Líder en ingeniería de IA dice que los roles dedicados a la gestión de proyectos desaparecerán
Descubre cómo un líder en ingeniería de IA utiliza flujos de trabajo agentivos para acelerar la entrega, reducir reuniones y guiar a los equipos hacia una colaboración centrada en el juicio.
Sairam Sundaresan
Líder y educador en ingeniería de IA
Impacto de la IA: La IA altera de forma significativa el foco de los roles en ingeniería de IA/ML, desplazando el énfasis hacia el diseño y la definición de problemas.
Automatización de tareas: La IA sobresale en automatizar tareas repetitivas, pero tiene dificultades con aquellas que requieren juicio y comprensión del contexto.
Rituales de entrega: La IA facilita una definición de proyectos más rápida y mejora la alineación asíncrona, reduciendo la necesidad de reuniones para actualizaciones de estado.
Flujos de trabajo agentivos: Implementar flujos de trabajo agentivos agiliza las tareas no relacionadas con la codificación, permitiendo un mejor enfoque en la toma de decisiones críticas.
Evolución de roles: Los roles dedicados a la gestión de proyectos pueden disminuir ya que la IA asume el seguimiento, dejando las tareas basadas en juicio a los equipos.
Sairam Sundaresan es un líder en ingeniería de IA y educador. Está clasificado como el Creador #1 de IA en LinkedIn India según Favikon. Además, es el autor de IA para el resto de nosotros y de un boletín semanal llamado Gradient Ascent.
Hablamos con Sundaresan sobre cómo la IA está cambiando la entrega de proyectos. Esto es lo que nos dijo.
Cómo la IA influye en los roles de ingeniería de IA/ML
Lidero la ingeniería de IA/ML. En la entrega de proyectos, soy responsable de las decisiones de arquitectura, de asegurar que el enfoque técnico se adapte al problema empresarial y de identificar riesgos lo suficientemente pronto para poder abordarlos.
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También soy el autor de IA para el resto de nosotros.
Cómo la IA cambia las tareas y el enfoque en la entrega de proyectos
La IA realiza un buen primer intento en la implementación, las pruebas y el código base reiterativo. Paso menos tiempo escribiendo código desde cero, pero sigo revisándolo todo, tal como lo haría con cualquier ingeniero de mi equipo. El resultado se produce más rápido, pero es no supervisado.
Ahora dedico más tiempo a definir el problema, al diseño del sistema y a anticipar dónde podrían surgir fallos. Esas decisiones siempre fueron la parte de mayor impacto del trabajo. Ahora ocupan una mayor parte de mi día porque las tareas rutinarias avanzan más rápido.
Lo que más me sorprendió al implementar la IA fue ver la paradoja de Moravec en tiempo real. Las tareas que esperaba que fueran difíciles de automatizar resultaron fáciles: generación de código, escritura de pruebas y resúmenes. Sin embargo, la IA tiene dificultades con tareas que creía triviales: saber cuándo un requisito es ambiguo, reconocer que una solución técnicamente correcta es la inadecuada para ese contexto y entender por qué un interesado dijo una cosa pero quiso decir otra.
Cómo la IA optimiza tareas repetitivas en la entrega de proyectos
Las partes más automatizables de mi trabajo de entrega en este momento son las tareas repetitivas con criterios de aceptación claros. Generación de pruebas, creación de esqueletos de código, redacción de primeros borradores de documentación, reportes de estado y comprobación de dependencias: todas son tareas bien definidas y de baja ambigüedad donde la IA ofrece un gran desempeño con muy poca supervisión. La implementación es sencilla: conectas agentes en tu canal de CI/CD, les das un alcance claro y estructuras la verificación en torno al resultado.
Las personas siguen siendo necesarias para todo lo que implique juicio bajo ambigüedad. Eso incluye:
- Priorización cuando todo es urgente
- Saber qué atajo técnico es aceptable y cuál te costará seis meses después
- Leer la situación en una reunión interfuncional y darse cuenta de que el verdadero obstáculo es político.
Cómo la IA transforma los rituales clave de entrega y la alineación
En cuanto a los rituales, la IA hace gran parte del trabajo pesado.
- La definición de alcance es más rápida porque la IA genera un primer borrador a partir de una conversación o requisitos, y luego yo edito. Ya no empiezo con la página en blanco. Pero sigo tomando la decisión final sobre qué entra y qué queda fuera de alcance.
- La alineación es más asíncrona. En lugar de una reunión para alinear a todos, redacto un breve documento, la IA me ayuda a mejorarlo y la gente comenta. Solo nos reunimos cuando es necesario resolver un desacuerdo genuino.
- La validación fue lo que más cambió. La IA genera código, así que ahora necesito pruebas y mecanismos de control que detecten los modos de fallo específicos de los agentes.
- La gestión de la ejecución es más ligera. Las herramientas proporcionan el estado directamente. Paso menos tiempo pidiendo actualizaciones de estado y más tiempo decidiendo qué hacer después.
La alineación es más asíncrona. En vez de tener una reunión para alinear a todos, escribo un breve documento, la IA me ayuda a mejorarlo y la gente comenta. Solo nos reunimos cuando realmente debemos resolver un desacuerdo genuino.
Por qué los flujos de trabajo agenticos mejoran la eficiencia en la entrega
Personalmente, utilizo flujos de trabajo agenticos a diario. Mi configuración utiliza Claude Code para orquestar la mayoría de mi trabajo no relacionado con la programación: investigación, síntesis de documentos, planificación y revisión. Para programar, Codex se encarga de la implementación y yo reviso.
Al principio me centré en automatizar aspectos de la entrega que consumían tiempo sin requerir criterio. Redactar documentos, resumir contexto, generar pruebas y recopilar el estado desde varias fuentes. Estas son tareas de alta frecuencia y baja ambigüedad. Triunfos fáciles.
La calidad es suficientemente buena como para que solo edite el trabajo, no tenga que rehacerlo. Utilizo el tiempo que recupero para tomar decisiones que realmente importan. La principal lección: sé específico con el alcance. Los agentes funcionan bien con límites claros. Si les das una intención ambigua, tendrás que volver a supervisar constantemente.
Por qué Codex y Claude Code son herramientas imprescindibles para desarrolladores
Codex es mi herramienta principal para programar en este momento. Cuando uso Claude para programar, Codex actúa como mi socio de revisión de código. Sin embargo, este rol cambia a medida que el sector evoluciona.
Claude Code se encarga de todo lo relacionado con la programación: pensamiento arquitectónico, documentación, definición de problemas, investigación y revisión. También realiza algo de programación directa. Uso Linear para el seguimiento de proyectos. Es limpio, rápido y no estorba.
Por qué la IA podría eliminar los roles dedicados a la gestión de proyectos
Puede que sea algo controvertido, pero predigo que los roles dedicados a la gestión de proyectos desaparecerán en su mayoría porque todos empezarán a gestionar proyectos. La IA se encarga del seguimiento, la recopilación del estado y la programación. Lo que queda es el criterio, compartido por el equipo.
Todos los roles se están mezclando ahora mismo. No puedes ser solo ingeniero que programa, o solo diseñador que diseña. Equipos más pequeños, mayor aprovechamiento de IA, y todos cubrirán más áreas.
Las personas que prosperan son aquellas que nunca fueron solo una cosa.
Por qué los líderes de entrega deben adoptar herramientas y habilidades de IA
Mete las manos en las herramientas. No delegues tu comprensión de la IA en otra persona de tu equipo. Debes sentir de primera mano dónde es buena y dónde falla.
Después de eso, elimina sin piedad los procesos que existen solo porque antes era caro mover información. Ahora la IA te lo da gratis.
Sigue el trabajo de Sairam
Puedes seguir el trabajo de Sundaresan en LinkedIn, X, Instagram y en su newsletter. También puedes consultar su libro, AI for the Rest of Us.
¡Próximamente, más entrevistas a expertos en The Digital Project Manager!
