La inteligencia artificial está obligando a todas las funciones a reevaluar qué crea valor, y la gestión de proyectos no es la excepción. En esta conversación, Alla Tarasenko, Directora de Gestión Técnica de Programas en Gusto, comparte por qué construir agentes de IA no se trata de reemplazar a los gestores de programas. Se trata de recuperar capacidad para el trabajo que más importa: entrenar equipos, mejorar procesos y fomentar la alineación interfuncional.
Alla explica las realidades prácticas de construir un sistema de recepción y clasificación basado en IA que atiende a más de 1,000 partes interesadas internas, los desafíos inesperados que surgen tras el primer prompt exitoso y por qué la gestión del cambio podría convertirse en una de las habilidades de liderazgo más importantes en la era de la IA. Más importante aún, ofrece una perspectiva reflexiva sobre cómo la IA podría eliminar silos y crear una colaboración más sólida entre equipos técnicos—si los líderes son intencionales sobre su implementación.
Lo que aprenderás
- Por qué la adopción de la IA resulta tanto emocionante como amenazante para los gestores de proyectos
- Cómo los TPM pueden usar IA para aumentar su capacidad sin perder el lado humano del rol
- El cambio de mentalidad necesario para pasar de operar procesos a construir soluciones
- Qué se necesita para crear y desplegar agentes de IA dentro de una organización real
- Por qué la gestión del cambio podría volverse aún más importante en lugares de trabajo habilitados por IA
- Cómo la IA podría ayudar a derribar silos y mejorar la colaboración interfuncional
- Consejos prácticos para PMs que quieren empezar a construir con IA pero no saben por dónde comenzar
Puntos clave
- Comienza con un punto de dolor específico. Las soluciones de IA más efectivas suelen resolver un problema repetitivo y de alta fricción, en lugar de intentar transformar todo de una sola vez.
- La disciplina en el alcance importa. Crear un agente pequeño y útil que ahorra horas cada mes es más valioso que perseguir una visión grandiosa que nunca se entrega.
- La tecnología cambia más rápido que la mayoría de los planes. Enfócate en aprender a través de la experimentación en vez de esperar a sentirte completamente preparado.
- La infraestructura suele ser el verdadero trabajo. Crear el agente puede tomar minutos; la gobernanza, permisos, integraciones y despliegue pueden tardar semanas.
- Cada flujo de trabajo de IA es un producto. La investigación de usuarios, bucles de retroalimentación, adopción, sentimiento y mejora continua son tan importantes como la propia tecnología.
- Los PM tienen una perspectiva única. Comprender la entrega, las necesidades de los interesados, el diseño de procesos y el cambio organizativo sigue siendo un diferenciador fundamental.
- La comunidad es una ventaja competitiva. En periodos de cambio rápido, el aprendizaje compartido y la colaboración ayudan a los equipos a adaptarse más eficazmente que hacerlo en soledad.
Capítulos
- 00:00 — La IA y la crisis de identidad del PM
- 04:13 — Por qué los TPM necesitan IA
- 13:07 — Encontrando el problema correcto
- 18:14 — Construyendo el agente de captación
- 21:08 — De operador a constructor
- 25:26 — IA y colaboración en equipo
- 30:12 — Consejos para empezar
- 35:42 — Dentro del flujo de trabajo
- 42:15 — Midiendo el éxito
- 48:17 — El reto de la gestión del cambio
- 52:06 — El futuro de los equipos de IA
- 56:13 — Comunidad a través del cambio
- 57:24 — Contacto con Alla
- 59:05 — Reflexiones finales
Conoce a nuestra invitada

Alla Tarasenko es Directora de Gestión Técnica de Programas en Gusto, con amplia experiencia liderando iniciativas tecnológicas interfuncionales y gestionando la ejecución de programas a gran escala. Con una sólida formación en metodologías ágiles, desarrollo de productos y colaboración en ingeniería, se especializa en alinear equipos técnicos en torno a objetivos estratégicos de negocio mientras ofrece soluciones de impacto centradas en el cliente. Apasionada por la excelencia operativa y la mejora continua, Alla es reconocida por construir sólidas alianzas en organizaciones y fomentar equipos de alto rendimiento que impulsan la innovación y la ejecución a gran escala.
Recursos de este episodio:
- Únete a la Comunidad de Digital Project Manager
- Suscríbete al boletín para recibir nuestros últimos artículos y pódcast
- Conecta con Alla en LinkedIn
- Visita Gusto
Artículos y pódcast relacionados:
Galen Low: Mal si lo haces y mal si no lo haces. Ese ha sido el sentimiento general de los gestores de proyectos con los que he hablado que están adoptando la IA en su trabajo. Pero aunque es fácil pensar que estamos construyendo a nuestros reemplazos y mandándonos a un retiro anticipado involuntario, podría haber una gran ventaja en todo esto.
De hecho, podría darnos un asiento en la mesa justo cuando las barreras entre disciplinas se vienen abajo y la colaboración interfuncional se reinventa. Para analizar esto, he invitado a una gestora técnica de programas en el ámbito del SaaS que ha empezado a crear agentes de IA principalmente por necesidad, ya que lidera por sí sola decenas de programas en un equipo de 130 programadores, analistas de datos y otros especialistas técnicos, además de atender a más de 1,000 interesados internos.
Ella compartirá su enfoque para trabajar con IA, repasando la pila tecnológica que usó para construir un agente de recepción y triaje que ya está ahorrando 15 horas al mes, y su opinión sobre cómo afrontar nuestra última crisis existencial podría conducir a una mejor colaboración, camaradería y comunidad dentro de los equipos interfuncionales y más allá.
Espero que disfrutes el episodio.
Bienvenidos al pódcast de Gestión de Proyectos Digitales: el programa que ayuda a los líderes de entrega a trabajar de forma más inteligente, entregar procesos más fluidos y liderar a sus equipos con confianza en la era de la IA. Soy Galen, y cada semana profundizamos en estrategias reales, tendencias emergentes, marcos comprobados y la ocasional "batalla campal" desde la primera línea de los proyectos. Ya sea que lidies con enormes procesos de transformación, implementes flujos de trabajo con IA, o simplemente trates de mantener el caos bajo control, estás en el lugar correcto. Comencemos.
Hoy hablaremos de este dilema de construir agentes de IA para que hagan el trabajo de gestión de proyectos que solíamos hacer nosotros. Profundizaremos en el proceso de construir herramientas y agentes de gestión de proyectos impulsados por IA. Analizaremos las implicaciones que estos agentes tienen en los equipos humanos de proyectos técnicos y abordaremos algunas preguntas existenciales sobre la carrera de gestión de proyectos y cómo mantenernos cuerdos.
Me acompaña hoy Alla Tarasenko, Principal Technical Program Manager en Gusto. Alla es una apasionada de la tecnología centrada en las personas, con experiencia trabajando de manera transversal en dominios como datos y analítica, infraestructura, aprendizaje automático, seguridad y cumplimiento. Ha liderado importantes programas y supervisado operaciones de entrega durante más de trece años, en el SaaS con compañías como Smartsheet, NerdWallet y Gusto, implementando nuevos productos, orquestando migraciones a plataformas, construyendo equipos y flujos de trabajo desde cero, y ahora innovando sobre cómo los directores técnicos pueden usar la IA para aumentar su capacidad sin perder las partes del trabajo que aman.
Es una defensora de ayudar a los equipos técnicos interfuncionales a trabajar mejor juntos y, como sugiere el título de este episodio, está empezando a construir agentes de IA e integrándolos en su operación, le guste o no.
Alla, muchas gracias por estar aquí conmigo hoy.
Alla Tarasenko: Gracias, Galen. Muy agradecida por la invitación, muy emocionada.
Galen Low: Es genial tenerte en el pódcast. Tú y yo hemos coincidido por LinkedIn la mayor parte de este año, y me alegra que por fin coincidimos. Pensé: "Vaya, algo de lo que estás haciendo es exactamente lo que mis oyentes necesitan escuchar." En concreto, son las realidades de aumentar la capacidad del equipo de gestión de proyectos apoyándose en IA, construyendo agentes y toda la serie de cuestiones filosóficas que eso conlleva.
Estoy muy emocionado por profundizar y, sinceramente, sé que probablemente encontraremos muchos temas interesantes. Pero, por si acaso, aquí está el plan que he esbozado para hoy. Para empezar, quiero lanzarte una gran pregunta que mis oyentes quieren que respondas.
Luego me gustaría ampliar la perspectiva y hablar de tres cosas. Primero, quiero conocer los retos que te llevaron a sumergirte de lleno en la IA y el porqué de tu enfoque. Después, quiero desvelar tu aproximación a la construcción de un coordinador de proyectos con IA, no sólo la pila tecnológica sino también el proceso, los contratiempos y tal vez la resistencia de tus colegas o incluso de tu voz interior.
Por último, quiero tu visión sobre cómo imaginas a tu equipo trabajando con coordinadores de proyectos de IA en un futuro próximo, qué supone esto para perfiles como el tuyo y qué cambios son necesarios para llegar ahí. Suena ambicioso, ¿qué te parece?
Alla Tarasenko: Sí, es mucho, pero adelante, hagámoslo.
Galen Low: Bien.
Genial. Empecemos. Quiero comenzar con una gran pregunta: has estado construyendo con empeño un conjunto de agentes y herramientas de IA para ayudar a los líderes de ingeniería a gestionar sus propios proyectos y mantenerte organizada. Pero por lo que sé de ti, eres alguien que se apasiona por la gestión técnica de programas y que además tiene un enfoque muy centrado en el humano en el ejercicio de su práctica.
Así que mi gran pregunta es: ¿al crear un equipo de gestores de proyectos agentivos, no nos estamos quedando sin trabajo?
Alla Tarasenko: Sí, me encanta esa pregunta, y como has dicho, es de esas grandes preguntas peludas, y podemos ir en muchas direcciones. Y antes de responder, quería reconocer, lo hablamos un poco al preparar el episodio, pero siempre que oigo hablar de construir agentes me surge esa sensación de: "¿Está hablando de mí?" Aparece el síndrome del impostor, porque creo que muchos de nosotros, que no somos ingenieros y estamos entrando en este ámbito en el último mes o año, nos sentimos como aprendices, como estudiantes en un área bastante nueva y donde cada día hay un nuevo descubrimiento.
Es difícil verse con esa luz todavía. Y quería mencionarlo porque, con todo el postureo en internet, creo que muchos se sienten igual que yo, más que esos que declaran: "Soy el rey de la IA". No estás solo. Sobre si nos quedamos sin trabajo, ¿quién sabe realmente?
Quiero reconocer que hay muchas predicciones, muchos "si haces esto estarás bien, si no te quedarás atrás del bonito futuro". Podemos hacer suposiciones. No puedo predecirlo, pero sí creo que, como dices, le guste a quien le guste, es una herramienta con la que trabajaremos, y ya no veo mi trabajo fuera de la IA, al menos no en mi ámbito.
Dicho esto, creo que por mi rol concreto y el tipo de empresa, soy un buen ejemplo de alguien que realmente puede aprovechar toda la ayuda posible. Explico: en los últimos 10 años he trabajado sobre todo en empresas medianas, digamos entre 500 y 3,000 personas, creciendo de un lado a otro.
La tendencia que he observado es reducir el número de personas de operaciones y gestión técnica de programas y reservarlas solo para procesos de alto nivel, arquitectura de procesos, gestión de grandes programas. En mi trabajo actual, soy la única TPM en un equipo de 130 personas. En otro trabajo, la proporción era más bien una a mil.
Esa sensación existencial de "¿ya no somos necesarios? ¿Para qué estamos?" la llevo sintiendo mucho antes de hablar de IA. Y cuando eres una TPM al servicio de un equipo de 130 personas, hay tanto que quieres hacer y tantos flujos y personas a las que quieres ayudar.
Quieres entrenar, apoyar distintos proyectos, especialmente cuando ves a líderes novatos enfrentarse a su primer proyecto. Quieres mejorar procesos, medir operaciones. Hay mucho por hacer y tienes que ser muy selectiva con tu enfoque.
Poder al menos llevar las tareas rutinarias y repetitivas, que suelen ocupar buena parte del día, y delegarlas a la IA, sinceramente, sé que parece publicidad de IA, "así tienes más tiempo para el trabajo significativo", pero en mi caso es verdad, porque la proporción salvaje de apoyo que manejamos en empresas medianas, para mí y muchos TPMs, hace esto especialmente motivador.
Así que sí, esa es mi motivación: no solo mantenerme actualizada en tecnología, sino poder dedicarme a lo que amo: arquitectura de procesos, coaching de equipos, descubrimientos, y no tener que mover tickets manualmente de un tablero de Jira a otro cada semana, solo para triaje, como hacía hace apenas un mes.
Galen Low: Me gusta cómo lo planteas: sí, construiremos con IA para ampliar nuestra capacidad y cambiará nuestros trabajos, y quién sabe si el rol seguirá vigente, pero seguro que no hacerlo parece un riesgo mayor para la relevancia, la seguridad laboral y el futuro del puesto.
La respuesta probablemente no sea evitar la IA. No me malinterpretes: creo que la gente comprende esto, pero tienes razón sobre el postureo y la presión de hacer esto nos guste o no, sentimos que nos obligan.
Parece que si no estoy para mover los tickets de Jira, me quedo sin trabajo. ¿Entonces qué hago? Pero diste ya ejemplos de lo que haríamos en vez de copiar notas de reunión, por ejemplo. Y algo que me llamó la atención...
La mandíbula se me cayó cuando mencionaste las proporciones porque vengo de agencia, donde manejas de 4 a 10 proyectos de complejidad variable, con 12 en una empresa de 100 o más. Normalmente, en cada proyecto hay un gestor. Pero a la escala de un equipo de 1,000 liderando varios proyectos y tú eres la única o en un equipo de 130 siendo la única, el reto cambia.
Piensas en eficiencia operacional y escalabilidad con un enfoque humano. Pero la respuesta no es necesariamente contratar más gente para que cada 10 proyectos tengan un gestor, sino preguntarse: «¿Cómo creamos procesos?»;
¿Cómo diseñarlos? ¿Cómo empoderar a quienes lideran proyectos aunque no sean gestores profesionales? ¿Y cómo cooperar? Te vuelves más mentora y operadora. Hace falta esa mentalidad, más que el cariño de proyectos “mis bebés”. Es distinto. Sé que a muchos les parecerá obvio, pero vengo de un fondo donde en cada proyecto complejo para clientes debía haber un gestor muy senior capaz de enfocarse en el proceso y todo lo demás.
Eso es muy diferente a la mentalidad operacional. Es interesante.
Alla Tarasenko: Sí. Creo que lo esencial es que el trabajo aún debe realizarse. Siempre vuelvo a eso cuando oigo que “no hace falta gestión de proyectos porque”, o esa idea de que la conexión, el pegamento —todo lo necesario para realizar el trabajo entre distintos perfiles y equipos— debe suceder.
La cuestión es: ¿quién lo hace? ¿Y qué combinación de personas y herramientas lo acaba haciendo? Si puedo aportar apoyo en forma de “así puedes ver el estado de los proyectos” o “así inicias uno”, mediante un asistente sencillo que genere lo que necesitamos para darle seguimiento…
Si puedo compartir buenas prácticas en un flujo concreto, eso da confianza y ayuda. Y mi esperanza es que—no creo ser la única—cuando ves tu día y piensas “haré esto grande e interesante”, pero terminas sepultada en mil detalles que ni describes ni explicas el impacto…Reducir eso es lo que busco y así decido en qué casos de uso enfocar la IA.
Galen Low: Me gusta. Siendo product owner de gestión técnica en Gusto, una empresa de software de RR. HH. muy orientada a IA y datos, se refleja en tu cargo, ¿verdad? Bueno, perdón si lo digo mal. Pero tengo curiosidad: dada la proporción, ¿en qué momento supiste que debías construir algo con IA, como un coordinador agéntico, para que las operaciones siguieran como necesitabas?
Alla Tarasenko: Si soy honesta, tiene que ver con el enfoque mental… Hablamos antes sobre si alguien aborda la solución pensando en reunir personas, comunicar claro, tener la estructura adecuada… Cambiar el chip a “puedo automatizar esto” no es sencillo ni obvio. A riesgo de ser vulnerable: no fue una gran decisión, “sí, necesito ayuda y debe ser IA”.
Fue por puntos de dolor concretos. Para mí, el mayor era la recepción y triaje: cuando llegué, no había un proceso estructurado, era todo ad hoc. Cada equipo lo manejaba distinto, así que diseñé un flujo más centralizado vía canal, Jira, triaje dos veces por semana.
Muy manual: sacar tickets, discutirlos, actualizarlos en Jira. Era ridículo el tiempo invertido. Pero era importante centralizarlo. Fue tan doloroso que, en cuanto la herramienta estuvo disponible, lo primero fue: “ojo, quisiera no tener que hacer esto”.
El proceso de descubrir las herramientas y, mientras investigaba, cómo evolucionaron y maduraron—en pocos meses—hizo lo que imaginaba posible. Este proceso tosco en la entrada, ahora redirige a Jira y el back end lo maneja ya un agente, Gumloop, que conecta Slack y Jira.
Suena sencillo, pero implica mucho: entender el contexto de cada ticket, elegir dónde va, distinguir entre científicos de datos e ingenieros de plataforma, identificar urgencias, generar tickets de calidad (no solo basura a corregir), crearlos en Jira en el espacio correcto, todo eso. E insistí mucho en lo que necesitaba. Probé otras herramientas, no diré cuáles para no dejar mal a nadie, pero no cumplían mis requisitos.
Descubrí Gumloop, participé en el cohort, lo probé. Al principio era muy enfocado a workflows y los armé, pero la complejidad era injustificable. Al intentar varias cosas, hice otro cohort y justo ahí cambiaron a agentes.
Y, como dicen, todo cambió. Allí entendí que ahora sí podía hacer lo que quería. Ahora tengo un agente integrado en el flujo. Y aún esperé unos features extra para lograr lo que necesitaba: algo tan simple como permitir a la gente hacer preguntas en Slack sin mención directa al bot (ya que no puedes formar a más de 1,000 personas para que lo hagan siempre igual).
Y eso fue una revelación: la IA no será en un año como es hoy, igual que no era igual al empezar y al terminar este desarrollo.
Galen Low: Es muy importante porque dijiste tres cosas clave: esperabas poder automatizar el proceso; había 1,000 interesados en el canal enviando solicitudes, bugs, información a triajar y pasar a Jira, lo que consumía mucho tiempo, cosa poco gratificante. Esperabas que la tecnología evolucionara. Segundo, la tecnología llegó, pero lo primero que probaste no era lo adecuado. Pasaste por obstáculos y pensaste “esto no es para mí”. Hay herramientas para todo, pero hay que encontrar la que encaje, y saber parar y seguir buscando. Tercero, la tecnología cambia tan rápido que va reaccionando a nuestras frustraciones y deseos, y todos tenemos puntos de dolor.
Veo gente que la descarta: “ChatGPT no sirve para esto”, pero “espera una semana”, cambia rapidísimo. Lo importante es ver qué podemos resolver hoy y dibujar el camino, porque en 10 meses puede ser diferente.
Alla Tarasenko: Y la gente habla de cómo aislar el contexto de la herramienta y protegerse. Pienso mucho en eso de “construir un avión mientras vuelas”, es mi metáfora diaria porque literalmente es eso: creamos productos y gestionamos el cambio mientras lanzamos algo a más de 1,000 personas y debe funcionar bien. La tecnología cambia, tu capacidad de aprender también. Puede que debas cambiar de herramienta. Es un ciclo continuo y debemos aprender a manejarlo mentalmente.
Galen Low: El cambio de mentalidad es la habilidad en sí. Construir el avión volando es la habilidad. Para gestores, tradicionalmente “mantener las ruedas al bus”, pero ahora es “construir el bus”. ¿Te costó ese salto de operar a construir, el despliegue y el gestión del cambio, o fue natural?
Alla Tarasenko: Siendo honesta, fue difícil. Hasta logísticamente, creía que necesitaría mucho tiempo sin interrupciones para crear el workflow en Gumloop o conectar todo, pero la realidad es que me costaba encontrar esas horas, en parte por procrastinación asociada a la ansiedad o el miedo: “quizá no lo haré bien”, “no sé qué esperar”, “no sé si estoy sustituyéndome a mí misma”… Todo pesa. El primer paso cuesta. Pero, una vez lo das y entregas algo, ganas inercia y todo se hace más fácil. Aun así, el salto de “resuelvo esto con personas y flujo” a “lo resuelvo construyendo algo” para muchos (sobre todo si no has programado en años) es nuevo.
Sé que hay gestores muy orientados a automatizaciones y para ellos el paso es más natural. Pero la otra vez, pido al equipo ayuda para validaciones manuales en una migración de base de conocimientos, pensando que necesito expertos revisando el material y el manager de ingeniería responde “¿por qué no lo automatizamos?”
Galen Low: Ese trabajo pendiente se puede automatizar ahora. “¡Hola, no queremos hacer tu UAT!” Es un cambio de mentalidad, y uno de los beneficios de estar en una empresa orientada a IA: los ingenieros, los científicos de datos, están dispuestos y hasta sugieren usar IA para ayudar, disfrutan el valor añadido. Eso genera pertenencia, aunque vamos todos juntos hacia el abismo. Pero al menos es compartido y colaborativo. Sé que muchos oyentes trabajan en organizaciones donde hay “bandos” sobre la IA y es difícil dialogar. Algunos se resisten mucho, otros la abrazan con fervor. Culturalmente eso produce discordia, pero me gusta esa conversación de “oye, resolvámoslo así”. ¿Crees que al construir con IA te acerca más al equipo de programadores y científicos de datos?
Alla Tarasenko: Nunca lo había pensado, pero creo que sí. Es un objetivo común. Además, en Gusto la IA es una prioridad, te animan y apoyan a usarla, tienes libertad de herramientas y acceso a formación, porque si queremos que los clientes (pequeños negocios que necesitan ayuda) tengan acceso a IA, tenemos que vivirlo desde dentro.
Me encanta ver que los compañeros no ingenieros también experimentan las mismas dudas, dolores, aprendizajes y alegrías. Hemos compartido demos, herramientas, aprendizajes... es divertido y personal. Además, pienso mucho en la polinización cruzada: el equipo de ciencia de datos desarrolla IA para automatizar respuestas, quizás eso sirva para intake y responder ahí; o para vincular criterios automáticos en tickets de desarrollo. Ahora podemos colaborar de modos antes imposibles.
Galen Low: Es más colaborativo. No es “ayudo a tu problema” sino “esto es nuestro problema”, y juntos lo resolvemos, con una sensibilidad común, incluso nueva. Ya no solo proceso o mentalidad, sino que construir una máquina pequeña, todos lo entienden y se entusiasman. Eso da oportunidad de trabajar distinto, juntos.
Alla Tarasenko: Quiero crear algo juntos y ver qué aporta cada uno, qué perspectiva o habilidad mejora el resultado. ¿Qué aporto yo que no puede aportar un ingeniero o un project manager? ¿Qué visión o huecos identifiques que otros no ven?
Galen Low: Me gusta porque se suele decir que “como gestor no eres el experto”, pero me gusta tu planteamiento: también tenemos algo que aportar. Yo siempre digo: somos expertos en entrega y en orquestar el trabajo en equipo, conducir resultados. En el flujo de triaje, por ejemplo, sabes exactamente lo necesario desde todos los ángulos; sabes los criterios y la información que necesitas antes de pasar a otro alguien, así evitas perder tiempo.
Eso es lo que aportamos a la conversación. Y está bueno destacarlo así.
Alla Tarasenko: Sí, y te obliga a revisar lo que hiciste y lo que aportaste en el pasado de otra manera. En entrevistas hablabas de proyectos entregados, éxito, plazos… Antes era suficiente. Ahora la definición de lo que entregamos, de lo que es “suficiente”, de cómo se mide el impacto, está cambiando. Me gusta ser parte de esa conversación al menos.
Galen Low: Es la forma de mantenerse relevante y valioso: seguir en la conversación.
Alla Tarasenko: Sí. Al final todos estamos aprendiendo juntos y tratando de evitar grandes afirmaciones, sin pretender saber qué pasará. Eso es válido.
En el inicio, si eres gestor de proyectos (o no ingeniero) empezando con la IA, recomiendo ser minimalista y enfocado. Muchos quieren probar, pero no arrancan porque se saturan de querer hacer diez cursos, probar diez herramientas, y no hacen nada. Lo mejor es sentarte con la herramienta que tengas y “hablarle” de lo que quieres hacer.
Galen Low: Es cierto.
Alla Tarasenko: Así que empieza con lo que tengas. Algo de lo que aprendas te servirá para otros contextos.
En el trabajo, si vas a construir algo, sé generoso contigo con el tiempo. No asumas que lo harás en un día: lo que más tarda quizás es lo menos esperado. El proceso de crear el agente en sí, con mucho contexto previo, puede durar minutos.
Pero tratar los problemas y arreglarlos, y el tema de la infraestructura (crear tickets en Jira, la cuenta de servicio, gobierno y seguridad, etc.) llevó semanas. Si haces algo nuevo, esperas que la próxima vez sea más fácil. Así que infraestructura y entender el entorno tarda más que el desarrollo puro con la IA. Todos dicen que la IA es no determinista.
Eso genera frustraciones inesperadas: pruebas y funciona una semana, y de repente hace algo raro. Hay que desarrollar una especie de zen para relajarse y corregir, aprender de ello y no saturarte. El FOMO es real: sientes que todos ya tienen ejércitos de agentes. Soluciona los casos de uso reales: así verás rápido si funciona y aprenderás.
En general creo que es buen consejo ser estricto con el alcance. No intentes abarcar demasiado de golpe, menos si es una herramienta nueva para ti.
Galen Low: Muchos desarrolladores oyendo esto dirán: “¿Ves? Lo que crees que tarda poco tarda mucho, y viceversa. Por eso nuestras estimaciones fallan. Ahora lo entienden.” Y es cierto, porque las cosas se diseñan para gratificarte rápido: chatear y surge un producto o web funcional. Pero como dijiste, entrando a infraestructura y compliance, armaste algo de alcance acotado para triaje y lo lanzaste a 1,000 personas.
Ahora construyes software: tienes usuarios, bugs, conectividad que mantener. No era sólo un prompt y ya. Lo que creaste es orgánico, probabilístico, demanda mantenimiento y crecerá con el tiempo.
No terminas nunca. Es como la paternidad: crees que terminas, pero sólo fueron los años de bebé. Falta mucho camino.
Alla Tarasenko: Buena comparación. Sí, es una montaña rusa.
Galen Low: ¿Podemos adentrarnos en tu stack?
Mi comunidad de gestores digitales techie ya no quiere sólo “asistentes de notas con IA”. Quieren integrar herramientas. Dijiste que no era sólo conectar un electrodoméstico, sino varias plataformas: Gumloop, Slack, Jira, etc. ¿Puedes contarnos, a lo que sea posible, sobre la pila tecnológica y el flujo, cómo se conecta para intake y validaciones?
Alla Tarasenko: Al ser algo en producción en mi trabajo, no iré al máximo detalle, pero es acorde con lo que hacen muchas empresas. Tenemos acceso a varias herramientas empresariales: Claude, OpenAI, herramientas nicho como Gumloop, usamos MCP con RunLayer; todo conectado a Google Drive, Jira, Slack, etc.
Antes era más complejo (pasaba por Bedrock, AWS…), pero ahora es más directo (algo que agradecemos los que no somos ingenieros). En Gumloop, es muy simple: añades Jira y Slack a tus “espacios” y ya opera. Uso MCP sobre todo en mi code code (además de Gumloop), y para tareas programadas, uso webhooks.
Galen Low: ¿Puedes explicar el flujo? ¿Hay algo escuchando en Slack para detectar solicitudes?
Alla Tarasenko: Sí.
Galen Low: Si no está claro para ponerlo en la cola de triaje, ¿qué pasa y qué lo gestiona?
Alla Tarasenko: Tomando el bot de intake: en Gumloop tienes dos maneras para disparar la acción cuando hay una pregunta en Slack: mencionarlo explícitamente (más rápido) o crear un trigger en la cuenta del agente (más natural). Así enlazas al canal y defines las condiciones; puedes excluir bots, etc., y comienza la interacción. La persona pide algo, el bot responde. Hay una conversación para recabar detalles o redirigir si lo pide (por ejemplo) IT en vez de datos.
Si no se redirige, hace más preguntas; cada respuesta se asocia a un hilo para mantener la conversación dentro de ese contexto. Va por el workflow y pide confirmación e informa a qué equipo va a redirigir el ticket; tras la confirmación, crea el ticket en Jira con una cuenta de servicio única. Dentro de Jira, sustituye esa cuenta por el nombre de la persona solicitante (por razones de seguridad, etc.).
Es directo pero asombroso lo que logra: aún hay retos (si alguien hace dos preguntas seguidas, responde dos veces; si hay varias personas en el hilo, responde con mucha elegancia). Estoy trabajando para pulirlo más aún.
Galen Low: Orgullo de “madre”: “¡Míralo manejando toda la complejidad política y lingüística!” Y todo sucede en el hilo de Slack, donde el trabajo ocurre. Después de eso, ¿cuándo lo ve un humano? Es decir, tras crear el ticket en Jira y darle contexto, ¿el bot prioriza o pasa a un humano para validar el nivel de urgencia o avanza por su cuenta?
Alla Tarasenko: El agente sugiere la urgencia según la conversación, es uno de los datos que intentamos extraer (“circunstancias de negocio”), pero este primer desarrollo era sólo para asignación a nivel equipo, no persona. Luego, cada equipo revisa y asigna internamente. Lo que estoy haciendo ahora es lanzar un script semanal (Claude Code) que envía un resumen de los tickets (plazos, cuántos nuevos, cuántos pendientes).
Estoy probando cómo automatizarlo para que no sea sólo métrica, sino un empuje (“nudge”) directo a los leads, sugiriendo acciones (“haz esto con este ticket”).
Galen Low: “Esto es lo que te sugiero hacer hoy.” Nudge.
Alla Tarasenko: Sí. Hay mucho potencial para el futuro: que responda más consultas automáticamente, que el routing sea más preciso (nivel subequipo). Pero, como dijimos antes: estricto con el alcance, así obtienes beneficios tempranos antes de ampliar más.
Galen Low: Hablemos de beneficios. ¿Cuánto tiempo crees que estás ahorrando o cómo lo mides ahora? ¿Cuán profundo es el impacto en productividad, eficiencia, etc.? Cuéntame sobre los beneficios.
Alla Tarasenko: Gran pregunta. Muchos podemos mejorar midiendo el impacto. En este caso, calculé el tiempo gastado en reuniones de triaje y tareas manuales: unas 15-17 horas al mes. La meta es acercarse a cero (sigo supervisando y corrigiendo bugs), pero ya es mucho más liviano.
Otra forma: hago encuestas periódicas de satisfacción a los interesados principales y, dentro del equipo, retrospectivas sobre la experiencia triaje.
Galen Low: Me sorprendiste: aunque el alcance era limitado, parece que eres una pequeña “empresa de producto”, mandas encuestas tipo NPS, tienes roadmap… aunque sea sólo parte de tu trabajo, es un recorte profundo y el tiempo ahorrado no es menor. ¿Esas 15-17 horas son globales o por persona?
Alla Tarasenko: No, es en total.
Galen Low: Pensé que era por persona; ¡igualmente, es muchísimo!
Alla Tarasenko: Y el factor de satisfacción también cuenta: no es igual interactuar con un bot amable que con un formulario donde nadie sabe qué pasó. Aquí obtienen su ticket y seguimiento. La “sorpresa” se nota en la experiencia y eso es un producto menor, pero con gestión de lanzamiento, comunicación y gestión del cambio. ¿Se mantiene? ¿Se actualiza? ¿Quién lo administra? Hay que llevarlo también con visión de producto. Siempre lo defendí: si trabajas en gestión de programas/operaciones, debes entender los huecos y resolverlos como un gestor de producto, más aún con IA. Eso se hace más obvio: incluso si no lo pensabas antes, ahora sí, porque empiezas a construir partes del soporte de gestión como kickoffs, artefactos, herramientas para reports, etc., y luego ir a hablar con el equipo, especialmente los nuevos leads: ¿esto ayuda? ¿Cuál es tu mayor problema con reto managerial por primera vez? ¿Qué te quita el sueño? Así sabré qué desarrollar después.
Galen Low: Para mí lo que haces representa IA realmente agéntica y proactiva: toma decisiones, no espera un simple prompt y ya. Por eso es tan eficaz y se vive como un producto, con mecánicas y criterios propios. Y volviendo a esa reflexión de “qué aporto como gestor”, parte es esa sensibilidad de investigar usuarios, definir requisitos, priorizar, crear un roadmap y lanzar encuestas de sentimiento. Saber desplegar y gestionar el cambio afina el éxito de lo que construimos.
He hablado con gente que un día se da cuenta de que tiene 700 agentes en la nube y no sabe ni qué hacen; construyen y ya. En cambio, cuando hay feedback constante y mejora continua, ahí está la diferencia.
Alla Tarasenko: Me encanta que menciones la gestión del cambio porque es de las habilidades más cruciales hoy en día. Con la IA hay presión de ir rápido, desplegar y experimentar, lo cual es abrumador para muchos. El carácter no determinista de la IA suma caos. Lo que entregas trae beneficios, pero también desorden y confusión. Debes aplicar gestión del cambio y mucho de lo que haces puede que deba cambiar: más empatía en la comunicación, menos solo más información. En medio de tanto chat y bot, damos valor a lo humano: “sé que esto es una locura; aquí estoy para apoyarte, cuéntame qué más necesitas”. Será vital.
Galen Low: No deja de llamarme la atención que muchos VPs o “chiefs” de IA tengan experiencia en marketing, porque no sólo venden sino que entienden las necesidades y comunican con empatía. Y, además, hay que hacerlo rápido: se puede construir algo en una semana, pero si la adopción tarda 17, no es lo ideal.
Alla Tarasenko: He visto posts sobre “en pocos meses la IA hará todo lo humano”, y, más allá de si es cierto, falta hablar de adoción: nunca va al paso de la tecnología, ni en lo macro ni en tu empresa. ¿Cómo minimizas la gestión del cambio? Si tienes muchas herramientas compitiendo y mil comunicaciones, es perjudicial no productivo. Es algo que todas debemos repensar, pero es fascinante.
Galen Low: Solución fácil: eliminemos a los humanos. ¡Es broma! Quizás aquí deberíamos cerrar. Te agradezco mucho que hayas abierto el proceso de tu flujo de triaje y sé que estás explorando cómo ayudar a quienes, sin ser gestores de proyectos, asumen ese rol temporalmente. ¿Cuál es tu visión de futuro para tu equipo? ¿Cómo será la convivencia humano-IA, y la importancia de la fluidez digital?
Alla Tarasenko: Gran pregunta, la tengo muy presente. La fluidez IA ya es crucial para nuestros roles. Como decías, escribí en LinkedIn: para mí no se trata de elegir si haces el trabajo con o sin IA, sino si haces el trabajo o te vas a vivir a un bosque. Mi trabajo ya no existe sin IA, al menos en mi sector.
Aunque encontrara una empresa sin IA, mi perfil sería poco vendible tras un despido. Así que, aunque no sea forzado, es la realidad actual: todas usan IA, más o menos. Lo que me cuesta imaginar es cómo será en un año: todo cambia por semanas y meses de formas impensables. Pero la visión positiva es que tendremos herramientas realmente útiles para quitar lo tedioso y centrarnos en estrategia, conversaciones, conexiones entre equipos y perfiles. Cuando gente distinta, por rol o experiencia, se junta para conectar puntos antes separados pasan cosas sorprendentes. Muchas veces no teníamos espacio ni hábito para eso. Si creamos el hábito de dialogar y buscar soluciones juntos, sin importar rol, será genial. Pero, en resumen, soy optimista cautelosa y lo único seguro es seguir aprendiendo y conectando.
Galen Low: Es refrescante y lógico: antes nos especializamos por necesidad, porque no se puede saber de todo. Eso creó muchos silos (“no es mi problema”) y dependencias. Ahora hay oportunidad de romperlos, colaborar, hablar, tener vocabulario y sensibilidad nueva y común. Nunca sabremos de todo, pero juntos, con ayuda IA, vamos más lejos. Que la IA nos ayude a trabajar juntos.
Y sí, la palabra estratégica se repite, pero es lo correcto: ahora podemos planear y decidir juntos, conociendo mejor lo que cada uno hace y apoyándonos. Así la IA potencia una colaboración mejor.
Alla Tarasenko: Quién sabe. También nos decían que las redes sociales iban a unirnos y mira cómo terminó eso…
Galen Low: Espera a que los humanos estropeen algo bueno.
Alla Tarasenko: Tengo varias visiones, pero prefiero quedarme con el optimismo prudente. Hay inquietudes y temores, pero seguimos adelante aprendiendo, apoyándonos en tiempos inciertos. Viví una situación similar cuando se derrumbó la Unión Soviética siendo niña. No es lo mismo, pero pienso en ello seguido. El mecanismo de defensa era la comunidad, estar cerca de quienes compartían el reto. Hacia ahí tiendo ahora.
Galen Low: Me gusta esa idea, aunque tú no quieras trazar un paralelismo directo, creo que los humanos en general han demostrado mucha resiliencia cuando el suelo se desmorona bajo sus pies, y ahí la comunidad es lo que nos mantiene unidos y evita que caigamos. Fantástico. Alla, muchas gracias. Ha sido muy divertido. Publicas cada día en LinkedIn, lo cual admiro. Si alguien quiere saber más de ti, ¿dónde puede ir?
Alla Tarasenko: LinkedIn es la mejor vía. No uso otras redes para cuidar mi salud mental, pero ahí sigo, lo cual es paradójico. Mi usuario es Alla Tara (y entre paréntesis Senko), y participo en el reto de publicar todos los días de mayo (aunque ayer me olvidé, así que no hay que hablar de eso).
Galen Low: Ahora entendemos que eres la única TPM en un equipo de 130, atendiendo a miles en Slack. Todo perdonado.
Alla Tarasenko: Me encanta conectar con otros responsables de operaciones y programas, conocer nuevas personas, debatir y ver cómo va todo en estos tiempos tan locos.
Galen Low: Genial, incluiré tu perfil en las notas del programa. Gracias por compartir lo que sabes y por tu humildad y humanidad. He aprendido mucho, y espero que los oyentes también.
Alla Tarasenko: Muchas gracias, Galen. Ha sido una experiencia muy divertida.
Galen Low: Eso es todo en el episodio de hoy del pódcast de Gestión de Proyectos Digitales. Si disfrutaste esta charla, suscríbete allá donde escuches. Y si quieres aún más consejos tácticos, casos y playbooks, crea una cuenta gratuita en thedigitalprojectmanager.com.
Hasta la próxima, ¡gracias por escuchar!
