Cuando un ingeniero hace el trabajo de un equipo: nuevas reglas para el liderazgo técnico

El autor, que trabajó en empresas de hipercrecimiento de 2014 a 2020, reflexiona sobre cómo las herramientas de inteligencia artificial han cambiado el ritmo de trabajo. Propone cinco reglas revisadas: 1) Las migraciones pueden ser realizadas por un especialista o equipo líder, completando el 95% del trabajo en el 10% del tiempo, pero la calidad se vuelve más crítica. 2) El código de primera versión es casi gratuito, pero el código funcional aún requiere inversión en infraestructura de desarrollo como pruebas, integración continua/despliegue continuo (CI/CD) y entornos de vista previa. 3) Optimizar el escenario de proceso típico para agentes de IA; la mayoría de los pasos de la mayoría de los procesos pueden automatizarse por completo, pero las áreas de riesgo necesitan juicio humano. 4) Los equipos estables con conocimiento profundo del dominio y propiedad total son aún más importantes ahora. 5) Las empresas deben tomar decisiones de alta calidad rápidamente para aprovechar la IA. Los resultados prácticos incluyen aumentar los despliegues de 6 por semana a 200-400 por semana, migrar a un monorepositorio, tipar completamente el código frontend y adoptar Claude Code y Cursor para todos los ingenieros a finales de febrero. El autor también señala que los gerentes que modifican directamente el código ven buenos resultados solo si también revisan su trabajo y monitorean los tableros. La empresa pasó de Jira a Linear para una mejor integración con MCP y Slack, y automatizó el triaje de operaciones de clientes y la revisión inicial de código utilizando agentes de IA.