El criterio es el bien de lujo tecnológico de la era IA

Una mujer profesional y un androide humanoide contemplan juntos una gran pintura abstracta en una sala de galería luminosa y minimalista.

Estaba escuchando un podcast sobre lujo. No sobre tecnología. Sobre hoteles, coches, relojes, perfumes y la psicología de lo deseable.

Y en algún momento César Val —experto en estrategia de lujo— soltó algo que me hizo parar el audio y rebobinar: el lujo no es precio. Es deseo. Y el deseo se construye sobre escasez, historia e identidad. Cosas que no se democratizan.

Yo llevaba semanas dándole vueltas a una pregunta completamente distinta: qué queda del valor profesional cuando la IA puede ejecutar lo que antes ejecutaban los expertos. Y de repente los dos cables se conectaron solos.

La IA convierte el conocimiento en commodity

Durante décadas, el conocimiento técnico era escaso. Sabías cosas que otros no sabían, y eso tenía precio.

La IA está cambiando esa ecuación. No porque los expertos hayan dejado de ser útiles, sino porque el umbral de competencia se ha democratizado. Cualquiera con una suscripción de 20 euros al mes puede generar análisis, código, estrategias o documentación que antes requerían años de formación.

Y cuando algo se democratiza, pasa lo que siempre pasa: el precio cae. La ejecución competente se convierte en commodity.

Si todos usamos el mismo Claude, el mismo Copilot, el mismo ChatGPT… ¿en qué te diferencias?

El mecanismo del lujo

César Val tiene una respuesta que no viene del mundo tecnológico, y quizás por eso es útil.

El lujo no compite en precio ni en funcionalidad. Compite en deseo. Y el deseo se construye con tres ingredientes: escasez, identidad e historia. Lo que no puede reproducirse en masa es lo que genera aspiración.

Cuando la producción industrial democratizó la ropa, la moda de lujo no murió. Se volvió más deseable precisamente porque era lo contrario de lo abundante.

Mismo mecanismo, diferente sector.

El criterio como bien escaso

Aquí está el cable que me faltaba conectar.

La IA inunda el mundo de output competente. Texto competente. Código competente. Análisis competente. Producido con los mismos modelos que usa todo el mundo.

Lo que la IA no democratiza es el gusto. La capacidad de juzgar qué es realmente bueno: qué pregunta vale la pena hacerle al modelo, qué respuesta merece descartarse, qué enfoque tiene sentido en este contexto y no en el siguiente.

Eso es el criterio. Y el criterio, en un mundo de output abundante, es escaso por definición.

Escaso. Difícil de imitar. Generador de deseo.

Es decir: es el bien de lujo tecnológico de la era IA.

Luxurizar o commoditizar

Esto tiene una implicación práctica incómoda.

Si tu valor profesional sigue descansando sobre «sé hacer X» —escribir, analizar, programar, diseñar—, estás compitiendo en el terreno donde la IA mejora más rápido. Ese es el camino de la commoditización: velocidad y precio, y en ambos el humano pierde.

El otro camino es el de César Val: construir algo que no puede reproducirse en masa. Una voz. Un punto de vista. Un criterio reconocible que genere confianza antes de que alguien empiece a leer.

Luxurizar el valor profesional no significa volverse elitista ni caro. Significa identificar qué parte de lo que haces no puede replicarse con un prompt bien escrito, y construir desde ahí.

Para mí, eso es la transversalidad: décadas conectando mundos que rara vez conviven bien —negocio, tecnología, seguridad, innovación— y el criterio acumulado para saber cuándo algo tiene sentido y cuándo no. No viene en ningún modelo. Y tampoco en ningún prompt.

Moraleja

Cuando la IA democratiza la ejecución, el valor se desplaza hacia arriba: hacia quien decide qué ejecutar y por qué. El criterio —saber qué es bueno, cuándo importa, por qué este enfoque y no el otro— es lo que queda cuando todo lo demás se automatiza. Y lo escaso, como siempre, es lo que genera deseo.


Me gustaría saber cómo lo ves tú. ¿Estás luxurizando tu valor profesional, o todavía compitiendo en el terreno donde la IA siempre gana?

Cuéntamelo en LinkedIn


Relacionados sugeridos

La coherencia que nadie enseña en ingeniería

Hombre joven con camiseta y vaqueros mirándose en un espejo; su reflejo le muestra vestido con camisa, chaqueta y pantalón chino.

Hace unos años di una ponencia en un evento organizado por RedHat, Intel y la empresa donde trabajaba. Hablé de OpenShift: contenedores, agilidad, el presente del desarrollo de aplicaciones. Salió bien. Fui a casa contento.

Unos días después le enseñé las fotos a mi madre. Echó un vistazo y dijo: «Muy bien, hijo. Pero eras el único que no llevaba traje.»

Lo primero que pensé fue que no habría llevado traje de todas formas. El evento giraba en torno a herramientas de agilidad. Aparecer con traje habría resultado contradictorio —casi cómico— con el propio mensaje. Eso lo tenía claro.

Pero el comentario no me salía de la cabeza. No iba sucio, ni roto, ni estrafalario. Tampoco llevaba algo que llamara la atención en sentido positivo. Mi ropa no restaba. Pero tampoco sumaba.

Desde entonces empecé a tomarme la ropa un poco más en serio. No como vanidad. Como coherencia. Años después, con la IA poniendo el sector patas arriba, esa misma lógica me ha vuelto a la cabeza con más fuerza. Te cuento por qué.

Esto no va de moda. Va de posicionamiento profesional. La ropa es solo el ejemplo más visible de un problema más amplio: la coherencia entre todas las señales que emites, y si esas señales están alineadas con el profesional que quieres ser. En un momento en el que la IA está redefiniendo qué perfiles tienen valor, esa coherencia ya no es opcional.

Lo que dices antes de abrir la boca

María Uranga, experta en asesoría de imagen, lo dice sin rodeos en el podcast de Adrià Solà Pastor: la mayor parte de una entrevista de trabajo ya está decidida antes de que el candidato abra la boca.

Tendemos a leer eso como «viste bien para las entrevistas». Pero si lo transponemos al mundo técnico, el dato es mucho más incómodo.

Tu LinkedIn es una primera impresión. Tu primera intervención en una reunión con cliente es una primera impresión. La forma en que escribes un correo con una propuesta técnica es una primera impresión. Y en todos esos casos, la percepción se forma antes de que el interlocutor procese el contenido real.

La pregunta correcta no es «¿llevo la camisa adecuada?». La pregunta es: ¿con qué intención me estoy presentando?

Vístete para el rol que quieres tener

La frase más memorable del episodio es esta:

«Te tienes que vestir como si ya lo fueras. Si voy a ser el director del departamento, me voy a vestir desde el primer día como si ya lo fuera.»

Sustituyamos «vestir» por «comunicar».

Si quieres que te vean como el profesional que conecta negocio y tecnología, tienes que comunicar como ese profesional desde el primer día: en tus conversaciones, en lo que publicas, en cómo introduces un problema técnico ante un directivo. No esperes a tener el título. La percepción precede al reconocimiento formal.

Este principio no es autoayuda: es la misma lógica que usamos cuando hacemos un PoC antes de tener el presupuesto aprobado. Demuestras el valor antes de que te lo pidan.

Sin coherencia, solo hay disfraz

El límite está claro en el podcast: la imagen falla cuando cae en el disfraz. Cuando hay una desconexión entre lo que proyectas, lo que sientes y lo que realmente eres.

Para un profesional técnico, el equivalente del disfraz es el perfil de LinkedIn lleno de buzzwords sin experiencia real detrás, o el consultor que habla de «transformación digital» en cada frase pero no puede explicar un caso concreto.

La autenticidad no es solo una virtud ética. Es una ventaja estratégica: lo que es real, se sostiene; lo que es disfraz, se cae en la primera pregunta incómoda.

Hay quien lleva esta lógica todavía más lejos. Juan, del canal Huéleme Mucho, lo explica con una imagen que se te queda: si eres Batman, el Caballero Oscuro, no puedes ir oliendo a Nenuco. No porque haya una norma escrita, sino porque en cuanto alguien lo detecta —aunque no lo procese conscientemente— algo no cuadra y eso le pone en alerta. La coherencia no es solo lo que dices o cómo te vistes. Es la suma de todas las señales que emites a la vez.

Si no lo defiendes, lo pierdes

Hay un momento del podcast que resuena especialmente. María explica que si llevas algo que no defiendes —aunque te quede bien— el primer comentario negativo que recibas te desestabiliza. Pero si lo defiendes de verdad, lo que recibes es refuerzo, no crítica.

El mecanismo funciona igual en el posicionamiento profesional.

Si tú mismo no tienes claro qué rol ocupas, qué valor diferencial aportas, cuál es tu área de autoridad… cualquier comentario que cuestione tu valía te afecta de forma desproporcionada. En cambio, cuando hay una narrativa propia consolidada, el ruido externo no encuentra grieta donde entrar.

«Tu imagen es perfecta cuando te defiendes tú mismo», dice. Sin necesidad de validación externa constante.

La estrategia de imagen que nadie enseña en ingeniería

Hay una frase que aparece varias veces en el episodio: «La imagen es dinámica.» No es un estado fijo que alcanzas una vez. Evoluciona con tus objetivos, tu contexto, el rol al que aspiras.

Lo mismo ocurre con el posicionamiento profesional en entornos técnicos.

No es un perfil de LinkedIn que actualizas cada tres años. Es una elección continua sobre cómo te presentas, con qué lenguaje explicas lo que haces, qué proyectos eliges visibilizar y cuáles te quedas para ti.

Nadie nos enseña esto en la ingeniería. Nos enseñan a resolver problemas técnicos. Pero no a comunicar que sabemos resolverlos antes de que nos den la oportunidad de demostrarlo.

El momento de hacer esta revisión es ahora

En el mundo técnico estamos en un momento de reconfiguración acelerada. Muchos perfiles que funcionaban bien hace tres años tienen que redefinir qué valor aportan y cómo comunicarlo. En ese contexto, el posicionamiento no es un lujo: es supervivencia profesional. Y el posicionamiento no empieza en el LinkedIn ni en el discurso. Empieza en cómo te presentas al mundo cada día.

Moraleja

La imagen —física o profesional— no es vanidad. Es el canal por el que el mundo recibe información sobre quién eres y a qué aspiras, antes de que tengas ocasión de demostrarlo.

Si quieres que te vean como un referente en tu área, empieza a comunicar como tal hoy. No cuando tengas el título, no cuando tengas el caso de éxito, no cuando te sientas «suficientemente preparado». La percepción no espera a que estés listo.

Y si no sabes exactamente cómo quieres que te vean, ese es el ejercicio más urgente que tienes pendiente.


¿Tienes claro cómo quieres que te vean —y estás enviando las señales correctas para que eso ocurra? No solo en lo que dices. En todo lo demás también.

Comparte tu reflexión en LinkedIn →

Relacionados sugeridos

Usas más IA pero ¿produces más valor?

na mujer y un androide concentrados miran con fastidio a otro androide caótico rodeado de pantallas y notificaciones

En los últimos meses es difícil salir de una reunión sin que alguien mencione la IA. Tu equipo la usa. Tú la usas. Probablemente tienes varias herramientas activas en este momento.

Pero si te pregunto cuántas de esas herramientas están generando valor real — no ahorro de tiempo aparente, no automatización de tareas que ya funcionaban — ¿qué me responderías?

El problema no es la IA. El problema es que nadie nos ha enseñado a decidir cuándo no usarla.

Cada herramienta que activas tiene un coste que va más allá de la suscripción mensual: consume atención, genera outputs que alguien tiene que revisar, y crea una dependencia que es difícil de cuestionar una vez instalada. A eso lo llamo ruido. Y el ruido tiene un precio que no aparece en ninguna factura.

El ruido más peligroso no es el que ves. Es el que parece útil.

Hace unos meses implementé un sistema que se había puesto de moda en redes y comunidades técnicas. La idea era atractiva: la IA como memoria activa, capturando contexto, generando resúmenes, manteniéndome al día sin esfuerzo. Cuando algo genera ese nivel de conversación, merece la pena probarlo.

El resultado fue el contrario de lo que esperaba.

El sistema funcionaba: técnicamente hacía lo que se suponía que tenía que hacer. Pero generaba tal volumen de contenido — resúmenes, síntesis, notas automáticas — que acabé dedicando más tiempo a gestionar ese output que a trabajar con la información real. Más ruido, no más señal.

Lo quité. Y volví a algo más manual, más quirúrgico: uso la IA para preguntas concretas, y Obsidian para gestionar el conocimiento. Menos automatización, más criterio.

Usar la IA con criterio significa hacerse una pregunta antes de activar cualquier herramienta: ¿qué problema concreto estoy resolviendo, y es este el mejor instrumento para resolverlo?

Parece obvio. Pero en la práctica, la presión del hype invierte el orden: primero adoptamos la herramienta, luego buscamos el problema que justifique su uso.

El criterio que me ha funcionado es simple: la IA aporta valor cuando reduce fricción en algo que ya hacía con esfuerzo. No cuando automatiza algo que funcionaba, no cuando genera contenido que nadie va a revisar, no cuando sustituye el juicio por la velocidad.

Como escribí hace unos días, el cuello de botella ya no es la ejecución sino la calidad de la idea que le das al modelo. Y para tener buenas ideas necesitas criterio, no más herramientas.

La herramienta correcta para cada trabajo no siempre es la más sofisticada. A veces es una nota, una conversación, o simplemente no hacer nada.

No te estoy pidiendo que uses menos IA. Te estoy pidiendo que te hagas una pregunta antes de usarla: ¿esto me aporta señal o me genera ruido?

Si la respuesta es ruido, tienes permiso para no usarlo. Aunque todo el mundo lo esté usando. Aunque alguien en LinkedIn diga que es imprescindible.

El criterio es la habilidad más escasa en este momento. Y curiosamente, es la que la IA no puede darte.

¿Cuál es la herramienta que más ruido te genera y que aún no te has atrevido a quitar? Cuéntamelo en LinkedIn.

Relacionados sugeridos

Antes del prompt, el ágora

Cinco participantes debaten en un ágora griega: cuatro personas con atuendo clásico y un androide con toga, integrado en el círculo como un igual.

Esta semana he estado en el congreso ApplAI 2026 y salí con una idea en la cabeza que no me ha abandonado. Javier del Ser, investigador de Tecnalia con una visión especialmente clara sobre IA y sociedad, cerró su ponencia con una recomendación que sonaba casi anacrónica: recuperar el concepto del ágora griega.

El ágora era la plaza pública donde los ciudadanos se reunían a debatir, a proponer ideas y a someterse al escrutinio de los demás. No para llegar a un acuerdo fácil, sino para que las ideas sobrevivieran al roce. Javi lo propuso como antídoto a la sobredependencia de la IA. Yo salí pensando en otra cosa: en que el ágora no es solo un freno al exceso, es la fuente de ventaja competitiva que se nos está pasando por alto.

Cualquiera puede pedir a la IA que desarrolle una idea

Y la IA lo hace bien. Muy bien. Le das un concepto a medio cocinar y te devuelve una estructura, argumentos, ejemplos y hasta un resumen ejecutivo. En minutos. Y gratis, o casi.

El problema es que eso lo puede hacer cualquiera. Tu competencia, tu colega del equipo de al lado, tu cliente. La barrera para desarrollar una idea ha desaparecido casi por completo.

Entonces, ¿dónde está ahora el diferencial?

El cuello de botella se ha desplazado

Si todos podemos pedirle a la IA que desarrolle nuestras ideas con la misma facilidad, lo que marca la diferencia ya no es quién ejecuta mejor. Es qué ideas le pedimos que desarrolle.

Y ahí es donde entra en juego algo que la IA no puede hacer por ti: trabajar la idea antes de lanzarla. Someterla a preguntas incómodas. Dejarla expuesta a alguien que no esté de acuerdo contigo. Escuchar a quien ve el problema desde otro ángulo.

Eso, en esencia, es el ágora.

Tus compañeros de trabajo como ventaja competitiva

He visto muchas veces cómo funciona esto en la práctica. Una persona llega con una idea, se sienta frente a la IA y en veinte minutos tiene un documento impecable. Otro, antes de abrir el ordenador, la comenta con dos compañeros, recibe objeciones, incorpora matices que no había considerado, y solo entonces se sienta a escribir el prompt.

El resultado no tiene nada que ver. No porque la IA del segundo sea mejor, sino porque la idea que le pasó era mejor.

Lo que antes era tiempo «perdido» debatiendo en la pizarra o en la máquina del café es, hoy, el trabajo de mayor valor que puedes hacer antes de abrir el modelo.

El riesgo de saltarse el ágora

Javier del Ser habló en ApplAI del peligro de la «caverna digital de Platón»: si delegamos cada vez más el pensamiento en la IA, y esa salida acaba siendo el entrenamiento de los modelos del futuro, terminamos todos consumiendo una representación empobrecida del mundo. Los humanos como sombras dentro de la caverna, por decirlo con su metáfora.

Pero hay una versión más inmediata y menos filosófica del mismo problema: si siempre vas directo al prompt sin haber debatido antes, las ideas que produces se parecen cada vez más a las de todos los demás que también van directo al prompt. La IA iguala la ejecución. El debate es lo que diferencia la entrada.

La nueva pregunta no es «¿cómo le pido esto a la IA?»

Es «¿con quién debería discutir esto antes?»

El ágora no tiene que ser una plaza griega ni una reunión formal. Puede ser una conversación de diez minutos, un mensaje en el grupo del equipo, una pregunta lanzada a alguien que sabes que va a ponerte a prueba. Lo que importa es el escrutinio previo. La incomodidad intelectual que afila la idea antes de que llegue al modelo.

Después de veinticinco años en proyectos tecnológicos, he aprendido que las mejores soluciones rara vez nacen del genio solitario. Nacen del roce. Y ahora que la IA se encarga de la ejecución, el roce es más valioso que nunca.

Relacionados sugeridos


💬 ¿Tienes ya tu ágora? ¿O vas directo al prompt? Lo comentamos en LinkedIn.

La IA cuando no te sale a cuenta un profesional

Mujer trabajando en un portátil con un asistente de IA, con una lista de tareas y un armario ordenado al fondo.

Llevo unos meses usando ChatGPT para casi todo lo que se me ocurre, y con ese uso más intensivo se me han reafirmado un par de ideas.

La primera: la IA no es “mejor” que un buen profesional. La segunda: para mucha gente (yo incluido), la IA sí cambia el juego por una razón mucho más prosaica: el coste.

No es mejor que un buen profesional (y eso no es el punto)

No creo que la inteligencia artificial sea mejor que un buen profesional en su campo.

Un buen «marketer» o un buen copywriter probablemente escriba mejores artículos que los de mi web. Igual que un buen asesor de imagen o un personal shopper elegiría ropa mejor de lo que puede hacer ChatGPT.

Hasta aquí, nada polémico.

El punto es el acceso (cuando el presupuesto manda)

La diferencia, en mi caso, es que económicamente no me compensa contratar:

  • Un marketer o un copywriter.
  • Un asesor de imagen.

Y aquí es donde la IA sí tiene algo que decir: gente que antes no podía acceder a ciertos conocimientos o servicios porque no le salía rentable, ahora puede hacerlo por un coste irrisorio.

No es calidad “premium”, pero es acceso. Y, bien usada, puede ser muy útil.

Lo que a mí me está aportando (de forma muy práctica)

En mi caso, me ha ayudado muchísimo con cosas muy concretas:

La sensación es clara: para un uso “no crítico”, el retorno es muy alto.

La idea de Claudio Serrano (y el corte del 7 al 10)

Recuerdo una entrevista/podcast a Claudio Serrano sobre el impacto de la IA en el doblaje.

Decía algo así como que, en una escala del 0 al 10, a los actores con un nivel de 0 a 7 la IA les iba a comer terreno porque iba a ser capaz de hacerlo tan “mediocre” como ellos… y que solo iban a quedar del 7 al 10: los que aportan ese plus que, a día de hoy, la IA no aporta.

Puede que tenga bastante razón.

Donde me lo pienso más: salud, finanzas y derecho

Otra cosa es cuando el tema es más delicado: salud, finanzas, derecho…

Ahí el riesgo cambia, y la tolerancia al error también. Y, por tanto, el umbral para “fiarme” no puede ser el mismo que para elegir ropa o pulir un texto.

¿Bajará el precio de los profesionales?

Un último matiz: puede que el precio de los profesionales baje si ellos mismos se apoyan en la IA y pueden ofrecer el mismo servicio por menos.

Si eso ocurre, puede que termines teniendo lo mejor de ambos mundos: la calidad de una persona con experiencia, apoyada por una IA que le ayuda a hacer el trabajo de forma más eficiente.

Moraleja

La IA no va a reemplazar al “10/10”, pero sí puede cubrir un “6/10” a un coste tan bajo que cambia quién puede acceder a ciertos servicios. La diferencia no está en la “magia” de la herramienta, sino en el uso que hagas de ella… y en saber dónde no merece la pena asumir el riesgo.

¿En qué te está ayudando a ti la IA (o dónde no te fiarías)? Te leo en LinkedIn.

Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT.

Relacionados sugeridos

Del Prompt Engineer al Context Engineer: cómo la IA me obligó a reorganizar mi web (y mis esquemas mentales)

Vista superior de una oficina moderna donde una mujer da instrucciones a un androide, observando a un equipo diverso trabajando en ordenadores.

En medio del relanzamiento de mi web —ese proceso que empieza como ‘poner cuatro contenidos interesantes’ y acaba siendo una lección magistral no solicitada sobre IA—, me encontré haciendo algo inédito: quejarme ante mi propio GPT. Literal. Le solté: “Estoy muy decepcionado con el funcionamiento de este GPT”. ¿La respuesta? Una corrección automática de su propio prompt. Vamos un auto promp engineer en toda regla.

¿Qué pasa cuando el prompt ya no basta?

Durante un tiempo, bastaba con afinar la pregunta. Aquello del prompt engineer, perfil que se convirtió en el ‘community manager’ de la IA. Pero los modelos han crecido, y no solo en tokens. Ya no se trata de pedir una cosa concreta. Ahora les pedimos estructuras, coherencia, estilo… les pedimos visión de conjunto.

Y ahí, el prompt se nos queda corto.

Bienvenidos a la era del Context Engineer

Cuando pides que te generen no un texto sino una estrategia, una app entera o un sistema con logs, control de versiones y políticas de seguridad, necesitas algo más que palabras mágicas. Necesitas dar contexto:

  • ¿Qué estructura tiene tu proyecto?
  • ¿Qué convenciones usas para nombrar?
  • ¿Qué versiones, qué librerías, qué restricciones legales o de seguridad?

Esto ya no es redactar un prompt. Es casi como el onboarding a un nuevo compañero de equipo.

¿Y esto qué tiene que ver con DevSecOps?

Todo. Porque en un entorno DevSecOps, ya no construimos piezas aisladas. Diseñamos sistemas donde el todo es más que la suma de sus partes. Si la IA va a ayudarte, tiene que entender ese todo. Como cuando formamos a un junior: hay que explicarle el porqué de las decisiones, no solo el qué.

Y eso es contexto. O mejor dicho: ingeniería del contexto.

¿Qué será lo próximo?

Si el Prompt Engineer fue el becario estrella de 2023, y el Context Engineer es el arquitecto invisible de 2025, cabe preguntarse: ¿qué rol viene después? ¿Qué perfil será capaz de coordinar IAs completas como si fueran equipos?

🤷 Lo veremos. Pero está claro que, como técnicos, toca reciclarse y ampliar nuestras miras.

Moraleja

Si tu GPT te contesta con razón, quizá ha llegado el momento de que empieces a escucharle.


¿Y tú? ¿Ya has tenido tu primera discusión con una IA? Cuéntamelo en LinkedIn.

Cuando esconder el conocimiento ya no es estrategia

Equipo extrañado por compañero que no comparte

Hace años, en un proyecto con un cliente, teníamos que integrarnos con una herramienta desarrollada in-house. Cuando necesitábamos ayuda, uno de los técnicos del cliente nos advirtió sobre el especialista que la había construido: “es un externo, y solo cuenta lo mínimo para no volverse prescindible”. Esa estrategia de retener el conocimiento como escudo de empleo me dejó pensando… y ha vuelto con fuerza gracias a la IA.

¿Hasta cuándo se puede esconder el conocimiento?

En aquel entonces, guardar el know-how era casi una garantía de estabilidad, si lo conseguías claro. Hoy, con herramientas como los copilotos de IA o los modelos LLM personalizados, la lógica ha cambiado. La IA aún no hace magia, pero ya se estima que puede aportar entre un 5 % y un 15 % de productividad en tareas comunes. Y eso es solo el principio.

El verdadero salto vendrá cuando superemos el umbral del 40 % en tareas sistemáticas, como las de back-office o soporte técnico. ¿Qué pasará entonces con quienes basaban su valor en ser los únicos que sabían “cómo funcionaba aquello”?

¿Tu conocimiento vive solo en ti… o también en una IA?

La paradoja es interesante: quienes antes no querían documentar para no ser sustituibles, ahora tienen que decidir si entrenan a una IA con su saber. Pero si lo hacen bien, puede que ya ni siquiera sea el cliente o el proveedor quien se beneficie: podrían tener un copiloto entrenado a su manera, con su estilo, con sus matices. Algo más que una libreta de notas, menos que un clon… pero suficientemente eficaz.

Esto conecta con lo que ya comentábamos en otras entradas: hay que ir tachando lo que ya no haces mejor que una máquina. Si el diferencial era “tenerlo todo en la cabeza”, más vale ir pensando otro.

¿Y si una IA asiste a todas las reuniones?

Imagina que una IA está en todas las reuniones, captura todas las decisiones, accede a toda la documentación y, además, no olvida. ¿Dónde queda entonces el “valor” de ser el que sabe lo que se dijo? El conocimiento tácito, ese que se filtra por los pasillos, puede tener los días contados.

Claro que siempre quedarán lagunas: el histórico anterior a la IA, las decisiones no documentadas, los matices que no están escritos. Pero el campo de juego se está estrechando. Y quienes no se adapten, se verán atrapados entre lo que saben… y lo que no quieren soltar.

Moraleja

El conocimiento deja de ser poder si no evoluciona en utilidad. Hoy, el valor está en saber explicar, conectar y aplicar. No en esconder. Si antes era cuestión de ego, ahora es de estrategia.


💬 ¿Cómo ves tú esta transición? ¿Has vivido ya situaciones parecidas? Lo comentamos en LinkedIn.

✍️ Sí, me ha echado una mano ChatGPT. Pero la historia, la idea y las dudas son mías. Como siempre. Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT.

Y si el valor ya no está en las respuestas

Signo de interrogación metálico verde sobre libros de páginas en blanco iluminados con luz neutra; fondo azul petróleo desenfocado que enfatiza el valor de las preguntas frente a las respuestas.

Hace unos días estaba viendo un vídeo de Euge Oller mientras me tomaba el café. En un momento dado dijo algo que me dejó pensativo: que los videotutoriales iban a pasar a mejor vida. Que ahora, con herramientas como ChatGPT, bastaba con preguntar y listo.

¿Siguen teniendo sentido los cursos técnicos?

Igual sí, pero no como antes… Me explico: yo tengo unos cuantos cursos en Udemy sobre temas técnicos, que me sirvieron para pagar los gastos del blog y del canal de YouTube. Porque con YouTube, ya sabéis… para pipas y poco más.

El caso es que después de ver ese vídeo de Euge, me puse a ver otro donde explicaban cómo utilizar los Model Context Protocols (MCPs) con Anthropic y otras plataformas de IA. Todo muy interesante, pero lo explicaban con Node.js. Y yo soy más javero, de la vieja escuela.

Así que hice lo que haría cualquiera: le pedí a ChatGPT que me lo explicara en Java. Y lo hizo. Bastante bien, además.

El valor ya no está en las respuestas

Esto me hizo pensar. A lo mejor Euge tiene razón y el valor ya no está tanto en dar respuestas… sino en saber qué preguntas hacer.

Porque lo realmente importante del tema MCP no es tanto cómo montarlo (eso te lo resuelve una IA en cero coma), sino saber que existe y para qué sirve.

Una vez tienes eso claro, ya puedes tirar del hilo por tu cuenta.

Moraleja

Igual que hace unos años valía con saber cosas, hoy el truco está en despertar la curiosidad de los demás. Lanzar preguntas potentes. Preguntas que abran caminos. Sobre todo si tu caso es como el mi en el que he tenido que tratar con el negocio del cliente para explicarles conceptos innovadores.

A lo mejor ya no somos tanto profesores… como sherpas de preguntas. 😉


¿Y tú qué opinas? ¿Seguimos siendo profesores… o ya somos sherpas de preguntas? Te leo en LinkedIn.

Y si lo del «sherpa de preguntas» ha sido el ChatGPT, ya sabes Diseñado en la cabeza de Iñigo, made in ChatGPT

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.

¿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.