la gestión de proyectos que dependen de reuniones de estado constantes, cronogramas rígidos y documentación pesada. En su lugar, utilizo un sistema más ligero basado en ciclos definidos y contexto de alta calidad. La transición fue gradual: con el tiempo, reduje el número de reuniones de seguimiento, compartí actualizaciones más breves y centré las discusiones en la toma de decisiones en lugar de los reportes.
Uno de los puntos clave de este sistema es nuestra revisión de la hoja de ruta cada seis semanas. En vez de intentar gestionar el progreso semana a semana con un plan de proyecto detallado, nos alineamos a fondo cada seis semanas, acordamos prioridades y establecemos expectativas con los stakeholders. Entre esos ciclos, el enfoque está en el impulso, no en la burocracia.
Como trabajamos con muchos stakeholders, el mayor cambio ha sido la gestión del flujo de información. En lugar de crear largos reportes de estado o asistir a múltiples reuniones de sincronización, utilizo herramientas de IA como Gemini para resumir hilos de Slack, notas de reuniones, documentos y actualizaciones de Jira. Así obtengo una visión clara de lo que avanza, lo que está bloqueado y las decisiones que requieren atención, sin pasar horas recopilando contexto.
Por supuesto, esto también aligera nuestros rituales, permitiendo que el equipo se concentre en la ejecución más que en el reporte constante.
El resultado es un proceso más ligero y más claro. Los stakeholders obtienen una visión más precisa porque la información es concisa y oportuna, los ingenieros sufren menos interrupciones y yo puedo enfocar mi energía en la dirección y la resolución de problemas en vez de en tareas administrativas. El ciclo de seis semanas aporta estructura y la IA da claridad en el día a día para que todo avance.
Cómo los prompts reutilizables en ingeniería reducen el trabajo repetitivo
Mi equipo ha empezado a utilizar prompts reutilizables en ingeniería. Hemos creado una pequeña biblioteca de prompts que apoyan tareas comunes de ingeniería, como escribir pruebas unitarias, mejorar mensajes de error, resumir el comportamiento de un servicio o revisar cambios en busca de posibles problemas de fiabilidad. Estos prompts se redactan una vez, se prueban y luego se reutilizan para que los ingenieros no comiencen desde cero cada vez que piden ayuda a un asistente.
Por ejemplo, un prompt está dedicado a generar notas de lanzamiento estructuradas a partir de pull requests. Espera recibir entradas específicas como el número del ticket, la parte del código, el nivel de riesgo y el impacto en los clientes. Otro se centra en traducir alertas operativas a un lenguaje sencillo junto con las causas raíz más probables según incidentes anteriores.
La configuración fue sencilla al principio y vivía en un documento compartido, y poco a poco estamos trasladando los prompts a nuestra plataforma interna para que sean más fáciles de encontrar y mantener. El esfuerzo de crear y afinar cada prompt es pequeño comparado con el tiempo ahorrado continuamente, ya que el resultado es más claro, rápido y consistente cada vez que alguien lo usa.
Reduce mucho el trabajo repetitivo y ayuda a que las personas avancen en la entrega con más confianza.
Cómo añadir una capa de IA a las herramientas habituales de ingeniería acelera la entrega
Ahora mismo, mi stack de entrega es bastante sencillo. Uso Gemini, Jira, Slack, Google Workspace y las herramientas típicas de ingeniería con las que ya trabaja mi equipo — por ejemplo, GitHub para control de versiones, nuestra CI pipeline para builds y despliegues, y Datadog para la monitorización y las alertas.
Gemini ha tenido el mayor impacto. Lo utilizo para prepararme para reuniones, resumir documentos largos, obtener ideas rápidas de registros y convertir notas en acciones claras. Ha reemplazado mucha recopilación manual de contexto y me ayuda a tomar decisiones mucho más rápido.
Jira sigue siendo el núcleo del seguimiento del trabajo. No lo he reemplazado. Lo que ha cambiado es que administro mi propio flujo de trabajo en torno a él de manera más eficiente porque puedo usar Gemini para digerir grandes épicas, entender el progreso rápidamente y prepararme para sesiones de planificación sin pasar horas leyendo todo.
Slack sigue siendo central para la comunicación. Pero en lugar de intentar ponerme al día con cada hilo, me apoyo en los resúmenes con IA de Slack para extraer lo más importante y no perderme entre mensajes. La IA de Slack también responde preguntas y automatiza tareas dentro de la plataforma.
Así que las herramientas en sí son en gran parte las mismas, pero mi flujo de trabajo ha evolucionado. El mayor cambio ha sido añadir una capa de IA encima de las herramientas cotidianas. En otras palabras, es la manera en que combino Gemini con las herramientas que ya uso a diario para interpretar lo que contienen.
El mayor cambio ha sido añadir una capa de IA encima de las herramientas cotidianas. En otras palabras, es la manera en que combino Gemini con las herramientas que ya uso a diario para interpretar lo que contienen.
Cómo Gemini mejora las reuniones, el recuerdo y la toma de decisiones
Profundicemos en Gemini.
Una de las capacidades más subestimadas en este momento es simplemente la posibilidad de usar IA para resumir reuniones, hilos largos de Slack, documentos e incluso lo que ha sucedido durante la semana. Parece algo pequeño, pero ha significado un enorme ahorro de tiempo para los managers.
No es una función llamativa, pero su impacto es real. Devuelve tiempo, reduce el estrés y mantiene la ejecución en marcha sin demoras por sobrecarga de información. Para los managers, esto ha sido uno de los mayores logros.
En la práctica, utilizo Gemini intensamente en mis reuniones; principalmente como herramienta de apoyo para recordar reuniones, más que como un sistema que piensa por mí. Lo uso para preparar agendas, resumir debates, rastrear decisiones y extraer ideas de hilos o documentos largos.
La mayoría de mis reuniones se graban, y Gemini genera automáticamente resúmenes para no tener que volver a ver vídeos largos para recopilar los puntos clave. Cuando reviso un resumen, lo refino, aclaro cualquier malentendido y extraigo las decisiones y acciones que realmente importan.
También lo uso para buscar rápidamente entre varias grabaciones si necesito confirmar un contexto anterior, ubicar la razón original de una decisión o sacar detalles de una discusión ocurrida semanas atrás. Me ahorra tener que bucear entre horas de contenido, pero sigo siendo yo quien interpreta la información y dirige los siguientes pasos.
Todo esto me ayuda a entrar a las reuniones con contexto completo y salir con puntos de acción concisos. Y como obtengo claridad más rápido, tomo decisiones más rápido.
Consejo de Adora
El rol humano no desaparecerá, pero se trasladará hacia el liderazgo, la claridad y la toma de decisiones en vez de la administración.
Experimentación práctica con flujos de trabajo agénticos
Estamos experimentando con flujos de trabajo agénticos, pero de una forma muy práctica. Nuestro principal enfoque en este momento es el reto de IA en toda la empresa, que es más una iniciativa de "hack and learn" que un esfuerzo de plataforma formal. Toda la empresa está construyendo pequeños proyectos de IA para obtener experiencia práctica y entender cómo podrían ser los flujos de trabajo agénticos en nuestro entorno.
En lo personal, para el trabajo de entrega, estoy poniendo atención a las ideas que involucran agentes que ayuden con cosas como resumir contexto, reducir tareas repetitivas o mejorar la toma de decisiones.
Aún es pronto, pero va bien. La gente está aprendiendo rápido y ya estamos viendo patrones que podrían escalar hacia flujos de trabajo agénticos más estructurados en el futuro.
Por qué la IA trasladará la gestión de proyectos de la administración al liderazgo
En un futuro cercano, la entrega de proyectos dejará de estar impulsada por los gestores y pasará a estar determinada por el contexto. La IA en los informes de estado de proyectos asumirá la mayor parte del seguimiento, el resumen y la coordinación, lo que significa que los equipos se moverán en función de información en tiempo real en lugar de revisiones programadas. Los gestores dedicarán mucho menos tiempo a administrar procesos y mucho más a guiar estrategias, acompañar a las personas y tomar decisiones críticas.
La idea de que el gestor de proyectos sea la fuente principal de novedades también desaparecerá. La IA pondrá en evidencia automáticamente el avance, los riesgos y las dependencias. Los equipos colaborarán con agentes de IA del mismo modo en que hoy colaboran con herramientas. El resultado será decisiones más ágiles, rituales más sencillos y sistemas de entrega que se sentirán más adaptativos que estructurados.
El papel humano no desaparecerá, pero sí se trasladará hacia el liderazgo, la claridad y la toma de decisiones en lugar de la administración.
Consejo de Adora
Como obtengo claridad más rápido con la IA, tomo decisiones más rápido.
Por qué la IA no reemplazará nuestra forma de trabajar de la noche a la mañana
Mi consejo es empezar poco a poco, mantener la curiosidad y centrarse en la claridad antes que en el control.
Este momento no consiste en reemplazar de inmediato nuestra forma de trabajar. Se trata de dejar que la IA asuma las partes repetitivas de la entrega, para que los líderes puedan enfocarse en las personas, la dirección y la toma de decisiones.
El mayor punto de inflexión viene de experimentar con casos de uso simples, como resúmenes, preparación de reuniones o recopilación de contexto. Esos pequeños logros generan confianza y abren espacio para cambios más profundos.
Y lo más importante: mantén a tus equipos involucrados y el proceso sencillo. La IA funciona mejor cuando refuerza la cultura que ya tienes, no cuando se convierte en una capa adicional de complejidad.
