Me acuerdo perfectamente del primer día en uno de los últimos proyectos en los que entré. Lo típico: presentación, “te contamos cómo lo hacemos aquí” y tour por la herramienta estrella de la casa. Mientras escuchaba, mi cabeza iba haciendo su propia evaluación. “Esto así no va a funcionar”, “esto otro sí tiene recorrido”, “aquí hay una bomba de relojería”…
25 años viendo qué funciona (y qué no)
Después de haber pasado por más de una decena de empresas, múltiples proyectos, sectores y equipos de todos los colores, acabas desarrollando un radar. No es infalible, pero sí afinado. A fuerza de ver patrones repetidos —unos con éxito, otros estrellándose— empiezas a anticipar qué prácticas tienen futuro, cuáles no tienen recorrido y cuáles son postureo puro, como ahora está de moda el palabra BigData (pon aquí lo que quieras) sigo haciendo lo mismo de siempre pero le llamo BigData y así molo más.
Claro, luego la realidad siempre tiene matices. Lo que en una empresa funciona de lujo, en otra puede hundirte. Pero hay aprendizajes que se te quedan grabados: cómo leer un equipo, cuándo una metodología es humo, qué herramientas son palanca y cuáles son lastre.
Cambia la tecnología, pero no el oficio
Puedes pasar de JBoss a SpringBoot en OpenShift, de Eclipse a Visual Studio Code, y de seguimientos en papel a tareas en Jira. Pero el núcleo del oficio sigue ahí: entender problemas, coordinar equipos, construir soluciones que funcionen en producción.
Hasta que llega la inteligencia artificial. Y ahí, cuidado. Porque no estamos hablando de una nueva herramienta, sino de algo que puede alterar los fundamentos. Cambian los puntos de referencia, los procesos, incluso la relación entre roles. Lo que sabías que funcionaba entre personas… ahora puede volar por los aires.
¿Sigue sirviendo todo lo aprendido?
Esa es la pregunta que me estoy haciendo últimamente. Y no desde la barrera, sino metiéndome de lleno. Probando, experimentando, leyendo, cacharreando. Porque igual que en su día me tocó entender qué pintaba Docker o cómo se organizaba un equipo ágil, ahora toca ver cómo encaja la IA en nuestra práctica profesional.
Creo que parte del conocimiento acumulado seguirá siendo útil, aunque adaptado. Pero otra parte, directamente, caduca. Y no pasa nada. Al revés: si eres de los que no se conforma con “lo de siempre”, esta es una etapa excepcional.
Si todo cambia, hay que moverse
Las disrupciones tecnológicas tienen algo bueno: sacuden el árbol. El que se mueve bien puede escalar varios peldaños. Profesionalmente, sí. Pero también personalmente. Porque la IA no solo está transformando el código o los flujos de trabajo; está replanteando cómo usamos nuestro tiempo, cómo tomamos decisiones, cómo nos comunicamos.
Moraleja
En momentos de disrupción, el mejor radar no es el que predice, sino el que se recalibra rápido. Y en eso, tenemos ventaja.
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Este articulo ha sido Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT 😉