Mesa redonda de CTO: líderes de ingeniería comparten lecciones sobre cómo construir organizaciones nativas de IA

En el primer CTO Circle celebrado durante el Snowflake Summit 2026 en San Francisco, más de 350 directores de tecnología de los sectores financiero, de telecomunicaciones, minorista y tecnológico se reunieron para intercambiar experiencias sobre la construcción de organizaciones de ingeniería nativas de IA. Las discusiones convergieron en tres temas: llevar la IA a producción, equilibrar la velocidad con el riesgo y rediseñar los equipos de ingeniería para la IA. Vivek Raghunathan, vicepresidente senior de Ingeniería de Snowflake, compartió cómo la empresa trató la productividad de los desarrolladores como un producto, entrevistando a desarrolladores, mapeando los puntos de fricción y estableciendo métricas de referencia. En 18 meses, el Net Promoter Score interno de desarrolladores de Snowflake aumentó más de 30 puntos, con una proporción de 4 a 1 de desarrolladores satisfechos frente a insatisfechos. Enfatizó que el alto apalancamiento proviene del uso profundo y el dominio, avanzando a través de etapas de adopción, dominio y optimización, e institucionalizando los flujos de trabajo exitosos. Jon McNeill, autor de 'El Algoritmo', instó a los líderes a invertir el enfoque típico: comenzar con las restricciones clave del negocio y luego reconstruir los sistemas de ingeniería alrededor de ellas, midiendo el éxito no por el volumen de código sino por la eficiencia. Jeremy Burton, gerente general de la Unidad de Negocio de Observabilidad de Snowflake, señaló el cambio de experimentos a producción, lo que requiere prueba del valor comercial. Los agentes de IA generan más telemetría y exigen más contexto, por lo que la observabilidad debe evolucionar para proporcionar capas semánticas, ontologías y grafos de conocimiento, así como interfaces estandarizadas como APIs, interfaces de línea de comandos y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés). Aditya Gaur, gerente de ingeniería de Netflix, explicó que su automatización de análisis de causa raíz tuvo éxito gracias a las inversiones en arquitectura de datos realizadas años antes de que se introdujeran los agentes de IA. Caitlin Colgrove, directora de tecnología de Hex, discutió 'quemar los barcos' al eliminar su equipo centralizado de IA y distribuir la propiedad a los equipos de producto, lo que aceleró la entrega. Chris Kozlowski, director gerente de Barclays, enfatizó que la velocidad debe ir acompañada de gobernanza y confianza, mientras que Corey Burke, vicepresidente senior de Dialpad, y Arun Rajamanickam, vicepresidente de project44, describieron cómo los agentes de IA reducen el tiempo dedicado a codificar y aumentan el tiempo dedicado a definir la intención y orquestar agentes. Qi Jin, vicepresidente ejecutivo de Cerebras, presentó 'Code Yellow', un marco para el cambio organizacional urgente centrado en los problemas de los clientes. Parvez Naqvi, vicepresidente senior de Capital One, observó que a medida que la IA acelera la implementación, el valor de la ingeniería se desplaza hacia el juicio, la planificación y la arquitectura. Harjot Gill, director ejecutivo de CodeRabbit, y Jordan Topoleski, director de operaciones de Cursor, destacaron nuevos cuellos de botella en la revisión de código y el aseguramiento de la calidad. La conclusión general fue que la ingeniería nativa de IA depende de la capacidad de una organización para aprender, institucionalizar y adaptarse continuamente, más que de la adopción temprana de herramientas.