Notas desde la trinchera
Opiniones y observaciones sobre agentic programming, tooling, adopción de IA en equipos de software, y todo lo que vemos en nuestros proyectos. Sin how-tos genéricos.
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McKinsey acaba de dibujar nuestro organigrama
La nueva gráfica de McKinsey sobre agentic software delivery muestra equipos de 2–3 personas entregando lo que antes pedía 10+. Para una boutique como Agentic eso no es una proyección a 18 meses: es el modelo con el que ya operamos.
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¿Qué hacemos con los juniors en 2027?
El junior que no aprende a leer código sin IA va a ser un riesgo de seguridad en 5 años. Pero el que sí aprende va a tener una ventaja injusta sobre los seniors.
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El arte de cada artículo se genera desde su título
Stock photos no escalan para blogs técnicos. Nuestra solución: SVG generativo determinista — cada artículo tiene su propia arte derivada del título. Cero curaduría, brand consistente, único por pieza.
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Bart, ¿recuerdas la transformación digital? Volvió. En forma agéntica.
La transformación digital de los 2010s prometió revolución y entregó dashboards. La transformación agéntica que están vendiendo en 2026 trae los mismos consultores, los mismos slides — pero con stakes mucho más altos.
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Token anxiety: miro la barrita de Claude más que mi cuenta de banco
Hay una ansiedad nueva entre devs con AI coding intensivo: la barrita de tokens de tu suscripción. Te hace racionar como en la guerra (o gastar de más por culpa). Por qué pasa, cómo calibrarte, y tips —medio en serio— para gastar menos.
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Las estimaciones de 5 días ya no existen
Cuando una feature toma horas en lugar de semanas, el aparato de 'story points / sprint commitment' se desmorona. Tu Scrum master no sabe qué hacer.
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Long live the IDE: Codex y Antigravity están dejando algo atrás
Los agentes fullscreen intentan que dejes el editor. Los programadores necesitamos editor más que nunca — y esta es la razón.
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El developer ya no es soldado. Es sargento.
El skill que importa cambió de 'ejecutar tareas técnicas' a 'dirigir agentes que las ejecutan'. Quien no lo internalice se queda atrás.
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Cómo medir el ROI de AI coding sin engañarte
Las métricas de vanidad (líneas/día, PRs/semana) mienten más que nunca. Las métricas reales son contraintuitivas y rara vez aparecen en dashboards de CTOs.
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Hola, somos Agentic. Y somos adictos a Claude Code.
Desde que Claude Code lanzó /rc (remote control) tenemos un problema cultural. Nadie está hablando de esto todavía — pero le está pasando a la mitad del equipo de cada empresa que adoptó AI coding en serio.
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¿Cuándo dejará de ser opcional codificar con IA?
Hoy es opcional. En 5 años, extraño. En 10, irresponsable en contextos profesionales. La pregunta interesante no es si va a pasar — es qué habilidades preparar para el período de transición.
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Agentic docs: la evolución natural de jsdocs
JSDocs prometía documentación que vivía junto al código. Falló por culpa del humano. La IA finalmente cumple esa promesa — y agrega algo nuevo.
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Los bootcamps no sobreviven a 2027
Cuando aprender a codear toma dos semanas con un agente, los bootcamps de $15k pierden razón de ser. Y la educación CS también va a tener que reinventarse.
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5 señales de AI slop en code review
Cómo identificar en 30 segundos si el dev leyó lo que mergeó o si le dio approve a ciegas al agente. Patterns que vemos en code reviews reales.
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De herramientas a colegas: El auge de los trabajadores agénticos
Los equipos productivos de 2026 están provisionando agent employees — colegas agénticos con Slack, email y phone propios — para liberar a los humanos de las tareas repetitivas y enfocarlos en lo que sí aporta valor.
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Tu modelo necesita entender intent, no ejecutar literal
La diferencia entre un agente que se siente como un colaborador senior y uno que se siente junior está en una sola habilidad: contextualizar antes de actuar.
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Genera tu Jira desde markdown, no al revés
Para la mayoría de equipos chicos y medianos, mover el project tracking a live docs es más barato, más fiel y más auditable que pelear con Jira o Monday.
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Process-as-code: la nueva disciplina que cambia por completo tu dev pipeline
Procesos en archivos de texto que la IA lee antes de actuar. Suena a BPMN viejo, pero es lo contrario: bottom-up, vivo, ejecutable. El nuevo asset central del equipo de software, y posiblemente la nueva disciplina ingenieril.
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Tu ventaja ya no está en /utils. Está en CLAUDE.md.
El moat técnico se movió de las funciones internas a los procesos como código (CLAUDE.md, AGENTS.md, skills). Y eso es mucho más fácil de leakear que tu codebase.
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Codificar con IA es como manejar un Tesla: el problema no es el carro, es la carretera
La mayoría de empresas culpa al modelo cuando agentic programming no funciona. Casi siempre el problema es la infraestructura.
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Los tests son la nueva documentación. Y la IA lo sabe primero.
La IA aprende de tu codebase via tests más que via docs. Si tus tests están mal, tu output AI estará mal — sin importar el modelo que uses.
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La IA no genera deuda técnica. Genera algo peor.
AI-generated cruft es distinto al legacy code — más uniforme, más plausible, más difícil de detectar. Y se acumula 10x más rápido.
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Refactorizar legacy con IA: por qué falla 80% del tiempo
El codebase de 15 años no es lo que la IA entrena. Tres patterns donde sí funciona y siete donde te quema.
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El día que tu equipo deje a Anthropic
Por qué los modelos open-weight van a ganar en enterprise (o por qué no). DeepSeek, Llama y la pregunta del vendor lock-in que cada CTO va a tener que responder.
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Los engineering managers que no codean con IA no entienden a su equipo
El EM que dejó de codear pre-AI vive en un mundo que ya no existe. Y sus decisiones —estimaciones, hiring, prioridades— se notan.
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Scrum no sobrevive a 2027 (y tu mindset tampoco)
La narrativa dice que la IA acelera al developer. La realidad es que vuelve obsoleto el andamiaje organizacional que vivía alrededor — Scrum, Jira, sprint planning. Y tu mindset es el siguiente legacy code.
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Tu código es deuda, no asset
Cuando producir código es gratis, mantenerlo es donde pagas el peaje. Las empresas con más LOC van a ser las más lentas, no las más sólidas.
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AI coding es la siguiente ola. Pero por primera vez no quiere especialistas.
Cada ola de abstracción en software creó especialistas: en C, en Java, en React, en Terraform. AI coding es la siguiente — pero rompe ese patrón. Lo que pide es lo contrario: generalistas que dirigen al agente.
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El cuello de botella ya no es el código
Con AI coding, escribir software es 5–10x más rápido. Lo que NO se aceleró: alinear a PM, producto, arquitectura, usuario final y regulatorio. Ahí está el bottleneck nuevo.
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LeetCode murió. Lo que lo reemplaza también está roto.
Entrevistar developers en 2026 con whiteboard es como entrevistar carpinteros sin dejarlos tocar madera. Pero las alternativas 'déjalo usar IA' también fallan. Qué sí funciona.
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Uso IA. Y no me apena.
Hay una vergüenza tácita en developers que usan AI coding intensivo. Esconden el agente al hacer pair programming, mienten en hiring, callan en code review. Es momento de soltarlo.
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Vibe coding está bien — hasta que deja de estarlo
La técnica que Karpathy popularizó funciona para prototipos. Para producción es un Ferrari sin frenos. Cuándo aplicarla y cuándo no.