Autor: Iñigo Serrano

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Cuando tu equipo se descompensa por culpa de la IA

Robot sentado en un balancín desequilibrado al atardecer, metáfora visual del desajuste que puede provocar la IA en un equipo.

Hace años estuve en un proyecto grande, de esos en los que cada funcional tenía a su pequeño equipo de tres desarrolladores. La cosa funcionaba más o menos bien, hasta que uno del equipo rompió la estadística: era tan rápido programando que el analista funcional no tenía tiempo material para darle más trabajo. Literalmente tuvieron que pedirle que aflojara un poco el ritmo. ¡Menuda paradoja!

Si todos tenemos un copiloto, ¿quién acelera más?

Creo que una de las claves cuando hablamos de IA como asistente es entender el impacto desigual que puede tener según el perfil. Me explico:

  • Un programador puede ver su productividad aumentada en un 20%.
  • Un analista funcional quizá solo un 10%.

Esto, que puede parecer poca cosa, puede romper los equilibrios que tan bien conocemos en los equipos: 1 funcional para 3 programadores ya no cuadra igual si uno avanza a toda mecha y el otro sigue con su ritmo analógico.

Riesgos de descompensar la maquinaria

Las estructuras de equipo no son casuales. Se ajustan con el tiempo, según experiencia y necesidades del proyecto. Pero si ahora metemos un factor externo como la IA, que favorece más a unos perfiles que a otros, podemos encontrarnos con:

  • Sobredimensionamiento de ciertas funciones.
  • Cuellos de botella inesperados.
  • Necesidad de repensar roles y ratios tradicionales.

La disrupción no pregunta, entra con fuerza

Llamamos “disruptiva” a una tecnología porque rompe el statu quo. Y la IA tiene potencial para hacerlo, no solo en lo que hacemos, sino en cómo nos organizamos para hacerlo.

Ya no basta con meter herramientas nuevas. Hay que repensar los engranajes del equipo: ¿quién marca el ritmo?, ¿quién necesita refuerzo?, ¿quién va a empezar a quedarse esperando?

Moraleja

No hay que temer al cambio, pero sí mirarlo de frente. Si estás liderando un equipo, como ha sido mi caso muchas veces, empieza a medir bien cómo impacta la IA en cada perfil. Y si ves que se descompensa… toca reequilibrar.

¿Te ha pasado algo parecido? ¿Has tenido que ajustar estructuras por la entrada de nuevas tecnologías? ¿Te está afectando ya la irrupción de la IA en tu equipo? Me encantará seguir la charla en LinkedIn.

La IA no solo te puede aumentar la productividad de un programador, también la de generar una entrada de un blog, ya sabes Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT.

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¿Quién entrena a tu IA? La nueva guerra del conocimiento

Dos personas encajan piezas de puzzle translúcidas con borde naranja en la cabeza de un robot sobre una mesa de cristal; estanterías azul oscuro al fondo. Metáfora de quién entrena la IA.

Hace unos años, cuando llegaba un nuevo programador al equipo, lo normal era darle un portátil, acceso al repo y un documento de onboarding que nadie había leído desde 2015. A partir de ahí, a remar. Tareas sencillas, mucho copy-paste, y a ver si con el tiempo aprendía algo entre commits. Esto era así en muchas consultoras. Y funcionaba… más o menos.

La IA como junior eterno (que no se va a otra empresa)

Creo que estamos ante una disrupción silenciosa. Me explico:

Al principio, la IA se va a parecer mucho a un perfil junior. Uno que no cobra, no se queja y no se va con la competencia cuando le ofrecen un poco más. Le puedes encargar tareas repetitivas, simples, y poco a poco va mejorando. Pero no porque “aprenda”, sino porque tú, o alguien, le vas dando más contexto, más ejemplos, más datos. En definitiva: lo entrenas.

Ahora bien, en los humanos está claro: si te vas, el conocimiento que tienes se va contigo. Pero con una IA, la pregunta se vuelve jugosa: ¿quién es el dueño del conocimiento que va acumulando?

Y aquí es donde entra el riesgo: si no defines bien desde el principio cómo y para quién aprende esa IA, puedes estar entrenando gratis a un activo que ni te pertenece ni te protege.

¿Quién entrena al entrenador?

Aquí hay dos modelos que se están empezando a perfilar:

  1. Proveedor-entrenador: tú pones la IA, la entrenas, y eso se convierte en tu ventaja competitiva. Es decir, el valor añadido ya no es solo el equipo humano, sino ese “junior digital” que sabe cómo quiere el cliente sus informes, su código, su documentación. Y eso no se lleva el cliente si decide cambiarte por otro proveedor más barato. Touché.
  2. Cliente-propietario: el cliente pone la IA, asume el coste y la entrena según sus procesos. Así, si cambia de proveedor, el conocimiento no se pierde. Porque está en su “junior digital”, que no se va con nadie, ni le ficha otra consultora.

Un nuevo campo de batalla: la propiedad del conocimiento

Este escenario cambia muchas cosas:

  • La lógica de fidelización de clientes.
  • El rol de los proveedores.
  • La propia estructura de costes del conocimiento.

Y todavía no tenemos todas las respuestas. Solo sé que estamos en un punto similar a cuando empezamos a usar máquinas virtuales y se rompieron muchos esquemas. Esto va a ser igual.

No es solo una cuestión técnica, es estratégica: quien entrena mal, replica errores. Y quien entrena sin marco, entrega ventaja competitiva sin saberlo.

Moraleja

Si vas a introducir IA en tus procesos, pregúntate desde ya: ¿quién va a entrenarla? ¿Quién va a pagar ese coste? ¿Y quién se queda con el conocimiento si el proveedor o el cliente cambia?

Aquí es donde entra la paradoja: retener conocimiento solía ser una estrategia… hasta que llegó la IA. Como expliqué en mi artículo [Cuando esconder el conocimiento ya no es estrategia] —donde planteo si tu saber vive solo en ti o también en una IA—, esa dinámica está cambiando radicalmente.

¿Tú cómo lo ves? ¿Quién debería quedarse con el conocimiento en la era IA? Me encantará leerte en LinkedIn.

Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT, de momento el conocimiento lo tengo yo, ya veremos por cuanto tiempo 🤷‍♂️

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👉 Por qué he vuelto a escribir en el blog (y que parte de culpa tiene la IA)

Manos robóticas tecleando en un MacBook sobre un escritorio clásico; a un lado, grabadora de voz con luz naranja encendida, metáfora de cómo la IA transcribe notas de voz para escribir el blog.

Recuerdo perfectamente cuándo registré este dominio. Fue allá por agosto del 2001, estaba en el pueblo y si no recuerdo mal fue el primer pago que hice por internet, con un poco de «acongojo». Antes de eso ya tenía alguna web desde el 98, si del siglo pasado, cuando hice el Diploma de Especialización en Soluciones Internet de la Universidad de Deusto. Vamos, cuando aún era una novedad tener “una página” y la santísima trinidad era tener un gif animado, frames, y botones que cuando pasabas por encima el cursor cambiaban.

De HTML con tablas al WordPress con plugins

Aquellas primeras webs eran lo que eran: unas cuantas páginas hechas a mano, subidas por FTP y que, si tenías suerte, no rompían en Netscape. Luego, como no podía ser de otra forma, llegó WordPress. Y con él, el blog que lees ahora.

Este blog ha tenido sus altibajos. Como todos. Porque mantener contenido de forma constante requiere tiempo. Y si no hay retorno, llega un momento en que no compensa. Lo mismo pasa con el canal de YouTube o el podcast en Spotify. Mucho curro y poca gasolina.

¿Por qué volver a escribir?

Pues por dos motivos:

  1. Siempre he escrito cuando tenía algo que contar… cuando descubrí Docker, cuando empecé a darle al Kubernetes o me liaba con mi Smart Home o con la irrupción de la IA.
  2. Y porque ahora, con el tema de la Inteligencia Artificial, se juntan el hambre y las ganas de comer.

La IA no solo está revolucionando la informática. Tiene potencial para cambiar la sociedad entera. Y además —y aquí viene lo práctico— hace que mantener el blog no sea una tortura.

¿Qué ha cambiado?

Antes, para escribir una entrada tenías que:

  • Tener algo que contar.
  • Ordenar la idea.
  • Escribirlo.
  • Buscar una imagen.
  • Resumir.
  • Etiquetar.
  • Publicar.
  • …

Y si, como yo, no te dedicas al marketing de contenidos, al final te acabas preguntando si merece la pena tanto follón.

Ahora, con ChatGPT, eso se reduce drásticamente.

Mi ChatGPT personalizado

¿Que no es como tener un copywriter de verdad? Obviamente. Pero para lo que yo necesito, va sobrado.

De ahí viene el lema: Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT. Una pequeña coña a Apple .

He entrenado un GPT con todo lo que había escrito en el blog. Le he dicho “esto es cómo escribo”. Y cada vez que tengo algo que contar, le mando un audio mas o menos estructurado. Él lo transcribe, lo adapta al estilo, y yo solo tengo que darle el último pulido.

Moraleja

No se trata solo de ahorrar tiempo: se trata de adaptar mi forma de pensar al nuevo contexto tecnológico.

¿Te pasa lo mismo con la IA? Me encantará leer tus reflexiones por LinkedIn.

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Productividad: de programadores junior a IAs

Vista cenital de escritorio dividido entre un boceto desordenado de código a mano y un plano holográfico pulcro, metáfora de la evolución de la productividad del programador junior a la IA.

Recuerdo una época en la que estaba de arquitecto software («analista técnico», que decíamos entonces) en un proyecto lleno de formularios de mantenimiento: listados, búsquedas, altas, bajas y modificaciones. Lo típico, vaya. Aquello era un festival de pantallas. Así que antes de encontrarme con un problema decidí hacer lo que suelo hacer en estos casos: cuadricular.

Cuadricular para sobrevivir (y escalar)

Creo que uno de los mejores enfoques para industrializar bien este tipo de aplicaciones CRUD es imponer una estructura. Me explico con un ejemplo de lo que hice:

  • Cada mantenimiento tendría siempre las mismas tres páginas: filtro, resultado y detalle.
  • Cada una con su nombre, su carpeta y su clase asociada.
  • Y en servidor, según el stack de turno (Struts, en aquella época), sus beans, controladores o lo que tocase.

Esto hacía que el programador, sobre todo el más junior, no tuviese que inventar la rueda. Ya sabía cómo se debía llamar cada clase, dónde iba cada cosa, qué JSP tocaba y cómo se enlazaban entre sí. Lo importante no era la tecnología, sino el patrón, la cuadrícula.

El objetivo no es el programador: es el sistema de trabajo

Porque el verdadero truco no era facilitarle la vida al programador. Bueno, un poco sí, pero no solo por eso. El objetivo era conseguir que la persona más barata posible, pudiese hacer bien el trabajo. Y para eso hay dos palancas:

  1. Que lo que hay que hacer sea tan sencillo que lo entienda cualquiera sin explicaciones, pero cada vez las aplicaciones son mas complejas porque les pedimos cada vez más cosas.
  2. Que aunque sea complejo esté tan bien explicado y estructurado que ni haga falta pensar… mucho

Esta estrategia ha funcionado durante años con personas. Pero ahora el reto es mayor: que funcione con inteligencias artificiales.

¿Vale también para IA?

Esa es la pregunta que me ronda últimamente. Porque al final, muchos de estos CRUDs son variaciones de la misma plantilla: cambian los datos, pero no la lógica. Si conseguimos estructurar bien el qué y el cómo, ¿podríamos darle a una IA las piezas y que nos monte el mantenimiento entero? ¿Y que el programador solo revise?

Creo que sí. Pero hay que volver a los básicos: pensar mucho, cuadricular, automatizar. En ese orden. Como ya conté en «Cómo abordar el desarrollo de una aplicación CRUD», sin estructura no hay industrialización que valga.

Moraleja

Si algo te funciona expandelo. Y si ya no son personas quienes programan, sino IAs… igual la estructura de siempre te sirve más que nunca. ¿Has probado a cuadricularle el trabajo a tu IA?

👉 Si te interesa este tema, echa un vistazo también a Gestión del conocimiento para ver cómo sistematizar más allá del código.

Tu eres de cuadricular o no, te leo en LinkedIn

La IA me ha ayudado a cuadricular estas entradas Diseñadas en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT.

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¿Y tú, en qué sigues siendo mejor que la IA?

Hace unos días estaba revisando código con un compañero. Había dejado un fragmento que, como diría cualquier auditor de ISO o CMMI con media sonrisa, “tiene margen de mejora”. Me acerqué, y le dije tranquilamente: “Este trocito… me ha dicho el Sonar que necesita un poco de cariño, ¿puedes encargarte?”. Sin más pistas.

🧠 Deja que piensen. Crecen más.

Creo que a la gente hay que darle espacio para pensar. Me explico: si te dan la solución mascadita, no desarrollas el “olfato técnico”, que es lo que más vale a medio plazo, creo que es parte del mentoring. Y efectivamente, al cabo de un par de días, me encuentro que el compañero había refactorizado el código tal como yo lo habría hecho… ¡y con algún truquito del lenguaje que yo ni conocía! Para nota. 🤯

Cuando le pregunté, me dijo que había tirado de ChatGPT. Y ahí fue cuando me saltó la reflexión.

⚙️ La IA ya compite contigo… y lo hace por 20 pavos al mes.

Siempre he tenido claro que si quieres ganar más, no puedes estar al mismo nivel que un junior recién aterrizado. Tienes que subir escalones: más conocimiento, más criterio, más responsabilidad.

Pero ahora ya no es solo competir contra gente que cobra menos… es que compites contra cacharros que trabajan 24/7, que no piden vacaciones y que, encima, aprenden rápido y cuestan cuatro duros.

Estas cosas suelen gustar al negocio, pero…

🎯 ¿Qué aportas tú que no pueda hacer una IA?

Hay que ir haciendo el ejercicio (incómodo, pero necesario) de tachar tareas en las que ya no aportas valor diferencial. Lo que quede en blanco, eso eres tú. Y si la lista empieza a encogerse… toca reinventarse. No es postureo de gurú de LinkedIn. Es pura supervivencia profesional.

Moraleja

No luches contra la IA. Lucha por seguir siendo útil. No se trata de ser más rápido que la máquina, sino más humano, más estratégico, más versátil. Si sabes en qué destacas, no hay algoritmo que te tumbe.

👀 Si te has quedado con ganas de profundizar, echa un vistazo a «Productividad: de programadores junior a IAs» (un manual de cómo cuadricular tu trabajo para que incluso un LLM rinda), a «Cuando tu radar profesional se queda sin señal» (ideal para recalibrar el hype-metro) ¡Luego me cuentas en LinkedIn qué te ha resonado!

Este artículo ha sido Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT y sí, en algunas cosas la IA es mejor que yo, que tampoco era muy difícil.

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¿Que es la innovación?

Fotografía realista, formato horizontal 16:9, oficina luminosa y moderna. En primer plano, una ingeniera joven —protagonista femenina, piel morena— explica ideas en un cristal con post-its de colores y diagramas de flujo. A su alrededor, equipo diverso (mujer asiática, hombre afrodescendiente, hombre caucásico) escuchando y tomando notas en tablets. Sobre la mesa, prototipos y herramientas sencillas que sugieren mejoras incrementales, mientras en segundo plano se proyectan sutilmente iconos holográficos que insinúan soluciones disruptivas. Sin logotipos ni marcas visibles. Estilo fotográfico limpio, colores cálidos y mucha luz natural.

En la anterior ocasión ya hablamos de que, en realidad, la innovación es la modernización de unas prácticas muy comunes desde hace mucho tiempo. Pero ¿qué es realmente la innovación? Podemos preguntarle a ChatGPT y lo que nos dice es lo siguiente:

«La innovación es el proceso de introducir nuevas ideas, métodos, productos o servicios que resultan en mejoras significativas o cambios positivos en diversas áreas. Puede ocurrir en distintos contextos, tales como tecnología, negocios, educación, salud y muchos otros. La innovación puede implicar la creación de algo completamente nuevo (innovación disruptiva) o la mejora de algo existente (innovación incremental).»

Pero ¿Que es la innovación?

La experiencia que he adquirido me hace ser de la misma opinión y me gustaría compartirte algunas reflexiones que se desprenden de esta definición.

Como la innovación supone algo nuevo o, al menos, una mejora, implica que para cada persona u organización «innovador» puede significar cosas distintas. Me explico: supongamos que una empresa gestiona sus proyectos con una metodología clásica en cascada; implantar una metodología más moderna basada en el agilismo le supondría una mejora y, consecuentemente, sería innovación. En cambio, para otra empresa del mismo sector que ya utilice agilismo no habría mejora y, por tanto, el agilismo no sería innovador. En definitiva, tú defines qué es innovador para ti.

El concepto de que algo suponga una mejora significativa es muy amplio, así que casi cualquier cosa puede ser innovadora. Por ejemplo, si un equipo desarrolla una aplicación de software sobre una versión de un lenguaje de programación y la migra a una versión superior que le permite mejorar su productividad gracias a las nuevas características del lenguaje, también se consideraría innovación. Eso es una suerte podrás seguir haciendo lo de siempre y decir que eres innovador… 😉 o no.

Que es la innovación para mi

Con esta definición prácticamente todo encaja dentro de la innovación, pero para mí lo que marca la diferencia a la hora de considerar si una empresa es innovadora o no es el hecho de si tiene un proceso de innovación definido, sistematizado y auditado… o si, simplemente, son unos colegas haciendo una prueba mientras se toman un café de máquina en la oficina.

Innovación disruptiva vs incremental

Creo que es esencial interiorizar que la innovación no tiene que ser necesariamente disruptiva; es decir, no tiene por qué poner patas arriba tu empresa o tu sector. Puede ser perfectamente incremental, con pequeñas mejoras, porque esto suele alejar a demasiadas personas de la innovación y si es el negocio que suele ser el patrocinador, tienes un problema.

Si lo tuviésemos todo claro, no sería innovación: sería un proyecto

Moraleja

Al final, innovar no es saltar al vacío, sino acotar riesgos y aprender deprisa.

¿Conoces mucha gente que piensa que la innovación debería ser disruptiva? Cuéntamelo en LinkedIn; me encantará conocer tu visión.

Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT también es innovación.

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De la Feria a la Innovación: Superando la Resistencia y Adoptando Nuevas Tecnologías

Fotografía realista con iluminación natural y ambiente diáfano en un pabellón de feria tecnológica. En primer plano, una ingeniera rubia sostiene una tablet mientras evalúa un brazo robótico de última generación en funcionamiento. A su lado, un compañero asiático y otro caucásico hojean catálogos impresos y comentan posibles mejoras, simbolizando el paso de los catálogos de feria a la prueba de concepto. Al fondo, stands y pantallas ligeramente desenfocados, sin logotipos visibles. Composición horizontal 16:9, colores vivos y sensación de entusiasmo por la innovación.

De mi experiencia gestionando innovación he extraído varios aprendizajes, y en esta ocasión quiero compartir contigo el que, para mí, es el más importante: superar la propia resistencia a la innovación. Una vez derribada, se desbloquea todo el universo de posibilidades.

Recuerdo a mi padre, ingeniero técnico industrial, cuando yo era pequeño. Llegaba a casa cargado con bolsas de catálogos tras visitar alguna feria —la más trascendente para él era la Bienal de Máquina‑Herramienta de Bilbao—. Extendía los catálogos sobre la mesa del comedor y empezaba a clasificarlos.

A veces descubrían un producto o proveedor desconocido; otras, nada que ya no conocieran en la empresa. Eso también lo consideraban positivo: significaba que estaban al día. Supongo que estarás de acuerdo en que este modo de proceder es normal; si no te actualizas, te adelanta la competencia.

En una ocasión lo acompañé a una feria en la ciudad. Se detuvo en un stand que vendía una máquina de encuadernar y comentó que tenían problemas al encuadernar las fotocopias en la oficina de la que él era responsable —hablamos del siglo pasado—. La máquina tenía buena pinta y el precio le pareció razonable, así que encargó una.

Tiempo después le pregunté cómo funcionaba; me contó que la habían probado, pero no terminó de convencerles. La devolvieron y compraron otra que se ajustaba mejor.

Me parece lógico: si ves algo que puede solucionar tu problema a un precio razonable, lo mínimo es probarlo, sobre todo en una empresa grande donde el coste de esa máquina no llega ni a la categoría de calderilla.

La innovación hoy día

Eso era el siglo pasado. Hoy el escenario se ha sofisticado. Procedo del mundo del desarrollo de software —es decir, de producción—; cuando me entrevistaban para el puesto de consultor de innovación mi gerente me acompañó, y al salir le confesé que, literalmente, no entendía qué hacía aquella gente. En ese proceso de sofisticación —metodologías, auditorías, departamentos de innovación— hemos perdido a algunas personas que piensan que innovar es casi como enviar un cohete a la Luna con magia negra.

Si quien se pierde es tu cuñado quizá hasta mole; si es un directivo de tu empresa o un cliente, probablemente sea un problema.

Conceptos clave

Te voy a actualizar los conceptos clave, simplificándolos un poco:

  • La versión moderna de señalar en el calendario las ferias para buscar novedades es lo que hoy llamamos observatorio tecnológico, radar de innovación o similar.
  • Probar una máquina encuadernadora con potencial de resolver tu problema ahora se denomina proof of concept—o PoC si lo dices en inglés.
  • Que la encuadernadora con buena pinta no te sirva una vez probada y tengas que buscar otra era normal en el siglo pasado y sigue siéndolo hoy: una PoC fallida no es un fracaso, es aprendizaje.

En el fondo, todo este modo de funcionar se engloba en el concepto de innovación, que puede ser disruptiva o no; pero eso lo dejamos para otra ocasión.

El mundo se ha sofisticado y cada día gira más rápido, pero los problemas básicos siguen siendo los mismos.

Moraleja

La moraleja es sencilla: probar y aprender sigue siendo la forma más rápida de ganar ventaja competitiva, por mucho que cambien las etiquetas. ¿Te apetece compartir tu última PoC (exitosa o fallida)? Conectemos y charlemos en LinkedIn.

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También es innovación el Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT.

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Los principios aplicados a mi SmartHome

Home assistant

Hace dos años, en plena pandemia, me compré una casa y ya que tenia que empezar de cero a montarla decidí hacer que fuese una casa inteligente, porque me gusta la tecnología y porque también me servia para el trabajo ya que el tener una casa inteligente es bastante innovador y una implementación domestica de un IoT.

En esta entrada te voy a comentar los principios por los que me he regido al montar mi SmartHome.

No quiero interruptores sofisticados

Lo primero que monté (aquí tienes todos los cacharros que uso) fueron un par de bombillas de Philips Hue enganchadas con el ecosistema de Apple y como soy muy listo me dije que podía encender las luces con el Siri del Apple Watch. Vaya fracaso. El Apple Watch no siempre me reconocía el comando, tenia que acordarme del nombre exacto de la luz que quería encender, entre que tardas en decir el comando, el reloj tarda en entenderte y luego lanza el comando me encontraba que llegaba a la habitación que quería encender y todavía no se había encendido la luz.

Eso si con esto del teletrabajo nos echamos una risas porque un día estaba en una reunión informal con el equipo y tenia que ir al baño así que le dije al reloj que encendiese la luz y el Siri del móvil entendió que pusiese la radio. Yo me fui al baño y el móvil estaba ahí poniendo musica que se coló por el micrófono del ordenador. Ahí es cuando dije, esto no funciona.

Cambiar un interruptor de toda la vida que enciende o apaga una bombilla por una App en un móvil o un comando de voz a un asistente virtual es simplemente cambiar un interruptor sencillo por uno mucho mas complejo, pero la orden de encender la luz la sigues teniendo que dar tu. Yo lo que quería y es lo que tengo implementado es que sea la propia casa la que encienda o apague las luces sin que yo tenga que andar diciendo nada, simplemente con entrar en una habitación.

Hay que tener un plan de contingencia

Nos podemos poner como queramos pero las cosas cuanto mas sofisticadas sean mas fácil es que algo no funcione, vamos el principio KISS de la informática. Pueden fallar y de hecho fallan los sensores, puede fallar la plataforma domótica y pueden fallar los automatismos que hagas, así que mi casa sigue teniendo los pulsadores de la luz que encienden y apagan como plan de contingencia.

Amigable con los invitados

Que yo que he montado mi SmartHome sepa que comandos tengo que darle a un asistente virtual es una cosa, pero obligar a que para que la casa funcione mi familia o invitados tengan que saberlo me parece demasiado. La casa tiene que funcionar sola y ser intuitiva. Si que es cierto que la gente suele tener la costumbre de apagar las luces con el interruptor y les tengo que decir que no es necesario, pero solo eso.

Preservar la privacidad

En mi casa no hay cámaras ni funciona en base a que alguien lleve un dispositivo encima, yo podría llevarlo pero si por cualquier motivo tiene que estar alguien de mi familia en mi casa sin mi, me parece muy intrusivo obligarles a llevar una App en el móvil. Mi casa si no está ocupada por nadie se apaga todo, imagínate que me marcho y le dejo a mi madre por ejemplo y se le paga todo.

Otra de las cosas referidas a la privacidad es que todo los datos y el procesado de esos datos debe estar en local, no te haces ni idea de las cosas que puedes saber cruzando datos aparentemente inofensivos. Así que nada de nubes (o lo mínimo posible)

Que me informe la casa de las anomalías

La plataforma que utilizo para mi SmartHome es Home Assistant que permite crear unos cuadros de mando muy completos pero la verdad es que no es plan de estar todo el día mirando la pantallita, es mejor que sea la propia casa la que me informe cuando hay alguna anomalía.

Y estos son los principios básicos sobre los que montado mi Smart Home y estoy contento.