Las empresas que implementan modelos híbridos humano-IA en UX están viendo resultados concretos. La satisfacción del cliente lidera con un 59 %, seguida de retención y lealtad con un 47 %, y aceleración del ciclo de desarrollo con un 45 %. Estas no son métricas blandas. Se traducen directamente en ingresos y ventaja competitiva.
El patrón que estamos viendo es claro: la IA se encarga del análisis y la velocidad de ejecución, mientras que los humanos aportan juicio, estrategia y el entendimiento contextual que separa a los productos funcionales de aquellos que realmente resuelven problemas. Uno no reemplaza al otro. Funcionan mejor en conjunto.
Misma tendencia que estamos viendo en software: las personas se convierten en supervisores de la ejecución de la IA. OpenAI
lo decía hace un par de semanas:
El arquitecto de software estadounidense Fred Brooks advirtió famosamente que “agregar más personas a un proyecto de software atrasado lo hace llegar aún más tarde”. En otras palabras, cuando se intenta entregar un proyecto complejo rápidamente, sumar más ingenieros suele reducir la eficiencia debido al aumento del costo de comunicación, la fragmentación de tareas y los costos de integración. En lugar de ignorar esta idea, decidimos apoyarnos en ella: armamos un equipo sólido de cuatro ingenieros, todos equipados con Codex para aumentar drásticamente el impacto de cada uno.
Trabajando de esta manera, entregamos una versión interna de Sora para Android a empleados en 18 días y lanzamos públicamente 10 días después. Mantuvimos un alto estándar en las prácticas de ingeniería Android, invertimos en mantenibilidad y exigimos a la app el mismo nivel de confiabilidad que esperaríamos de un proyecto más tradicional. (Además, seguimos usando Codex de forma extensiva para evolucionar y agregar nuevas funcionalidades a la app).
Las bases fueron construidas por una sola persona y, sobre eso, la IA construyó el resto de la aplicación:
Incluso la mejor contratación senior nueva no tiene de inmediato el punto de vista adecuado para tomar decisiones de largo plazo. Para aprovechar Codex y asegurarnos de que su trabajo fuera robusto y mantenible, fue clave que nosotros mismos supervisáramos el diseño de sistemas y las decisiones críticas. Esto incluyó definir la arquitectura de la aplicación, su modularización, la inyección de dependencias y la navegación; también implementamos la autenticación y los flujos base de red.
Pero no es magia:
Quedó claro que el desarrollo asistido por IA no reduce la necesidad de rigor; la incrementa. Por más capaz que sea Codex, su objetivo es ir de A a B, ahora. Por eso el desarrollo asistido por IA no funciona sin humanos. Los ingenieros de software pueden entender y aplicar las restricciones del mundo real de los sistemas, las mejores formas de diseñar la arquitectura de software y cómo construir teniendo en cuenta el desarrollo futuro y los planes del producto. Los superpoderes del ingeniero de software del mañana serán un entendimiento profundo de los sistemas y la capacidad de trabajar de forma colaborativa con la IA a lo largo de horizontes de tiempo largos.
Cuando decimos que las IA ponen en riesgo las carreras de las personas que solamente saben programar, a esto nos referimos. Alguien que nada más sabe cómo escribir código realmente tiene muy poco espacio en la industria actual. En
Saber programar ya no te garantiza un empleo (ni te hace especial)
escribí:
¿Qué importan tus 20 años de experiencia, si puedo obtener un resultado comparable (tal vez no igual, pero comparable) con un ahorro del 90 % si contrato a alguien no tan experimentado, pero que le pueda hacer las preguntas correctas a un LLM?
Un principio bastante popular de la programación es: primero haz que funcione, luego hazlo elegante. La realidad es que lo que realmente le importa a la gran mayoría de las empresas es que funcione. Y ya. Y si pueden hacer que algo funcione (y ya) por menos dinero, créeme: lo van a hacer.
Para muchos negocios, lo que importa es que las cosas funcionen razonablemente bien. Y si pueden llegar a una solución que funcione razonablemente bien por 10 pesos, ¿por qué invertirían 1,000 para tener una que funcione marginalmente mejor (o más elegantemente) que la alternativa?
Entonces, ¿qué nos depara el futuro del mercado laboral en tecnología? La respuesta es sencilla: la ventaja competitiva la tendrán aquellas personas que saben hacer algo más que programar. Hablar con clientes, crear y nutrir relaciones, comunicarse con personas sin conocimientos técnicos, entender la economía del mercado en el que está su empresa.
Resolver problemas.
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